一、綜合素養：
1、問題解決思維：具備強烈的以數據驅動、以結果為導向的問題解決能力。能夠將復雜的工藝優化問題，分解、轉化為可建模、可求解的控制與優化問題。
2、溝通與協作：能夠用工藝人員能理解的語言解釋控制策略和優化效果，主動與工藝、設備、儀表及IT部門協同工作。
3、持續學習：對流程工業智能化、AI前沿技術在控制領域的應用保持高度敏感和自主學習熱情。
二、技能要求：
1、精通經典控制理論（PID控制原理、整定方法及其局限性）。
2、熟練掌握現代控制理論與模型預測控制（MPC），深刻理解其滾動優化、反饋校正和多變量約束處理的核心思想。
3、了解自適應控制、魯棒控制等先進控制方法的基本概念。
4、機理建模：具備對工業窯爐（特別是玻璃熔窯）進行簡化機理建模的能力，理解其熱工、流體、反應等基本物理化學過程，并能用微分方程、傳遞函數等形式進行描述。
5、數據驅動建模：精通利用系統辨識技術（如最小二乘法、狀態空間辨識）或機器學習方法，從歷史運行數據中建立黑箱或灰箱動態模型。
6、熟練掌握LSTM、GRU、Transformer（如Informer）等深度學習時序模型，并能將其應用于關鍵工藝參數（如窯壓、溫度、氣氛）的預測、軟測量或故障診斷。
7、精通針對工業時序數據的特征構造、篩選與降維方法。
8、能有效處理數據噪聲、缺失、不同步和標注稀缺等問題。
9、了解并能在項目中應用SHAP、LIME等模型可解釋性工具，使AI決策對工藝工程師透明，促進人機信任。
10、熟悉DCS/PLC系統架構，了解OPC UA/DA、Modbus等工業通訊協議。
11、具備從分布式控制系統（DCS）中獲取數據、并向其安全下發設定值或控制指令的實踐經驗或知識儲備。
12、 能利用Matlab/Simulink、Python或專用仿真軟件，建立窯爐簡化模型，進行控制算法的前期仿真驗證。
13、 熟練掌握Python（主流），熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow、CasADi等科學計算與優化庫。

職位類別： 儲備干部

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