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解决方案流程示意及特点
  • 解决方案流程示意图

人工智能与工艺机理结合

采集水泥企业DCS、SCADA等企业生产和运营数据,构建数据平台,汇集供、研、产、销、设备、产品化验等多维度的数据,采用大数据的方法建立数理模型,来还原和模拟产线真实的的运行状态,建立采用人工智能算法发现运行的异常并推荐改进方案,再结合生产工艺机理机制和运行规则规范,对模型进行解读并作出优化控制决策。

解决方案特点

分布式处理技术
自动机器学习
数据可视化
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解决方案优势

大数据平台技术保障

基于分布式计算技术实现,具备海量数据分布式存储和计算的能力,适用于工业企业实时、海量数据计算场景。为水泥企业工艺流程优化建模提供了技术基础。

自动机器学习技术

通过对底层的分布式算法封装,提供拖拉拽的可视化操作环境,让数据挖掘的创建过程像搭积木一样简单。缩短了与数据的距离,真正实现了数据的触手可及。

交互式数据可视化

可以持续帮助业务人员和普通技术人员通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。大屏可视化工具提供丰富的可视化模板,满足成果展示、业务监控、风险预警、空间信息分析等多种业务的展示需求。

解决方案落地案例

中材邦业水泥大脑

以中材MES系统作为数据中台,对产线生产、检化验、能耗等数据维度,运用云计算、大数据和人工智能实现水泥产线的“自动驾驶”,达到自动化、信息化、智能化水平,引领行业发展新高度。

项目成果:电耗下降2%,熟料煤耗下降2%,符合AI工厂组织架构减员20人

中材邦业水泥大脑

“以中材MES系统作为数据中台,对产线生产、检化验、能耗等数据维度,运用云计算、大数据和人工智能实现水泥产线的“自动驾驶”,达到自动化、信息化、智能化水平,引领行业发展新高度。”

项目成果:电耗下降2%,熟料煤耗下降2%,符合AI工厂组织架构减员20人

相关解决方案

熟料生产质量工艺优化

基于生产过程数据,结合机器学习算法与先进过程控制算法,在线实时推荐影响强度的主要变量值,包含DCS数据、原料质检数据、环境数据等,提升水泥熟料3d强度的稳定性。

水泥生产能耗优化

结合机器学习算法与先进过程控制算法,通过使用APC方法,分别实现生料磨电耗降低、回转窑煤耗降低、回转窑电耗降低等目标,最终实现水泥整体产线的煤和电耗降低。

智能脱硝控制

结合机器学习算法对历史数据分析建模,对喷淋泵频率进行智能调节,从而调整喷氨量以达到在满足国家污染物排放标准前提下,降低氨耗量节约生产成本和减少人工操作量的目的。

游离氧化钙预测

水泥熟料游离氧化钙(f-CaO)含量是衡量水泥熟料质量好坏的一个非常重要的质量指标,通过采集实时DCS数据,应用机器学习算法,实现对f-CaO含量进行在线预测。

解决方案相关产品

数据工厂

ETL / 数据建模 / 数据管理 / 数据运维

算法工厂

算法开发 / 分享 / 模型训练 / 部署 / 监控

AI创作间

可视化业务编排 / 拖拉拽组装组建

应用工厂

可视化应用搭建 / 直观化数据呈现

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明确需求

明确终端客户的需求与水泥行业解决方案描述一致。

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向阿里云提交合作意向,描述终端客户的相关背景和业务痛点。

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工业大脑白皮书下载

工业大脑通过建立数据流和业务流的双螺旋结构,找准大数据及AI技术的发力点,发掘业务流程里的“敲门”,让产线像人一样思考,实现生产制造过程中的产线智能协同,降本增效。

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工业大脑开放平台介绍

了解什么是阿里云工业大脑开放平台,以及它的功能原理和使用流程。

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