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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

借助工业大脑算法平台与知识图谱技术为客户建立大数据分析平台,实现:生产/控制参数优化,关键机组设备预防性维护,长输管线泄露预警,装置/全厂能源优化,产业链协同/供应链优化,产品质量预测,市场/消费者行为画像分析等。

架构特点

知识图谱技术
预防性维护
全厂智能优化
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解决方案优势

降低燃料消耗

收集导热油炉的实时数据,辨识导热油炉内油温、送风量、给煤量的模型,并通过实时控制和优化的算法进行强化学习,稳定控制炉内油温,降低燃煤消耗。

控制参数优化

优化塔底温度/蒸汽量、塔产品分布、反应深度,设备参数,设备健康状态,环境因素等各个方面影响,综合推荐最优工艺参数,降低生产成本,提高生产效率。

节省更多成本

催化剂寿命预估/优化,优化装置/介质能耗, 降低设备总体运行时间,提高寿命,提高运维水平,节省人力成本。

解决方案落地案例

从idea到产品

对锅炉燃烧涉及的数百个变量间的逻辑关系做实时动态的参数综合分析,构建动态的燃煤优化模型,并根据燃烧场景实时分析最优组合参数,平均每10分钟推荐1次最优锅炉设定参数。

锅炉吨蒸汽煤耗降低2.6%,每年节省数千万的燃煤成本。

从idea到产品

“客户痛点: 自动化燃煤锅炉操作主要依托人工经验,能源煤炭燃烧成本较高,而传统燃烧工艺已经很难大幅度提升煤炭燃烧效率。”

锅炉吨蒸汽煤耗降低2.6%,每年节省数千万的燃煤成本。

相关解决方案

密炼工艺参数推荐

对橡胶生产流程的门尼粘度,门尼粘度与设定值的偏差建模分析,推荐最优工艺参数,优化密炼工艺,总体上提高炼胶产品合格率。

聚酯关键指标软测量

对聚酯过程的各参数的时间窗口内的均值、波动等数据建模,实时估计过程关键质量指标,从而实现质量指标的在线检测。

聚酯纺丝工艺参数推荐

为化纤纺丝行业提供了一个工艺参数推荐算法,减少断丝发生率,提高纺丝速度,控制生产成本,提高生产效率。

导热油炉燃烧优化

基于燃烧效果软测量、多炉协调控制等技术,实现导热油炉的温度稳定控制,通过数据算法模型获得最小煤耗和最佳的风煤配比的参数推荐。

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

合作伙伴入驻流程

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。

熟悉开放平台

工业大脑开放平台的功能熟悉及相关算法引擎了解。

合作开发

阿里云只做Paas层,我们的产品能力被集成到企业中去。

项目交付

调用阿里云工业大脑的API或SDK,交付最终的SaaS。

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