從經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，水泥行業(yè)迎來“最強(qiáng)大腦”

4月24日消息（水易）深中通道、杭州灣跨海大橋、京滬高鐵、上海東方明珠電視塔……，這些超級(jí)工程、標(biāo)志性建筑都用到了海螺水泥，充分體現(xiàn)了“海螺牌”水泥的卓越品質(zhì)，造就了“世界水泥看中國(guó)，中國(guó)水泥看海螺”的美譽(yù)。

數(shù)字化、智能化浪潮中，海螺水泥正探索通過多年積累的豐富的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，聚焦行業(yè)的共性和難點(diǎn)問題，引入AI大模型等前沿技術(shù)，進(jìn)一步提升產(chǎn)品品質(zhì)、生產(chǎn)效率，同時(shí)支撐安全生產(chǎn)、綠色低碳可持續(xù)發(fā)展。

近日，由中國(guó)建筑材料聯(lián)合會(huì)、海螺集團(tuán)、華為聯(lián)合舉辦的水泥建材人工智能大模型成果發(fā)布會(huì)在安徽蕪湖成功舉辦，這是水泥建材行業(yè)首個(gè)大模型，在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中具有里程碑意義。

深度合作：從梳理場(chǎng)景到設(shè)計(jì)架構(gòu)到確定方案

水泥建材行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的緊迫性主要體現(xiàn)在兩方面，一方面是《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案》《水泥行業(yè)節(jié)能降碳專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃》等綱領(lǐng)性文件的政策要求，另一方面是企業(yè)自身在質(zhì)量控制、能源消耗、設(shè)備巡檢、安全生產(chǎn)等方面的剛需。

以設(shè)備巡檢為例，在對(duì)白馬山水泥廠和蕪湖海螺等大模型應(yīng)用示范基地進(jìn)行參觀期間，相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，比如皮帶機(jī)場(chǎng)景，應(yīng)急管理部在2024年發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，單獨(dú)煤炭行業(yè)，全年因?yàn)槠C(jī)的事故導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)二十多億。

由此可見，皮帶機(jī)的日常巡檢尤為重要，防范于未然。他表示，海螺水泥4km、5km的長(zhǎng)皮帶比比皆是，以往“用眼睛看，用耳朵聽，用設(shè)備測(cè)”的方式無論是在效率還是精準(zhǔn)性方面都有一定不足。

設(shè)備安全只是傳統(tǒng)水泥企業(yè)的痛點(diǎn)需求之一，在水泥生產(chǎn)中，熟料強(qiáng)度是決定成品質(zhì)量的核心指標(biāo)，傳統(tǒng)檢測(cè)方法，依賴人工物理檢驗(yàn)，必須等待3天和28天才能獲得數(shù)據(jù)，無法及時(shí)精準(zhǔn)指導(dǎo)質(zhì)量、生產(chǎn)持續(xù)改進(jìn)提升。

燒成是生料變成熟料的核心工序，包括生料預(yù)熱、高溫煅燒等物理變化，也包含礦物形成、晶體發(fā)育等化學(xué)變化，傳統(tǒng)方式對(duì)數(shù)據(jù)缺乏挖掘，全局尋優(yōu)能力不足。另外，水泥行業(yè)也是能源消耗和二氧化碳排放的重點(diǎn)領(lǐng)域，水泥生產(chǎn)中，煤耗占生產(chǎn)成本50%，降低燒成過程的煤耗是行業(yè)核心關(guān)注點(diǎn)。

面對(duì)一系列需求，海螺與華為啟動(dòng)戰(zhàn)略合作，識(shí)別并梳理從礦山開采至包裝發(fā)運(yùn)全流程共計(jì)15類200余個(gè)人工智能場(chǎng)景。建設(shè)人工智能訓(xùn)練中心，利用預(yù)測(cè)大模型、視覺大模型、NLP大模型三大開發(fā)底座，開發(fā)六大應(yīng)用場(chǎng)景，探索打造中心訓(xùn)練、邊緣推理、云邊協(xié)同、邊用邊學(xué)、持續(xù)優(yōu)化的人工智能運(yùn)行體系。

據(jù)了解，這一過程中，海螺投入了20多個(gè)部室生產(chǎn)工藝專家，與華為一起投入300多人團(tuán)隊(duì)歷時(shí)一年多完成相關(guān)應(yīng)用的開發(fā)，打造了水泥行業(yè)人工智能大模型標(biāo)桿，加速了水泥行業(yè)智能化進(jìn)程。

成果發(fā)布：水泥生產(chǎn)從經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

目前，水泥建材人工智能大模型依托海量水泥工業(yè)數(shù)據(jù)以及深厚的行業(yè)知識(shí)沉淀，借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和自主學(xué)習(xí)能力，已在質(zhì)量管控、生產(chǎn)優(yōu)化、裝備管理、安全生產(chǎn)、智能問答等5大類40余個(gè)子場(chǎng)景取得人工智能技術(shù)應(yīng)用突破，實(shí)現(xiàn)了工藝參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化、異常預(yù)警秒級(jí)響應(yīng)、資源利用率最大化等核心價(jià)值，為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入智慧新引擎。

質(zhì)量管控方面，基于華為云盤古預(yù)測(cè)大模型，通過實(shí)時(shí)生產(chǎn)質(zhì)量關(guān)鍵特征推薦，實(shí)現(xiàn)了熟料3天、28天強(qiáng)度預(yù)測(cè)，強(qiáng)度預(yù)測(cè)值和檢測(cè)值偏差在1MPa范圍內(nèi)，準(zhǔn)確率超85%，科學(xué)指導(dǎo)生料配料、水泥配方優(yōu)化，推動(dòng)“事后調(diào)整”邁向“實(shí)時(shí)調(diào)控”。

生產(chǎn)優(yōu)化方面，融合生產(chǎn)過程多源數(shù)據(jù)，對(duì)燒成系統(tǒng)控制策略和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建燒成全局尋優(yōu)大模型，實(shí)時(shí)推薦關(guān)鍵工藝參數(shù)目標(biāo)，針對(duì)不同工況類型自動(dòng)匹配最佳操作方案，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)煤耗在一級(jí)能效基礎(chǔ)上再下降1%的目標(biāo)。按5000噸/日熟料線測(cè)算，每年減少二氧化碳排放4500余噸。

裝備管理方面，結(jié)合華為云盤古視覺大模型、分布式光纖傳感等技術(shù)，對(duì)托輥異常、皮帶撕裂等28類場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)管控，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)無人化巡檢。

安全生產(chǎn)方面，以AI賦能管理提升生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)7*24小時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，人員違章、設(shè)備異常等20余類場(chǎng)景的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95%。值得一提的是，海螺推進(jìn)安全檢測(cè)從“單一視覺判斷”向“多源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)推理”轉(zhuǎn)變，從源頭減少并消除生產(chǎn)過程中的各類安全風(fēng)險(xiǎn)與隱患。

智能問答方面，利用NLP大模型把行業(yè)知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)等，通過AI大模型進(jìn)行總結(jié)、沉淀，實(shí)現(xiàn)智能問答，打造員工的“數(shù)字助手”。

相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，海螺“AI+水泥建材大模型”的建設(shè)的目標(biāo)是通過AI賦能，保障產(chǎn)品的品質(zhì)和質(zhì)量，在生產(chǎn)過程中保障設(shè)備、人員安全。同時(shí)，在保證質(zhì)量、安全的情況下，降低能耗、生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效、綠色可持續(xù)。

正如海螺集團(tuán)黨委書記、董事長(zhǎng)楊軍所言，水泥建材人工智能大模型將水泥生產(chǎn)的工藝優(yōu)化、能耗管理、設(shè)備運(yùn)營(yíng)、安全管理等核心環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可預(yù)測(cè)、可決策、可進(jìn)化的智能系統(tǒng)，大幅提升了生產(chǎn)的智能化和安全性，實(shí)現(xiàn)了從經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，從傳統(tǒng)制造到智慧制造的系統(tǒng)變革，填補(bǔ)了水泥建材行業(yè)人工智能大模型領(lǐng)域的空白，開啟了行業(yè)數(shù)字化發(fā)展的新紀(jì)元。

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