從經(jīng)驗主導(dǎo)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動，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，中國水泥看海螺”的美譽。

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)運營經(jīng)驗，聚焦行業(yè)的共性和難點問題，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，同時支撐安全生產(chǎn)、綠色低碳可持續(xù)發(fā)展。

近日，由中國建筑材料聯(lián)合會、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)布會在安徽蕪湖成功舉辦，這是水泥建材行業(yè)首個大模型，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：從梳理場景到設(shè)計架構(gòu)到確定方案

水泥建材行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的緊迫性主要體現(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)能降碳專項行動計劃》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)場景，應(yīng)急管理部在2024年發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，單獨煤炭行業(yè)，全年因為皮帶機(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的長皮帶比比皆是，以往“用眼睛看，用耳朵聽，用設(shè)備測”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)檢測方法，依賴人工物理檢驗，必須等待3天和28天才能獲得數(shù)據(jù)，無法及時精準(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。

面對一系列需求，海螺與華為啟動戰(zhàn)略合作，識別并梳理從礦山開采至包裝發(fā)運全流程共計15類200余個人工智能場景。建設(shè)人工智能訓(xùn)練中心，利用預(yù)測大模型、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)化的人工智能運行體系。

據(jù)了解，這一過程中，海螺投入了20多個部室生產(chǎn)工藝專家，與華為一起投入300多人團(tuán)隊歷時一年多完成相關(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)驗主導(dǎo)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動

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)知識沉淀，借助實時數(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余個子場景取得人工智能技術(shù)應(yīng)用突破，實現(xiàn)了工藝參數(shù)動態(tài)優(yōu)化、異常預(yù)警秒級響應(yīng)、資源利用率最大化等核心價值，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)測大模型，通過實時生產(chǎn)質(zhì)量關(guān)鍵特征推薦，實現(xiàn)了熟料3天、28天強(qiáng)度預(yù)測，強(qiáng)度預(yù)測值和檢測值偏差在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“事后調(diào)整”邁向“實時調(diào)控”。

生產(chǎn)優(yōu)化方面，融合生產(chǎn)過程多源數(shù)據(jù)，對燒成系統(tǒng)控制策略和專家經(jīng)驗進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建燒成全局尋優(yōu)大模型，實時推薦關(guān)鍵工藝參數(shù)目標(biāo)，針對不同工況類型自動匹配最佳操作方案，實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)煤耗在一級能效基礎(chǔ)上再下降1%的目標(biāo)。按5000噸/日熟料線測算，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)，對托輥異常、皮帶撕裂等28類場景進(jìn)行實時管控，實現(xiàn)長距離帶式輸送機(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，實現(xiàn)7*24小時實時監(jiān)測，人員違章、設(shè)備異常等20余類場景的識別準(zhǔn)確率達(dá)95%。值得一提的是，海螺推進(jìn)安全檢測從“單一視覺判斷”向“多源數(shù)據(jù)實時聯(lián)動推理”轉(zhuǎn)變，從源頭減少并消除生產(chǎn)過程中的各類安全風(fēng)險與隱患。

智能問答方面，利用NLP大模型把行業(yè)知識、專家經(jīng)驗等，通過AI大模型進(jìn)行總結(jié)、沉淀，實現(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，在保證質(zhì)量、安全的情況下，降低能耗、生產(chǎn)成本，實現(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)備運營、安全管理等核心環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化為可計算、可預(yù)測、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，實現(xiàn)了從經(jīng)驗主導(dǎo)到數(shù)據(jù)驅(qū)動，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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