水泥行业数智化场景：全域数据融通，经营全局优化

上期,我们分享了以“安全可控、提质增效、绿色能源、智能管理”为目标的水泥行业数字化转型路径，本期我们将聚焦水泥行业数智化应用典型场景。

水泥生产是典型的流程工业，在其全生命周期中，数智化将带来全新的“流程再造”。在这场重大变革中，企业级数字孪生等前研和颠覆性技术将发挥重要作用，并在以下等场景创造显性价值。

1?生产、配料、库存领域应用场景

1）生产量化分析与辅助决策：对公司原材料库存、生产计划、工序成本、工序产量、在制品库存、产成品库存、维修计划、原材料质量、在制品和产成品质量等提供分析及决策支持；结合生产过程中的人、机、料、法、环、财等多维度数据，以及生产计划与实际数据，为生产各工序及总体产线提供成本、效益、效率、运行效能等方面分析；当与计划目标对比分析，及时进行提示与预警，并进行根因下钻分析。

2）智能库存动态优化：分布在不同地点、采用不同信息系统的库存数据口径统一，库存风险实时揭露；对各级分布式物料库存、备件库存、成品贮存、销售物流的量、价、质、周转率进行统一、实时监控分析；对物料库存、成本库存进行预测，对比安全库存、危艰库存按品种提示分析，并根据库存和生产消耗，形成采购预案。

3）智能配料优化：通过人工智能学习配料与工艺技术约束，并利用规划算法以综合经济效益、产能最大化为目标，结合生产实际运行状态，对水泥生产配料进行模型构建，减少人员的工作负荷，提升配料的智能优化。

2?质量领域应用场景

以水泥企业全面质量管理体系为底座，对全供应链链路的多元质量数据进行加工分析。同时根据质量智能化分析应用场景的目标，结合大数据分析技术、人工智能学习技术和统计分析学习技术，构建质量领域的应用分析模型，帮助企业生产提质和保障质量稳定性。具体模型应用包括：

1）水泥生产全周期质量监控预警

2）水泥加工重点车间/工序/设备质量监控预警

3）石灰石、混合材料等关键物料质量监控预警

4）生料、熟料及半成品/成品质量监控预警

5）燃料质量监控预警

6）供应商质量绩效综合监控

3?设备检测与智能运维

对关键设备、关键生产环节进行大数据建模，预测设备的故障时间点，进而指导维修维护工作以及备件资材的采购计划，杜绝由水泥生产装备引起的安全生产隐患的同时，实现运行维保费用的稳步降低。

1）设备资产管理：设备运行效能分析、设备投资价值分析、设备知识图谱

2）设备综合监测分析：实时监测设备运行状态，及时掌控设备健康和保障设备可持续运行

3）设备故障诊断：基于知识图谱技术，积累人工经验，提高安全与高效维修

4）设备智能运维：结合设备生产运行情况，进行推理决策分析，以保障生产计划执行段内连续生产为目标，动态智能管理设备的运行和维护。同时，对维护策略进行智能化决策，结合历史工况和设备机理固化人工最佳实践

4?生产调度优化

通过综合分析水泥行业宏观环境、市场供需、自身产能、设备工况等等多方面要素信息，在生产计划、弹性运销、智能配料、安全生产等方面实现综合调度管理，实现水泥企业生产资源的最优利用，综合成本的有效降低。

1）数据计算：知识服务与图计算，找到数据之间潜在的关联关系

2）推理预测：结合历史经验对未来的市场供需进行预测

5?物流调度优化

综合平衡企业的产量、客户分布、客户及经销商库存、物流运输方式、交通道路状况、政府管理约束性要求等等内部及外部的动态数据，针对销售物流进行量化分析，切实有效地提升堆场整体作业效率，进而提高资金周转率。

1）每日物流调度

2）运力规划

3）精准成本核算

4）堆场规划

6?能耗管理与优化

水泥行业的能耗问题日益突出，水泥生产总成本的60%以上都是能源消耗，水泥企业可采集各生产环节的能源消耗数据，通过大数据分析和AI建模，并进行工艺优化和设备升级，降低能耗成本和环保成本，帮助企业节约大量的生产成本，实现清洁低碳的绿色化生产。

1）精细化能耗管理。提供动态监测水、电、煤、汽等能源的实时消耗量，同时随时掌握和能耗相关的原料使用和设备运转情况，直观地掌握每天、每小时、每个班组的具体能耗状况，便于与其他班组进行比较，发现自身在生产过程中可能存在的问题，变被动管理为主动改进。

2）节能降耗。通过对关键耗能设备和高耗能加工流程的数据采集，结合大数据、人工智能算法，分析耗能的关键因素，基于模型预测控制算法，识别设备运行参数并动态调节工艺参数，找出能耗最低的参数来指导实际生产，提高关键耗能设备的运行效率，减少能耗成本，生成高效的能耗方案。

结论与展望

水泥行业数字化转型是水泥企业实现高质量发展和增加效益的需要，是顺应国家节能减排、双控减碳的需要。水泥企业抓住先机，就抢占了未来发展的制高点，也就提前预定了经济效益和社会效益。

傲林科技通过企业数字孪生技术、事件 技术和知识图谱技术，将水泥企业经营管理活动中的内部要素（财、人、机、物、法、环等）与外部政策环境要素、产业链上下游动态数据等进行清晰刻画，对企业生产运营的复杂场景进行大数据建模，对内通过AI建模实现精细化能耗管理，指导企业节能减排，对外通过数据驱动业务运营重构和优化，帮助企业实现智慧经营，最终实现水泥企业的数字化转型。