通过采集 DCS 工艺过程数据、设备电流电压电耗数据、油液在线数据、机械设备的振动温度数据、关键设备的运行趋势,根据诊断模型和专家知识库,能够预测性判断设备生命状况及运行周期,预测性判断设备故障发生概率,并能够自动生成诊断分析报告。



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智能控制




应用大数据及 AI 技术,结合专家优化控制、DCS 等系统实现磨机系统、余热发电的一键启停和生产全流程智能控制,减少人工干预。



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智能决策




操控决策:通过对工业互联网平台汇聚的海量生产操作数据进行大数据分析,结合工艺要求、工艺参数设定信息、工艺参数实际表现等,进行多变量综合分析、建模,推荐一组最佳的工艺参数反馈到各专家系统用于对专家系统目标值的设定,包含原料磨决策 、煤磨决策 、烧成系统决策、水泥磨决策、矿渣磨决策。





生产决策:综合考虑历史生产数据、工艺数据、绩效数据,建立生产过程的场景模型,协助生产管控人员进行更加合理的生产调度,在保障生产可行性的同时,达到产量最大化、成本最优化、利润最大化等目标。使生产运营方式从传统的基于经验的生产调度,到基于大数据及场景的智能生产调度转变。




经营决策:对关键生产环节的生产计划、物料采购、配料方案、销售预测、利润规划等进行机理建模(包含:年度计划模型、计划分解模型、原煤采购模型、辅料采购模型、销售预测模型、原材料使用模型、环保利润模型、退税计划模型、熟料生产模型、发电计划模型、水泥生产模型等),综合考虑历史销售数据、经营生产目标、设备大中修安排、政策性避峰等因素,按照以销定产原则进行计划制定与分解,保障最大利润的智能排产。



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