2024年4月，為進(jìn)一步推動AI技術(shù)在水泥建材行業(yè)的深度應(yīng)用，在中國建筑材料聯(lián)合會的支持下，海螺集團(tuán)聯(lián)合華為啟動水泥建材人工智能大模型的建設(shè)工作。雙方梳理出涵蓋礦山開采至包裝發(fā)運全流程的、共計15類200余個人工智能應(yīng)用場景。
海螺水泥基于華為云Stack建設(shè)人工智能訓(xùn)練中心，并利用華為云盤古大模型的預(yù)測大模型、視覺大模型、NLP（自然語言處理）大模型三大底座，打造集“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”于一體的人工智能運行體系。
● 數(shù)字化產(chǎn)業(yè)是集團(tuán)戰(zhàn)略和重要增長點，傳統(tǒng)的人工智能應(yīng)用開發(fā)效率低、門檻高、精度不高、泛化性差，難以實現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制
● 傳統(tǒng)熟料強(qiáng)度數(shù)據(jù)滯后性導(dǎo)致質(zhì)量調(diào)控延遲，易導(dǎo)致批量產(chǎn)品質(zhì)量問題，人工預(yù)估熟料強(qiáng)度給定混合材摻量，為防范質(zhì)量風(fēng)險，保守控制推高生產(chǎn)成本
● APC系統(tǒng)依賴人工設(shè)定目標(biāo)和約束，系統(tǒng)全局尋優(yōu)和自學(xué)習(xí)能力不足，工況變化適應(yīng)性不足，導(dǎo)致生產(chǎn)煤耗高、質(zhì)量不穩(wěn)定
● 水泥生產(chǎn)關(guān)鍵裝備帶式輸送機(jī)等存在高帶速、長距離、大運量等特點，人工巡檢難度大，違規(guī)操作或者生產(chǎn)運行狀態(tài)異常易引發(fā)安全事故且后果重代價高
● 水泥生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，安全風(fēng)險無處不在，作業(yè)過程中仍存在人員操作不規(guī)范現(xiàn)象，傳統(tǒng)的監(jiān)測手段難以做到全方位和實時化管控，安全事故時有發(fā)生
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。
● 在質(zhì)量管控方面，海螺集團(tuán)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”。
● 在生產(chǎn)優(yōu)化方面，海螺集團(tuán)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。
● 在裝備管理方面，海螺集團(tuán)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。
● 在安全生產(chǎn)方面，海螺集團(tuán)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%。
● 在智能問答方面，海螺集團(tuán)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”。
