行业特点

信息孤岛严重

数据融合困难

设备能耗高

成本高

设备管理零散

管理维护困难

信息化水平低

效率低,人员多

水泥行业智能工厂整体解决方案

利用supOS工业操作系统作为水泥行业智能工厂的数字底座,搭建“平台+工业AppS”架构。互通DCS/PLC、能源、动设备在线诊断、质量等系统数据,构建智慧水泥统一平台,将生产、能源、质量数据紧密集合,计算关键性能指标,多维数据分析,覆盖熟料和水泥生产各工序的生产、质量等绩效指标,对重点能耗设备(原料磨、回转窑等)分析、多维展示。发挥supOS大数据能力,实现熟料抗压强度预测、预测器堵料预测等功能。利用supOS机器视觉能力,实现对进料口堵塞、输送带偏移等异常情况预警。5G MEC与supOS融合,发挥5G独特优势,搭建边缘计算平台,实现无人机回转窑裂纹检测,矿山开采车辆自动驾驶,均化小车远程控制等场景应用。

企业级大数据平台

信息全集成,实现统一平台全域建模(工厂/车间/设备),业务数据化,数据标准化,互联互通

人工智能平台

机器视觉及大数据分析算法对进料口是否堵塞输送带是否跑偏进行分析,水泥熟料抗压硬度预测5G+
(机器视觉, 智能巡检,设备数据采集)实现维修工单自动下发,运维工作管理

行业智能APPs

设备域:振动+实现设备在线状态实时监测,智能巡检,提升设备利用率
生产管控:能控,巡检可视化,降低设备能耗助力绿色水泥工厂建设

水泥行业智能工厂解决方案框架

基于supOS的智能应用

大数据集成平台

能源管理

机器视觉应用场景

投料口堵塞检测
水泥点包
皮带断料检测
输送带跑偏检测
辅助变量选择
深入了解的工艺过程,通过相关系数矩阵进行分析,选择影响水泥抗压强度的强相关辅助变量参与建模。
数据清洗及预处理
针对历史数据中存在的随机误差异常数据等情况,提供缺失值处理、数据标准化、离群点检测等一系列数据清洗预处理。
建立回归预测模型
利用MLP算法,简建立水泥抗压强度和工艺参数、化学成分、物理属性、矿物组成等辅助变量之间的非线性回归预测模型。
模型质量评估与应用
评估预测模型在测试数据集中预测精度,给出健康评分,模型上线,实时监控健康度,校正模型精度。
在线化验仪用机器人实现,提升效率,数据通过5G网络实时传输,节省布线成本。
通过5G网络实现移动机器人巡检功能,现场视屏实时回传,精确定位,发现隐患,及时处理。
仓储AGV通过5G网络进行定位,导航,灵活管理,无需部署专门轨道。