1. 主要な機器やシステムが故障した場合の予知保全の予測により、メンテナンスチームはダウンタイムが発生する前に問題に対処できます。理想的には、この手法はデータをアーカイブし、機械学習を通じて過去の障害をマッピングして、さまざまなタイプの障害がどのように見えるかを理解し、それらを分類します。したがって、将来的には、以前に障害を引き起こした同様のパターンがいつ出現するかをシステムが識別し、ダウンタイムを防いでメンテナンスコスト(時間の経過とともに増加する)を削減するためにオペレータのメンテナンスが必要であることを通知できます。
2.異常検出では、粉砕、混合、キルンの冷却、予熱などのセメントのオペレーションで学習された通常のパターンを使用して、プロセスの異常または異常が発生した場合にオペレータが早期に検出できるようにします。
例えば、クリンカーの冷却システムに問題があり、十分に冷却されていないとします。異常検出を使用して、システムは異常を認識します。おそらく、現在の負荷に対してより低温の排気温度が高く、通常のアラーム状態よりはるかに早くオペレータに警告します。これにより、オペレータは、ダウンタイム、パフォーマンスの低下やその他の問題が発生する前に対応できるようになります。
3.予測KPIは結果を予測し、製品品質、エネルギー効率、歩留まりなどを含む、パフォーマンスの低下の原因を推定します。この手法は、回帰モデルを使用して、典型的なプロセス指標を予測し、それらが期待される仕様内にあるかどうかを予測します。
いくつかの例: ブレインまたはセメントを含まないライムは順調に進んでいますか? ホットエンドキルンの温度は正しいですか。正しくない場合、期待される仕様に戻すにはどうすれば改善できますか? 排出ガスは許容レベルですか?
4. モデル予測制御(MPC)またはリアルタイム最適化は、動的プロセスモデルを活用して、セメントプロセスを最大のパフォーマンスレベルで調整し、機器の制限内で安全に安定させます。MPCは、品質、スループット、エネルギー、機器の動作制限など、複数のKPIを同時に駆動できます。例えば、ミルやキルンのMPCは、適切なアクティブな制約を適用することにより、年中無休24時間体制で最高のパフォーマンスを発揮します。
多くの機械学習技術は時間とともに改善され、セメント工場が上記のソリューションの1つ以上を実装してオペレータの意思決定を支援することを容易にしました。
機械学習の目標はシンプルです。データを活用して意思決定支援または自動化を提供し、セメント工場全体の運用を最適化します。最終的に、計画外のダウンタイム、生産性の向上、コスト削減、エネルギーの改善につながります。
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