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利用机器学习巩固竞争优势

混凝土是全球应用最广泛的材料之一,而混凝土生产又离不开水泥。作为污染排放大户,水泥行业饱受诟病。

面对日趋严格的环保法规,水泥生产商想要保持竞争力就离不开智能化运营。技术革新是水泥生产商实现生产改进 (比如优化能源管理) 的重要一环。

如今,机器学习等新兴技术为水泥生产开启了更多可能性。机器学习可以帮助这些企业改进维护策略,及早预判系统故障,避免发生代价高昂的停机事故,从而提升机器性能并降低能耗。

有了自适应机器学习算法,全球水泥生产商实施效能预测和预测性维护策略更易取得成功。

机器学习技术的应用

如今,水泥行业及其他类似行业正在大量应用机器学习技术。下面,我们将探讨各类机器学习技术及各自的优势。

1.预测性维护:即预测主要设备或系统何时会发生故障,帮助维护团队能够在停机之前解决问题,将停机事故扼杀在摇篮中。理想情况下,这项技术可以通过机器学习记录相关数据,并映射以往发生的故障,最终理解各类故障的特征并进行分类。日后,当曾经诱发某一故障的类似模式出现时,系统便可加以识别并通知操作人员进行维护,以避免停机事故并降低维护成本 (随时间的推移不断增加)

2.异常检测:判断各工序 (如粉磨、配料、烧成及预热) 是否符合系统操作的正常模式,帮助操作员及早发现异常情况或生产过程中出现的问题。

举个例子,假设熟料冷却系统出现问题,以致无法充分冷却。借助异常检测,系统可以识别出异常情况——冷却系统在当前负载下排出的废气温度过高,让操作人员更早地获取预警信息,这是常规报警机制无法企及的。因此,在停机事故、效能长期不良或其他问题发生前,操作人员就能做出反应。

3.预测性 KPI 指标:预测最终结果并判断导致效能不良的原因,包括产品质量、能效、产量等。该技术利用回归分析法预测典型的工艺指标,并判断工艺指标是否在指定范围内。

KPI指标举例:水泥的比表面积或熟料游离氧化钙含量是否在设定范围内?回转窑煅烧温度是否正常,如果不正常,如何使其恢复到指定范围?尾气排放是否合规?

 4.模型预测控制 (MPC)也称为动态实时优化,即利用动态过程模型协调和稳定水泥生产过程,最大化效能水平,同时防止设备运行参数超限。MPC 策略可以同时优化控制多个 KPI 指标,包括质量、产量、能耗和设备运行参数限值。例如,对磨机和回转窑实施 MPC 策略,通过满足合适的有效约束条件,保证设备全天候保持最佳效能。

许多机器学习技术都能减少加班时间,使得水泥厂更轻松地实施上述一种或多种解决方案,帮助操作人员做出决策。

机器学习的目标很简单:利用数据为操作人员提供决策支持,或者利用自动化技术对水泥厂进行整体运营优化,最终减少计划外停机时间、提升生产率、节省运营成本并提高能源利用率。

让我们带您深入了解机器学习


Michael Tay
Michael Tay
Advanced Analytics Product Manager, Rockwell Automation
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