- 預測維護可以預測主要設備或系統的故障時機，讓維護團隊可以在停機發生之前解決問題。在理想的情況下，這個技術可以將數據歸檔，並透過機器學習比對過去發生的故障，瞭解各種故障類型的特徵並加以分類。因此，未來這個系統可以識別先前導致故障的類似模式發生時機，並通知作業人員需要進行維護，以避免停機並降低維護成本(維護成本會隨著時間增加)。
- 異常偵測會學習研磨、攪拌、甚至是窯爐冷卻及預熱等水泥作業正常模式，並使用這些模式協助作業人員提前偵測到作業異常或製程問題。
例如，假設您的熟料冷卻系統出現問題，而且沒有充分冷卻。系統使用異常偵測即可識別異常狀況(或許是冷卻系統排氣溫度在目前的負載下偏高)，並可較一般警示狀況更早提醒作業人員。這可以讓作業人員在停機、效能不佳時間延長，或是其他問題發生之前做出反應。 - 預測性KPI可以預測結果並估計導致效能不良的原因，包括產品品質、能源效率、產量等。這個技術會利用迴歸模型來預測典型的製程指標，以及這些指標是否落在預期的設定內。
部分範例：您的布蘭氏水泥細度或無水泥石灰是否符合迴歸預測？熱端窯溫是否正確？若否，要如何將溫度改善到符合預期設定？廢棄排放量是否在可以接受的程度？ - 模型預測控制(MPC，或稱即時最佳化)利用動態製程模型，將水泥製程調節和穩定在設備安全限制下的最高效能水準。MPC可以同步驅動多個關鍵績效指標(KPI)，包括品質、產能、能源，以及設備運作限制。例如，增加適當的主動限制，MPC可以讓研磨機和窯爐全年無休發揮最佳效能。
許多機器學習技術會隨著時間改善，讓水泥工廠可以更輕鬆執行一個或多個解決方案來協助作業人員制定決策。
機器學習的目標非常簡單：利用數據提供決策支援或自動化，將整個水泥工廠的作業最佳化–最終減少意外停機次數、提高生產力、節省成本，以及改善能源效率。
您可以瞭解更多關於機器學習的資訊。
