在全球制造業智能化浪潮的推動下，傳統水泥行業正經歷著前所未有的變革。作為中國水泥行業的領軍企業，安徽海螺集團有限責任公司（簡稱：海螺集團）通過與華為等科技企業的深度合作，率先在行業內開啟了全流程智能化改造的探索。從原料配比到煅燒控制，從質量檢測到安全預警，人工智能技術正在重塑水泥生產的每一個環節。
海螺集團自1996年成立以來，已建成中國首個千萬噸級特大型水泥熟料生產基地，成為全球最大單一品牌水泥制造供應商，年產能達4.03億噸。其產品廣泛應用于深中通道、上海東方明珠、迪拜哈利法塔等世界級工程。然而，面對近年來水泥市場的波動和行業向智能化、高端化、綠色化轉型的需求，海螺集團決定以人工智能為突破口，推動傳統制造業的轉型升級。
水泥生產的核心環節是“兩磨一燒”，其中煅燒過程尤為關鍵。煅燒溫度直接影響水泥熟料的礦物含量和晶體結構，進而決定水泥的最終強度。傳統生產中，煅燒環節的能耗和成本占比高達50%，且完全依賴操作員的經驗判斷。為解決這一問題，海螺集團基于華為預測大模型，構建了水泥燒成全局尋優系統。該系統通過融合工藝機理、專家經驗和數據驅動，實時分析回轉窯的喂料量、溫度、壓力等生產數據，動態優化工藝參數，精準找出最佳運行方案。
以一條日產5000噸的熟料線為例，智能化改造后，游離鈣標準偏差降低10%，標準煤耗在一級能效基礎上再降1%。這一改進不僅提升了產品質量穩定性，還顯著降低了生產成本和碳排放。據測算，每年可減少4500噸以上二氧化碳排放，相當于種植24.5萬棵樹，為行業綠色發展樹立了新標桿。
在質量檢測環節，海螺集團同樣引入了人工智能技術。水泥熟料的強度是衡量其品質的核心指標，而傳統的人工檢測需要3天和28天分別進行，檢測結果滯后，難以指導實時生產調整。為此，海螺集團整合了150多條數字化生產線的各類數據，訓練出融合基模型與工況模型的M-MoE熟料強度預測模型。該模型通過分析熟料樣品的成分數據，可提前預測3天和28天強度，準確率達85%以上，遠超人工推算的70%。這一技術如同為水泥做了一場“超前體檢”，使生產調控從“事后調整”邁向“實時優化”。
安全生產是水泥行業的底線。水泥生產現場環境復雜，存在高溫氣體、高壓用電、運轉設備等多重風險，傳統安全管理方式難以實現全方位實時監管。海螺集團通過在電力室、預熱器、紙袋庫等場景部署傳感器，構建了安全管控一體化平臺。該平臺匯聚停送電平臺、DCS集散控制系統等多維度信息，對20余類安全風險場景進行全流程監督和實時分級預警。借助華為視覺大模型的能力，異常場景識別準確率達95%以上，從源頭減少了生產過程中的安全隱患。
在設備運維方面，海螺集團將AI大模型應用于帶式輸送機的監測。帶式輸送機是水泥原料運輸的“穿梭巴士”，具有高帶速、大運量的特點，但傳統巡檢方式依賴人工，效率低且精準性不足。海螺集團通過集成光纖聽診、弱磁檢測、雷達掃描、高頻振動、視頻監管等多元異構數據，開發出綜合性AI解決方案。該方案可對托輥異常、皮帶撕裂等28類場景進行實時管控，實現裝備7×24小時監測預警，巡檢方式從“人員腳力”躍遷至“AI智力”。
從質量檢測到煅燒控制，從安全預警到設備運維，人工智能技術正在為水泥行業注入新的活力。海螺集團的實踐表明，智能化改造不僅能提升生產效率和產品質量，還能降低能耗和碳排放，推動傳統制造業向綠色、可持續方向轉型。這一變革不僅是技術的升級，更是生產范式的革命，為全球制造業的智能化轉型提供了寶貴經驗。
