2024年，海螺水泥與華為聯(lián)合成立研發(fā)小組，致力于開發(fā)全球建材行業(yè)首個AI大模型，用人工智能技術重塑水泥生產(chǎn)全流程。

水泥行業(yè)數(shù)智升級,先要解決四大難題

水泥生產(chǎn)流程復雜，涉及原料配比、煅燒控制、設備運維等多個環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的人工管理和經(jīng)驗決策模式已難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對效率、安全與環(huán)保的高要求。在推進智能化轉(zhuǎn)型過程中，水泥行業(yè)面臨著諸多難題，這些難題不僅考驗著海螺水泥的技術能力，更考驗著企業(yè)的創(chuàng)新與應變能力。

數(shù)據(jù)治理難題：水泥行業(yè)數(shù)據(jù)量龐大且復雜，超過80%的數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)治理和結(jié)構(gòu)化能力難以滿足AI應用的需求。傳統(tǒng)的人工智能應用開發(fā)效率低、門檻高、精度不高、泛化性差，難以實現(xiàn)規(guī)模化復制。

生產(chǎn)優(yōu)化難題：水泥生產(chǎn)過程中，工藝參數(shù)優(yōu)化和質(zhì)量預測是關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)方法依賴人工經(jīng)驗和試錯，效率低下且難以實現(xiàn)全局優(yōu)化，導致生產(chǎn)成本高、質(zhì)量不穩(wěn)定。

安全生產(chǎn)難題：水泥生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境復雜，人員行為和設備運行狀態(tài)難以實時檢測，傳統(tǒng)檢測系統(tǒng)依賴人工巡查，效率低且難以覆蓋所有關鍵點。

管理效率難題：水泥企業(yè)的管理涉及多個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分散且難以整合，導致決策缺乏精準數(shù)據(jù)支持，管理效率低下。

用好人工智能大模型,重塑水泥智造新范式

面對上述難題，華為與海螺水泥深度合作，打造了一套集“中心訓練、邊緣推理、云邊協(xié)同、邊用邊學、持續(xù)優(yōu)化”于一體的人工智能運行體系，為傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了新的思路和方法。

構(gòu)建兩級云數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，打造新型人工智能運行體系

海螺水泥聯(lián)合華為構(gòu)建“集團-工廠”兩級云數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)和價值挖掘。工廠側(cè)實現(xiàn)應用的統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集、存儲及建模，集團側(cè)與工廠側(cè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)建模標準，一對多協(xié)同管理多個邊緣節(jié)點。兩級數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的集中管理和高效利用，提升了數(shù)據(jù)治理能力，為AI模型和業(yè)務系統(tǒng)提供了堅實的數(shù)據(jù)支撐。

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