《“十四五”數字經(jīng)濟發(fā)展規劃》提出，要推動(dòng)傳統產(chǎn)業(yè)數字化改造，深化人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的融合應用。在“雙碳”目標與數智化轉型浪潮的雙重驅動(dòng)下，水泥行業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎性產(chǎn)業(yè)，正站在轉型升級的關(guān)鍵十字路口。一方面，傳統生產(chǎn)模式下的高能耗、高污染問(wèn)題亟待解決；另一方面，市場(chǎng)對水泥產(chǎn)品的質(zhì)量、性能以及個(gè)性化需求日益增長(cháng)。在此背景下，數字化、智能化成為水泥行業(yè)突破發(fā)展瓶頸、實(shí)現可持續發(fā)展的必由之路。

安徽海螺水泥股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“海螺水泥”）成立于1997年，是中國水泥行業(yè)首家境外上市企業(yè)，也是全球最大的單一品牌水泥生產(chǎn)基地，年產(chǎn)能突破4.03億，在水泥制造、塑料制品、裝備制造、新型物流等多個(gè)領(lǐng)域具有重要地位。作為行業(yè)龍頭，海螺水泥一直致力于技術(shù)創(chuàng )新和綠色生產(chǎn)，積極探索可持續發(fā)展的新路徑。

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

水泥行業(yè)數智升級

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(gè)環(huán)節，傳統的人工管理和經(jīng)驗決策模式已難以滿(mǎn)足現代工業(yè)對效率、安全與環(huán)保的高要求。在推進(jìn)智能化轉型過(guò)程中，水泥行業(yè)面臨著(zhù)諸多難題，這些難題不僅考驗著(zhù)海螺水泥的技術(shù)能力，更考驗著(zhù)企業(yè)的創(chuàng )新與應變能力。

數據治理難題：水泥行業(yè)數據量龐大且復雜，超過(guò)80%的數據為非結構化數據，數據治理和結構化能力難以滿(mǎn)足AI應用的需求。傳統的人工智能應用開(kāi)發(fā)效率低、門(mén)檻高、精度不高、泛化性差，難以實(shí)現規?；瘡椭?。

生產(chǎn)優(yōu)化難題：水泥生產(chǎn)過(guò)程中，工藝參數優(yōu)化和質(zhì)量預測是關(guān)鍵環(huán)節。傳統方法依賴(lài)人工經(jīng)驗和試錯，效率低下且難以實(shí)現全局優(yōu)化，導致生產(chǎn)成本高、質(zhì)量不穩定。

安全生產(chǎn)難題：水泥生產(chǎn)現場(chǎng)環(huán)境復雜，人員行為和設備運行狀態(tài)難以實(shí)時(shí)檢測，傳統檢測系統依賴(lài)人工巡查，效率低且難以覆蓋所有關(guān)鍵點(diǎn)。

管理效率難題：水泥企業(yè)的管理涉及多個(gè)環(huán)節，數據分散且難以整合，導致決策缺乏精準數據支持，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(xué)、持續優(yōu)化”于一體的人工智能運行體系，為傳統制造業(yè)的數智化轉型提供了新的思路和方法。

構建兩級云數據平臺架構，打造新型人工智能運行體系

海螺水泥聯(lián)合華為構建“集團-工廠(chǎng)”兩級云數據平臺架構，實(shí)現數據的高效流轉和價(jià)值挖掘。工廠(chǎng)側實(shí)現應用的統一數據采集、存儲及建模，集團側與工廠(chǎng)側統一數據建模標準，一對多協(xié)同管理多個(gè)邊緣節點(diǎn)。兩級數據平臺架構實(shí)現了數據的集中管理和高效利用，提升了數據治理能力，為AI模型和業(yè)務(wù)系統提供了堅實(shí)的數據支撐。

同時(shí)，雙方還共同構建了業(yè)內首個(gè)人工智能訓練中心，打造基于大模型的新一代智慧工廠(chǎng)底座。通過(guò)中心訓練、邊緣推理、云邊協(xié)同、邊用邊學(xué)的新型人工智能運行體系，實(shí)現模型邊用邊學(xué)，持續優(yōu)化。AI大模型的泛化能力和高效樣本篩選能力，顯著(zhù)提升了AI應用的開(kāi)發(fā)效率和精度，降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻，實(shí)現了規?；瘡椭?。

預測大模型加持，保障水泥出品穩定性

水泥強度的穩定性是評價(jià)水泥質(zhì)量的主要指標之一。傳統方法依賴(lài)人工物理檢驗，必須等待３天、28天才能獲取檢測數據，無(wú)法及時(shí)有效地指導生產(chǎn)。對此，海螺水泥基于華為云盤(pán)古預測大模型，通過(guò)生產(chǎn)質(zhì)量關(guān)鍵特征實(shí)時(shí)推薦，實(shí)現了熟料3天、28天強度實(shí)時(shí)預測，強度預測值和檢測值偏差在1MPa范圍內，準確率超85%。

海螺水泥相關(guān)負責人表示，通過(guò)人工智能大模型，可以根據熟料實(shí)時(shí)的化學(xué)成分預測之后的水泥強度，從而科學(xué)地指導上下游的生產(chǎn)、優(yōu)化原料配比，推動(dòng)“事后調整”邁向“實(shí)時(shí)調控”，進(jìn)一步保障產(chǎn)品質(zhì)量的穩定性。

融合工業(yè)機理，生產(chǎn)全局尋優(yōu)提質(zhì)增效

海螺水泥基于華為云盤(pán)古預測大模型，利用機理AI融合、決策優(yōu)化求解等技術(shù)，進(jìn)行工藝參數全局尋優(yōu)和質(zhì)量預測，提升關(guān)鍵生產(chǎn)指標，實(shí)現降本增效。燒成全局尋優(yōu)大模型投運后，實(shí)現標準煤耗在一級能效的基礎上再下降1%。以一條5000t/d熟料生產(chǎn)線(xiàn)為例進(jìn)行測算，每年減少二氧化碳排放4500多噸；按照產(chǎn)線(xiàn)運轉率的75%折算，每年煤耗成本可節約百萬(wàn)元。

視覺(jué)大模型賦能，提升安全生產(chǎn)控制能力

基于大模型的算法相比傳統模型，泛化能力更強，適用80%以上分類(lèi)、檢測、分割、異常檢測等AI任務(wù)。海螺水泥以華為云盤(pán)古視覺(jué)大模型為核心，利用物體檢測、異常識別、語(yǔ)義分割等圖像識別技術(shù)，對現場(chǎng)作業(yè)中人、機、物、環(huán)境等不安全因素實(shí)施智能觀(guān)測，對人員安全帽佩戴、安全帶佩戴、睡崗離崗、危險區入侵等行為進(jìn)行識別，提升員工安全意識，增強企業(yè)安全管理能力，降低安全事故發(fā)生概率。

數智賦能管效提升，培養科研創(chuàng )新人才

依托華為云自然語(yǔ)言處理（NLP）大模型，雙方共同開(kāi)發(fā)了智能知識管理中心，沉淀裝備、財務(wù)等領(lǐng)域知識，提供知識問(wèn)答、數據分析、報告生成等功能的智能客服應用，可大幅提升生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的管理效率；此外，通過(guò)智能客服應用，自動(dòng)處理大量重復性問(wèn)題，提升服務(wù)效率，優(yōu)化管理流程。并在全國率先實(shí)現水泥建材行業(yè)大模型的科研創(chuàng )新和生產(chǎn)應用，通過(guò)人工智能的開(kāi)發(fā)運營(yíng)、商業(yè)轉化和組織能力建設，將帶來(lái)水泥智能制造標準、AI場(chǎng)景開(kāi)發(fā)與應用的論文和專(zhuān)利等科研產(chǎn)出，培養一批具備水泥建材產(chǎn)業(yè)與數字技術(shù)融合的復合型人才。

海螺水泥與華為的技術(shù)創(chuàng )新與場(chǎng)景化應用實(shí)踐，成功解決了水泥行業(yè)智能化轉型中的諸多難題，為傳統制造業(yè)的數智化轉型樹(shù)立了新標桿。未來(lái)，雙方將持續深化合作，探索更多AI在水泥行業(yè)的應用，推動(dòng)水泥行業(yè)的智能化、綠色化發(fā)展，為提升水泥行業(yè)的生產(chǎn)效率和可持續發(fā)展能力貢獻數智力量。