2018年，东华水泥开始和阿里云合作，给生产装上“工业大脑”，这是全国首批水泥工业智慧大脑项目。这次合作，双方希望深度融合大数据、人工智能技术与水泥工艺专业技艺，为水泥熟料生产提品质、降能耗，推动东华水泥实现数字化、智能化的升级转型。
每一分能耗成本的控制都是收益
由于原料、燃料、工况波动大，水泥行业始终无法实现高度自动化和智能化生产，生产质量和能耗水平严重依赖于人工经验。而生料磨、回转窑和水泥磨组成的“两磨一烧”环节是每条产线的标配，也是能耗最大、最依赖人工操作的环节。
两磨一烧中，“立磨机”环节需要将原料和配料混合之后进入立磨，在循环风机的拉风作用下，细粉经过磨顶选粉机出磨，粗粉则掉落回磨内继续研磨，形成内循环，此过程消耗大量电能来保障立磨机的正常运转。而“回转窑”环节则需要消耗大量煤来保障烧成系统的稳定运行，生成硅酸盐水泥熟料。
作为能源消耗大户，煤和电的成本占水泥成本的40%~70%，节能降耗、减少污染排放是重要课题。每一分能耗成本的控制，对东华公司而言都意味着不小的收益。因此，聚焦“两磨一烧”的工艺优化，通过稳定的自动化生产控制来实现节能降耗，成为了阿里云和东华公司希望尝试的解题思路。
让机器帮助人类实现最优决策
在一次又一次的磨合中，双方达成了共识：大数据的应用，要把原来师傅在传帮带中教授的东西，更高效地通过机器传递出来，让机器‘学习’哪些数据是有用的，然后自动优化，让生产环节更精准、快速、省力。具体到项目执行层面，整个过程被分为以下四步：
1. 数据采集与清洗：
结合工艺专家经验，水泥工业大脑首先将智能生产系统、智能控制系统、智能设备管理系统、智慧能源管理系统等异构系统中的海量数据进行提取，包括质检数据、DCS数据、环境数据等。同时对数据进行清洗，剔除噪音数据或无效数据，补充不完整数据或缺失数据，为下一步模型训练提供高质量的数据资产。
2. 模型搭建：
采用先进的机器学习算法、神经网络算法，并结合先进过程控制模型，对所收集到的多维度数据进行建模，包括输入数据、输出数据、状态与环境数据，真实还原水泥产线上的实际生产过程。并通过对大数据模型的参数进行调节，以实现从输入参数到输出参数的非线性映射关系。
3. 机器学习：
通过采集6个月的历史数据，分析多达98个变量之间的耦合关系，基于深度学习技术，构建系统各参数间的关系模型，并对模型的输出进行预测，使风、煤、料的最佳组合范围可量化、可视化，达到“同等产量熟料，质量最好；同等质量情况下，产量最高；或是同质同产情况下，生产能耗最低”。
4. 在线控制：
通过结果预测，反推生产过程关键变量应该如何调节。最终生产线工艺参数的设定，会结合工艺参数范围、步长信息、工艺参数实时值等，由水泥工业大脑进行多变量综合分析、实时针对各工况的产量、质量、能耗多目标进行寻优，推荐一组最佳的工艺参数实时反写回DCS（分散控制系统），实现水泥核心生产过程的自动驾驶、无人值守。
凭借超强的学习能力，工业大脑帮助东华水泥不断降低能耗排放，通过“综合能耗优化模型”进行熟料生产线的自动控制，即在无需人工干预的情况下，能耗优化模型推荐的参数自动推送给产线自动化设备，实现了更加稳定可靠的智能控制，综合能耗指标有效降低2.13%。
此外，水泥“工业大脑”的可持续与可复制性也得到验证。算法具备自学习能力，可定期自更新算法模型，长期保持投运率。并且该模型可适应多种工况，从无固废到有固废。同时，工业大脑在不同产线只需10天便可部署完成，具备了向全行业推广的可能性。
不仅如此，东华公司和阿里云通过持续汇集整合水泥生产运营过程中所产生的原材料数据、生产过程数据、品质数据、能耗数据等数据，还可以实现数据的资产化；未来，双方还将会在生产管理、能源管理、设备管理、安全管理、物流管理等更多的场景，运用数据分析、云计算等技术，赋能水泥产业，帮助水泥企业实现单点智能、局部智能，最终走向全局智能。
案例酷
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