水泥行业是高排放、高污染企业集中的板块，而面临“双控”、“两高”、“双碳”等政策管控下，水泥企业必须寻找新的发展路径，才能在新的竞争格局中获得差异化竞争优势。鉴于当前国内水泥市场需求不足、成本持续上涨的现状，加上政策管控的日益严格，数字化转型成为水泥企业转型发展的必然选择。企业必须要下定决心，在产业延伸、结构调整和转型发展等方面加大力度。
上一期的《水泥企业现状与数字化转型之路》文章中，我们从水泥行业的发展状况、转型诉求、价值链条、转型路径四个维度对水泥企业的现状与数字化转型之路做出洞察。本期我们将更详细地探讨数字化转型在水泥企业生产、配料、库存、质量等领域的场景应用。
具体而言，水泥企业可以利用数字孪生技术、事件网技术和知识图谱技术等手段，将内部要素（如财务、人员、设备、物料、法律、环境等）与外部政策环境要素和产业链上下游动态数据进行清晰刻画，从而完成数据驱动业务应用场景的重构和优化，进而实现智慧水泥企业的数字化转型目标。
生产、配料与库存优化
通过生产量化分析和辅助决策、智能库存动态优化以及智能配料优化等方式，水泥企业可以更好地把握生产效益、库存情况和配料质量，从而实现高质量、可持续发展。
应用场景包括但不限于：
生产量化分析和辅助决策：提供对公司原材料库存、生产计划、工序成本、工序产量、在制品库存、产成品库存、计划维修、原材料质量、在制品和产成品质量等数据的分析和决策支持。结合生产过程中的多维度数据，如人员、机器、法律、物料、环境和财务等，以及生产计划和实际数据，为生产各工序和总体产线提供成本、效益、效率和运行效能等方面的分析。通过与计划目标进行对比分析，可及时进行提示和预警，并进行根因下钻分析。
智能库存动态优化：对分布在不同地点、采用不同信息系统的库存数据可进行口径统一，便于实时监测库存风险，对各级分布式物料库存、备件库存、成品贮存、销售物流的量价质和周转率进行统一和实时监控分析；对物料库存、成本库存进行预测，对比安全库存、危化库存按品种提示分析，并根据库存和生产消耗，形成采购预案。
智能配料优化：通过人工智能学习配料和工艺技术约束，利用规划算法以综合经济效益、产能最大化为目标，结合生产实际运行状态，对水泥生产配料进行模型构建，减少人员的工作负荷，提高配料的智能化水平。
质量管理优化
水泥企业可以通过全面的质量管理体系来确保产品质量的稳定性。通过将整个供应链的多元质量数据进行加工分析，并结合大数据分析技术、人工智能学习技术和统计分析学习技术，构建质量领域的应用分析模型，帮助企业提高生产质量和保障质量稳定性。
应用场景包括但不限于：
水泥生产全周期质量监控预警：通过对生产全周期的质量数据进行监控和分析，及时预警质量异常，以保障产品质量的稳定性。
水泥加工重点车间/工序/设备质量监控预警：对关键车间、工序和设备的质量进行监控和分析，及时预警设备异常和工艺变化，以保证产品质量稳定。
关键物料质量监控预警：对关键物料，如石灰石、混合材料等的质量进行监控和分析，及时预警物料质量问题，以保证产品质量的稳定性。
生料、熟料及半成品/成品质量监控预警：对生料、熟料和半成品/成品的质量进行监控和分析，及时预警产品质量问题，以保证产品质量的稳定性。
燃料质量监控预警：对燃料质量进行监控和分析，及时预警燃料质量问题，以保证产品质量的稳定性。
供应商质量绩效综合监控：对供应商的质量绩效进行综合监控和分析，以便及时调整和改进供应商的质量表现。
通过这些应用场景，水泥企业可以全面监控产品质量，及时预警和处理质量问题，提高生产质量和保障质量稳定性。
设备监测与智能运维
为确保水泥企业生产设备的安全可靠性和稳定运行，利用大数据建模技术对关键设备、关健生产环节的故障时间节点进行预测和分析，从而指导维修维护工作和备件资材采购计划。该措施旨在消除由水泥生产装备引起的安全生产隐患，同时实现运行维保费用的稳步降低。
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