煜祺智慧配料系统-用户案例
智慧配煤案例-鑫磊集团
智慧配煤场景
方案将配煤操作软件化呈现，后台已经关联企业的原料煤库存系统，后续还会引入第三方的大量原料煤数据信息，是配煤师进行配煤操作的最佳辅助系统。操作时配煤师根据需要选取需要使用的原煤，然后输入煤种原料煤的配比上下限值
堆场选煤
原煤堆场中与焦化企业的原料煤库存数据相关联，能够实时获取到企业炼焦原煤的所有信息。配煤师通过勾选的方式来选取需要使用的各种原料煤，在选择时可以准确的看到所选煤种的各个特征指标等信息。
配煤
在该操作页面需要对所使用的每个煤源所需要使用的最大、最小占比做出修订（缺省情况下最小占比值均为0，最大占比值为50）。同时可设置每个原料煤的库存，参与模型优化。
焦炭目标质量
在该操作页面需要确定焦炭目标质量，包括焦炭的质量指标灰分A d/%、硫分St,d/%、抗碎强度M40/%、耐磨强度M10/%、反应性 CRI /%、反应后强度 CSR/%、挥发份 Vdaf/%。以及入炉煤的挥发份 Vdaf/%最大值和最小值等。
焦化工艺碳化室
在该操作页面需要需要对配煤量以及炼焦的工艺流程做确认，主要是确定炼焦的炉温及结焦时间长度。
人工智能配煤
将原料煤的的煤源库存和特征指标，目标的焦炭质量指标，炼焦的工艺数据作为模型的输入调用模型进行智慧配煤推荐，系统会给出建议的配合煤配比建议。另外还会对焦炭的质量指标和产物的产率做出预测。
智慧配煤案例-石横特钢
解决的问题：
1、根据原材料质量及数量进行预测焦炭质量；
2、配比预测，预测焦炭产品所需原料配比；
3、系统记录实际生产质量跟预测质量对比，训练优化配比模型
应用情况：
获取企业原料库产品信息及原材料信息，原材料各项化验指标及产品质量指标，操作是根据生产计划进行原料选择，输入各种原材料实际占比，可以进行产成品的质量预测。
人工智能配料的方案通过深度结合行业知识及 AI 数据驱动的方式，结合华为高性能 AI 算法及强大的算力在保证产成品质量的前提下实现原材料及半成品配比方案的优化输出，可按成本、库存、质量等维度进行配比方案的输出。
成效总结/预期成效：
经过对生产数据构建软测量仿真模型，获取原料煤、配合煤、焦炭以及工况生产数据，经验证：原料煤的成本测算吨煤节省10+元，CSR提升1.6。
智慧配料案例-青岛大丰食品
青岛大丰食品
获取企业原料库产品信息及原材料信息，原材料各项化验指标及产品质量指标，操作是根据生产计划进行原料选择，输入各种原材料实际占比，可以进行产成品的质量预测。
人工智能配料的方案通过深度结合行业知识及 AI 数据驱动的方式，结合华为高性能 AI 算法及强大的算力在保证产成品质量的前提下实现原材料及半成品配比方案的优化输出，可按成本、库存、质量等维度进行配比方案的输出。
使用场景：
原料库：
原料根据产地、品种、辣度、色价、赭曲霉等有不同的种类或指标属性。原料可根据分类、库存量等设置投料必选或不可选等规则，库存可预设阀值，低于阀值预警显示。原料的属性、批次、库存、成本等可通过EXCEL导入至系统，后期可通过对接企业的金蝶ERP读取。物料列表查看、条件筛选、数据修改、模板下载以及批量数据导入。
配比优化及质量预测：
根据生产单，确定要生产的产成品的数量、质量指标等，选择产成品BOM，根据预设的投料规则或经过人工调整，确认投入生产的原料或半成品，在保证质量符合要求的前提下，通过AI算法输出成本最优及库存最优的配比优化方案各3个及其质量预测方案。
产成品的生产有两种工艺的生产线，一是：使用原料通过打粉生成产成品；二是：使用打碎后的半成品生成产成品。两种工艺在配比优化上有差异，第二种工艺，优先使用半成品入料。
出配方时只用考虑有辣度的籽、皮、把、杆等这些原料或半成品。
在模型部署完成后，对影响模型准确性的成分要素通过人工智能配料系统反馈给模型进行训练学习，不断完善提高模型准确率及配比优化效果。
