项目目标

研究关键技术可将先进的自动控制、信息智能处理和互联网 等高新技术更快地应用于陶瓷企业，改造传统的陶瓷生产工艺，实现陶瓷生产过程的标准化、自动化、智慧化，打造我国新型的现代化陶瓷工业体系，增加高端陶瓷产品的占比，提高陶瓷产品在国际上的竞争力，不仅以数量规模扩张市场，而是以质量和技术创新来引导市场，从而使我国不仅是陶瓷生产和消费大国，也是陶瓷制造的强国。

项目背景

佛山作为陶瓷之都，有着上千家陶瓷企业。随着岩板产品的流行，万亿规模的泛家居市场将被撬动。目前陶瓷产线存在由于陶瓷原料多源，成分多变，导致陶瓷生产流程长，生产波动频繁，产品不稳定，生产出高品质产品难，单位能耗相对高等一系列问题。同时目前合作单位的生产线还有生产出高品质产品难以及单位能耗相对高的情况。要解决这些问题，就需要主申报单位提供理论分析，合作单位提供数据支撑，建立具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型陶瓷生产方式。

项目特色和创新点

1. 根据温度历史数据，可建立优化模型，得到最佳温度控制 PID 调节参数，使生产更加稳定
2. 烧成制度以制度文件的形式保存，每种产品对应一个制度文件，用户只需调用制度文件，一键即可设定所有参数，避免人工操作误差，节省时间，提高效率。
3. 自动化识别烧成参数相关区段的时间长短。
4. 基于机器学习建立烧成参数各区段时间长短与产品质量的关系模型。
5. 基于机器学习建立烧成参数各区段时间长短与能耗的关系模型。
6. 采用多元统计工具建立电机震动、电流、电压与时间的关系模型。
7. 基于标签化的报表系统,能将分析结果及其他数据作为标签数据源并配置化的报 表结构,报表再作为输出,形成下阶的报表输入,最终保证了分析既有输出,配置化的输出 展示及设备到数据到分析到展示的全线疏通。

项目成果

考虑到智能型陶瓷产线分析系统和管理平台的需求，我们研究了以最终产品质量为导向的监测策略，此策略的作用是监测相关早期工序与关键变量，达到在早期监控生产过程，提前发现异常的目的。

目前基于合作单位提供的窑炉烧制过程的工艺数据和生产抛釉砖的质量数据，我们在分析了窑炉工艺数据特点及其与质量数据的关系，考虑以窑炉多阶段的工艺数据和窑尾质量抽检数据为基础来构建后续的数学模型。具体模型的建立和实际效果的验证还有待后续更多的数据，目前窑炉工艺数据已经可以由窑炉主控设备获取，而质量抽检数据的采集工作还在进行中。 该策略的预期效果是可以提供各个阶段传感器数据和窑尾质量之间的关联度，并在监测到异常传感器数据时对窑尾质量检测可能出现的缺陷进行预测，给产线上负责调试和维护窑炉的工程师提供参考。

基于在合作单位各地产线的实际考察结果和与资深工程师的访谈，我们在构建策略时综合考虑了窑炉多阶段各个时刻的设定温度、实际温度和燃气开度，以及风机的参数等，可以构建出各时刻产出的抛釉砖的烧成曲线。并且结合窑炉历史的工艺数据，我们可以进一步分析预测抛釉砖在后续窑尾质量检测中的表面缺陷和平整度上的表现。

我们的监测策略可以起到综合了工程经验对现有数据进行挖掘，给窑炉总负责的工程师和各个工段的负责人员起到参考作用。同时未来可以结合整体项目的云端平台，对主控室各个传感器的汇总数据进行实时分析和反馈。还可以以此为基础，调整需要大量人员干预的工段的设定温度，实现对部分工段的自动化控制功能。