2021 年，海螺水泥作为亚洲最大的水泥熟料供应商，敏锐地洞察到传统的 APC（生产优化系统）迭代能力跟不上业务需要，软件适应性不强、数字化沉淀和复用受限，造成全局优化能力不佳的结果，果断利用阿里云工业大脑 AICS 平台，聚焦于水泥产线的 两磨一烧 核心场景，完成能耗优化和工艺优化，分为下面几步。

　　第一步：数据采集与清洗。结合工艺专家经验，水泥工业大脑首先将生产系统、控制系统、设备管理系统、能源管理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，补充缺失数据，为下一步模型训练提供高质量的数据资产。

　　第二步：模型搭建。采用先进的机器学习算法、神经网络算法，结合先进过程控制模型，对所收集到的度数据进行建模，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。

　　第三步：机器学习。通过采集六个月的历史数据，分析多达上百个变量之间的耦合关系，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，能耗最低。

　　第四步：在线控制。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。

　　海螺水泥仅仅两个月时间，就实现了高自动控制的水泥工艺优化。在这个过程中，降低了 2%--3% 的能耗，对于水泥日产量 1.2 万吨的工厂来说，这一能耗节省非常可观。在后来的一段时间，逐步完成了全局优化的节能测试。结果显示，该系统的节能水平超过了国外知名厂商同类型软件。

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