淺述陶瓷企業窯爐數字化研究及應用

姚青山，白梅，聶賢勇，陳淑琳，劉偉

（佛山眾陶聯供應鏈服務有限公司，佛山 528000）

1 前言

目前，國內陶瓷窯爐在設計研發的過程中，都開始在數字化智能化發力，通過數據上云，希望能夠得到更多的應用，大多數對數據的應用也僅僅停留在歷史溫度記錄和查詢階段，并沒有進行更深層次的研究和應用，如何有效應用上云之后的海量的窯爐數據挖潛出更大更多的價值，本文通過陶瓷窯爐生產的現狀及數字化智能化方面進行如下闡述。

2 建筑陶瓷企業調試窯爐大部分以經驗為主，缺少科學分析和指導

傳統陶瓷窯爐燒成技術人員對窯爐燒成制度的調試，都是來源于經驗積累。雖然大部分建陶企業使用的輥道窯都是現代化的窯爐，但對不同規格、不同種類、不同原料配方產品的窯爐燒成制度基于經驗進行調試，導致調整周期不確定。根據陶瓷行業的消費升級，由“轉產就破產”到“不轉產就破產”的轉變。針對目前轉產時間長，效率低下，甚至可能產生大量的不合格品和廢品后，才能逐步達到穩定生產的階段，因此企業不愿頻繁轉產。現在由于消費者對瓷磚多樣化和個性化的需求增加，倒逼陶瓷企業不得不頻繁轉產，以維持訂單；這就要求窯爐在轉產過程中快速反應及準確設定窯爐燒成制提出的新的挑戰；這就迫切要求我們找到更高效，更快捷，更智能的優化窯爐燒成制度的方法和工具。

3 建陶窯爐的數字化智能化改造實施方案

3.1 窯爐數據采集實施方案

實現智能制造的前提是數據采集，根據建筑陶瓷窯爐的實際情況，分成兩種數據，一種數據可以自動的實時采集，稱為機采數據，另一種數據通過人工填報方法數據采集，稱為人工采集數據；這兩種數據匯總后形成數據集。

3.2 實施數據采集，并對數據采集進行分類

陶瓷制造業數字化智能化改造首先進行數據采集，根據陶瓷生產實際情況，產品數據及過程數據目前還不能通過傳感器等手段進行自動采集，因此對陶瓷制造的數據采集分為兩類：即自動采集數據和人工采集數據。機采數據主要通過PLC及加裝傳感器進行數據采集，再通過有線或者無線的方式進行傳輸到服務器，最后以設定的數據格式進行存儲待使用。手工采集數據方式主要針對窯爐設備的部分數據及產品數據無法用設備采集，或者加裝傳感器價格昂貴；比如窯爐設備數據：排煙管的開度、隔板的高度、急冷風管的開度等；手工采集的產品數據：產品的抗折強度、吸水率等；這些數據通過填報系統進行人工錄入，把該類數據轉換成設定的格式上傳到云存儲待使用。

3.3 建筑陶瓷窯爐工序數據鏈路的搭建

數字化智能化改造過程中，在完成數據采集后，必須把采集的數據按照時間及生產前后工序進行追溯，把各種數據串聯起來，數據鏈路搭建，解決各種數據互相孤立的問題。目前建陶行業內，都是按照生產工序記錄、保存及管理各自的數據，生產過程中出現質量事故無法溯源，無法快速及準確的找出問題的根源所在，也導致解決問題的時間長或者解決困難；因此數據采集后把各自孤立的數據進行鏈路搭建，才能形成有價值的數據。建筑陶瓷的整個生產是間歇式與連續性相結合生產的特性，因此，數據鏈路的搭建既要考慮時間節點與工序節點相結合，同時也要理清楚數據之間的相關性及邏輯關系；否則，數據價值無法體現。數據鏈路搭建合理性，必須要有大數據思維和生產工藝知識相結合的知識體系，鑒于個人很難具有兩種知識體系；因此，工藝專家與大數據專家需要無縫對接進行數據鏈路搭建及數據治理。

4 窯爐數字化智能的應用分析

通過窯爐數據采集、數據分析、可視化、運用大數據建模分析、人工智能等先進技術，對窯爐的生產場景進行分析，提高窯爐的生產效率及產品質量具有重大意義。

4.1 解決生產質量問題

窯爐作為陶瓷生產的核心工序，也是缺陷暴露最多的工序。通過對窯爐數據的采集，利用大數據、機器學習、深度學習和人工智能等前沿技術，對生產場景和各種缺陷進行建模分析和預測，找到產生缺陷的真正原因，快速解決問題，提高窯爐生產效率。

4.2 提高生產穩定性，提高產品品質

窯爐優化系統，通過算法模型優化窯爐燒成制度，可以降低技術人員靠經驗主觀反復調試窯爐的試錯成本，提高窯爐生產的穩定性，提高產品品質。

4.3 實現全線模型關聯，提高整體決策效率

窯爐數據與產品分級數據的搭建關聯模型，再關聯原料、成型、干燥、表面裝飾等工序的分析模型。經過整體關聯和算法優化、迭代，將各段工序生產中的異常波動及時反饋到云端系統，并通過模型分析和預測，提出窯爐調整的輔助決策建議，提高產品的優等品率。

4.4 根據不同產品類型制定不同燒成制度，實現快速轉產

通過模型的優化，制定出不同產品對應不同的燒成制度，實現快速轉產功能，降低不合格品和廢品率，提高優等品率，提高轉產效率，為陶瓷企業實現柔性化生產和個性化定制打下良好的基礎。

4.5 窯爐優化系統可以提高產量，降低生產成本

通過窯爐優化系統，結合不同的原料配方的優化模型，找出最優的燒成曲線及最佳的燒成時間，提高單窯日產量，實現降低生產成本，降低燃料成本的目的，同時還能降低環保處理成本。

4.6 融合專家數據庫，形成人工智能系統自決策

應用窯爐優化系統，融合建陶行業專家數據庫，通過數據模型、專家數據庫和現場實際操作的不斷優化和反復迭代形成人工智能系統，對窯爐模型進行完善，實現窯爐人機對話，最終達到輔助決策、自決策，走向人工智能。

4.7 窯爐可視化

可以根據數據采集監測指標自由組合配置，通過數字展示企業全廠的廠區整體能耗、區域（工序）重點能耗數據、設備數據及燒成溫度等生產數據，可以通過柱狀圖、趨勢、餅狀圖等多種形多維度式來展示。展示效果可以通過大屏看板展示，不僅實時了解生產狀況及輔助生產管理，也可以供外來人員參觀學習指導。

5 結語

建筑陶瓷窯爐數字化智能化為陶瓷生產企業降本增效、高質量發展及可持續發展奠定基礎，也是未來企業發展的必經之路。