浅述陶瓷企业窑炉数字化研究及应用

姚青山，白梅，聂贤勇，陈淑琳，刘伟

（佛山众陶联供应链服务有限公司，佛山 528000）

1 前言

目前，国内陶瓷窑炉在设计研发的过程中，都开始在数字化智能化发力，通过数据上云，希望能够得到更多的应用，大多数对数据的应用也仅仅停留在历史温度记录和查询阶段，并没有进行更深层次的研究和应用，如何有效应用上云之后的海量的窑炉数据挖潜出更大更多的价值，本文通过陶瓷窑炉生产的现状及数字化智能化方面进行如下阐述。

2 建筑陶瓷企业调试窑炉大部分以经验为主，缺少科学分析和指导

传统陶瓷窑炉烧成技术人员对窑炉烧成制度的调试，都是来源于经验积累。虽然大部分建陶企业使用的辊道窑都是现代化的窑炉，但对不同规格、不同种类、不同原料配方产品的窑炉烧成制度基于经验进行调试，导致调整周期不确定。根据陶瓷行业的消费升级，由“转产就破产”到“不转产就破产”的转变。针对目前转产时间长，效率低下，甚至可能产生大量的不合格品和废品后，才能逐步达到稳定生产的阶段，因此企业不愿频繁转产。现在由于消费者对瓷砖多样化和个性化的需求增加，倒逼陶瓷企业不得不频繁转产，以维持订单；这就要求窑炉在转产过程中快速反应及准确设定窑炉烧成制提出的新的挑战；这就迫切要求我们找到更高效，更快捷，更智能的优化窑炉烧成制度的方法和工具。

3 建陶窑炉的数字化智能化改造实施方案

3.1 窑炉数据采集实施方案

实现智能制造的前提是数据采集，根据建筑陶瓷窑炉的实际情况，分成两种数据，一种数据可以自动的实时采集，称为机采数据，另一种数据通过人工填报方法数据采集，称为人工采集数据；这两种数据汇总后形成数据集。

3.2 实施数据采集，并对数据采集进行分类

陶瓷制造业数字化智能化改造首先进行数据采集，根据陶瓷生产实际情况，产品数据及过程数据目前还不能通过传感器等手段进行自动采集，因此对陶瓷制造的数据采集分为两类：即自动采集数据和人工采集数据。机采数据主要通过PLC及加装传感器进行数据采集，再通过有线或者无线的方式进行传输到服务器，最后以设定的数据格式进行存储待使用。手工采集数据方式主要针对窑炉设备的部分数据及产品数据无法用设备采集，或者加装传感器价格昂贵；比如窑炉设备数据：排烟管的开度、隔板的高度、急冷风管的开度等；手工采集的产品数据：产品的抗折强度、吸水率等；这些数据通过填报系统进行人工录入，把该类数据转换成设定的格式上传到云存储待使用。

3.3 建筑陶瓷窑炉工序数据链路的搭建

数字化智能化改造过程中，在完成数据采集后，必须把采集的数据按照时间及生产前后工序进行追溯，把各种数据串联起来，数据链路搭建，解决各种数据互相孤立的问题。目前建陶行业内，都是按照生产工序记录、保存及管理各自的数据，生产过程中出现质量事故无法溯源，无法快速及准确的找出问题的根源所在，也导致解决问题的时间长或者解决困难；因此数据采集后把各自孤立的数据进行链路搭建，才能形成有价值的数据。建筑陶瓷的整个生产是间歇式与连续性相结合生产的特性，因此，数据链路的搭建既要考虑时间节点与工序节点相结合，同时也要理清楚数据之间的相关性及逻辑关系；否则，数据价值无法体现。数据链路搭建合理性，必须要有大数据思维和生产工艺知识相结合的知识体系，鉴于个人很难具有两种知识体系；因此，工艺专家与大数据专家需要无缝对接进行数据链路搭建及数据治理。

4 窑炉数字化智能的应用分析

通过窑炉数据采集、数据分析、可视化、运用大数据建模分析、人工智能等先进技术，对窑炉的生产场景进行分析，提高窑炉的生产效率及产品质量具有重大意义。

4.1 解决生产质量问题

窑炉作为陶瓷生产的核心工序，也是缺陷暴露最多的工序。通过对窑炉数据的采集，利用大数据、机器学习、深度学习和人工智能等前沿技术，对生产场景和各种缺陷进行建模分析和预测，找到产生缺陷的真正原因，快速解决问题，提高窑炉生产效率。

4.2 提高生产稳定性，提高产品品质

窑炉优化系统，通过算法模型优化窑炉烧成制度，可以降低技术人员靠经验主观反复调试窑炉的试错成本，提高窑炉生产的稳定性，提高产品品质。

4.3 实现全线模型关联，提高整体决策效率

窑炉数据与产品分级数据的搭建关联模型，再关联原料、成型、干燥、表面装饰等工序的分析模型。经过整体关联和算法优化、迭代，将各段工序生产中的异常波动及时反馈到云端系统，并通过模型分析和预测，提出窑炉调整的辅助决策建议，提高产品的优等品率。

4.4 根据不同产品类型制定不同烧成制度，实现快速转产

通过模型的优化，制定出不同产品对应不同的烧成制度，实现快速转产功能，降低不合格品和废品率，提高优等品率，提高转产效率，为陶瓷企业实现柔性化生产和个性化定制打下良好的基础。

4.5 窑炉优化系统可以提高产量，降低生产成本

通过窑炉优化系统，结合不同的原料配方的优化模型，找出最优的烧成曲线及最佳的烧成时间，提高单窑日产量，实现降低生产成本，降低燃料成本的目的，同时还能降低环保处理成本。

4.6 融合专家数据库，形成人工智能系统自决策

应用窑炉优化系统，融合建陶行业专家数据库，通过数据模型、专家数据库和现场实际操作的不断优化和反复迭代形成人工智能系统，对窑炉模型进行完善，实现窑炉人机对话，最终达到辅助决策、自决策，走向人工智能。

4.7 窑炉可视化

可以根据数据采集监测指标自由组合配置，通过数字展示企业全厂的厂区整体能耗、区域（工序）重点能耗数据、设备数据及烧成温度等生产数据，可以通过柱状图、趋势、饼状图等多种形多维度式来展示。展示效果可以通过大屏看板展示，不仅实时了解生产状况及辅助生产管理，也可以供外来人员参观学习指导。

5 结语

建筑陶瓷窑炉数字化智能化为陶瓷生产企业降本增效、高质量发展及可持续发展奠定基础，也是未来企业发展的必经之路。