中国的制造业，无论是流程制造还是离散制造，都遇到了进一步发展的瓶颈期。对于流程制造来说，如水泥、钢铁，表现比较明显的是能源利用率的提升问题——特别是进入双碳时代后，制造业的环保需求逐步加大。对于离散制造来说，突出问题是需求侧市场变化太快，工厂的投入和产能存在巨大不确定性。

智能制造的西安场景模型着眼于产线的微观智能，分别是自适应控制、生产工艺优化、能耗优化、专家知识系统、智能质检、预测性维护。

1.场景一：数据移动在线化

工信部等八个部门正式印发《“十四五”智能制造发展规划》，明确到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。

人员的排班排产、产线的调度优化、货物流转、金融周转等运营效率的提速，都需要生产经营数据的在线化与移动化。数据的在线可以让企业管理人员在生产、经营过程中，依据实时数据不断调优决策。

制造行业解决方案2.0从对生产状况影响最大的人和设备着手，让设备数据、成本数据实时呈现。通过生产码、库位码、报工码、物料码等四个生产环节的二维码，解决制造企业最核心的进（采购）、销（销售）、存（仓储）、生产环节数据在线化和移动化的难题。

2.场景二：自适应控制

利用生产装备和工艺的自动化是智能制造在过去几十年追求的重要目标，但是由于生产设备和生产现场的复杂性、生产原料的不稳定性和环境变化，生产产线完全依赖传统的PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分散控制系统）很难做到自动控制，依赖产线工人根据经验判断各种异常进行频繁的操作控制，也会因为疲劳和经验的差异出现波动。

融合数据感知和AI决策的自适应控制应运而生。自适应控制基于产线的机理进行建模，根据历史记录，生产结果数据对模型进行训练和优化，将模型下发到生产端根据产线实时数据推理生产参数并推荐，最后结合控制技术对生产线进行闭环控制。

不同工艺专家技术水平不同，调出来的效果相差较大。而培养一位合格的工艺专家需要1--2年的时间，一旦离岗，经验也随之带走。

3.场景三：工艺优化

工艺，是一家企业如何利用生产工具对各种原材料、半成品进行加工或处理，使之成为产品的方法，包括铸造、锻压、机械加工、热处理、焊接、装配、油漆等工艺类别。

一方面，各个行业都有自己的通用数字工具和自动化设备，如CAPP（计算机辅助工艺过程设计系统）。另一方面，企业自主研发创新、经验总结的加工方法，可以成为企业自己的独门秘籍，比如毛坯制作、机械加工、热处理等各个环节先后顺序的优化，都可以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量，是一家工业企业最核心的竞争力。

每家制造业企业都规定了产品的工艺路线、机器设备和加工模具的种类、品名及编号、检验方法等，是组织生产和工人进行生产操作的重要依据。

过去20年中国制造业的工艺优化，主要聚焦于两个方面：引进国外的辅助工艺设计系统和培养有经验的专家。今天，则转向了数据智能。

4.场景四：能耗优化

能耗优化直接关乎“十四五规划和2035远景目标”中“双碳目标”的达成，已经成为流程制造企业发展的重中之重。《中国上市公司碳排放排行榜（2021）》显示，登榜的100家A股和港股上市的高碳排放公司，分布在石化、化工、建材（水泥）、钢铁、有色、造纸、电力、航空八大高耗能行业。八大重点高能耗行业中的六个，都属于“大制造业”。传统制造业的高端化、智能化、绿色化，提高了制造业对新技术的发展要求。

水泥行业有着很高的煤耗和电耗，水泥的“两磨一烧”工艺（生料磨、回转窑与水泥粉磨），是保障水泥品质稳定的主要因素。

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，对所收集到的多维度数据进行建模，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。

以上自适应控制、工艺优化、能耗优化的案例能够清晰地看到，西安场景模型智能制造的基本解决方案路径：收集历史数据--锁定关键参数--构建算法模型--用实时数据验证算法模型，并进行调优--输出动态参数推荐，或连接自动化控制系统。