AI 启用的性能增强和担保服务

AI启用的性能增强和担保服务 HOLTEC 咨询、工程、运营和维护、解决方案 全球水泥行业领先的服务公司 庆祝57年的客户满意度 1 2024年7月 3日 HOLTEC HOLTEC •创建于1967年 •专注于全球水泥行业的服务公司：咨询、工程、工厂运营和维护、解决方案 •还提供公路，电力和工程支持服务 •4,800+为100多个国家的1,000+客户分配 •成熟的工程和商业咨询公司 •强大的执行流程（ISO认证） •整体解决方案：从概念到调试和运营的集成服务 •拥有6,500人年经验的行业专业知识 •建立了超过55年的广泛数据库 HOLTEC提供为全球水泥行业量身定制的全面端到端解决方案 •办事处：3在印度，1在阿联酋（沙迦）和其他各种现场办事处 HOLTEC 全球水泥行业的经验工业 •为1000多个客户提供57年的服务，遍布100多个国家 •255+新水泥生产线和主要工厂升级 •1200+工厂修改分配 •300+工厂审核和绩效提升任务 •4+在线植物分析和AI解决方案分配 •600+原材料调查和环境评估任务 •140+自备电厂任务 •70+余热回收装置 我们的USP，除其他外，包括我们的全球经验/访问，整合我们的多学科专业知识和技术当代性 •35+备用燃油接合 HOLTEC AI启用的性能增强和保证SERVICES 设备性能的增强/保证客户 运营改进，工厂升级 保证服务。每年的基础 咨询服务.年度基础 一次性和经常性审计 基于角色的 360度仪表板 在线植物分析模块分析 可变基准在线热平衡数据矩阵移动接入变量偏差*AFR& 第三方分析 原料混合料 故障和停机时间分析* 预测性 干扰预测器 许多其他人 AI熟料F AI强度预测器AI窑预测器* CaO AIBlaine预测器AI旋风 AI支持的原因分析* 优化器* 许多其他人 Predictor* 面向所有利益相关者的跨工厂协作平台 *正在开发的模块 水泥厂 4 HOLTEC 性能增强&保证 Holtec工程和技术团队支持 OPA和AI 应用程序 IT （3名成员 数据科学（4 名成员） E&I (4个成员) 机械(4个成员) Process(8个成员) 原材料（4名成员） 内部团队超过25名专家 通过以下方式实现性能增强和保证 人工智能的应用 HOLTEC 哲学：在线植物分析和AI 在线植物分析是一项使用大数据分析为性能增强和保证提供的服务。通过实施AI，将人类智能转变为计算机算法，以进行自己的学习并准确地提供解决方案，从而实现了这一点。 在线数据的捕获、监测和分析旨在实现长期优化和稳定的运营，无论输入和操作条件（Men、Machines、Materials、Milieu等）如何变化。 这是通过不断将工厂数据接受先进的分析和人工智能系统来实现的，以促进工业4.0方法来构思和释放性能增强和保证。6 HOLTEC OPA和AI的系统架构实施 典型植物的标签数量~(总数:10,000) 标签类型 OPC 实验室和脱机 警报/故障（虚拟） 已计算 站点常量 定期测量 ~编号 1,500 100 8,000 220 100 80 HOLTEC 实施进近 OPA系统设置 •在线数据捕获机制 •数据稳定和映射 •制定AI/ML模型和优化工具 通过长期协会提高绩效和保证 Holtec干预 •激活基于AI/ML的模型/工具 •处方关键变量/优化范围 •建议改进措施 可持续运营 ▪支持关键修改 ▪定期绩效评估 ▪中间过程研究 ▪与工厂团队分享经验 ▪应用成本优化模型 潜力评估研究 •初步评估 •基线/过去数据的收集 •识别改进机会 •确定需要定期监控以确保性能的领域 合同定案 •OPA合同签署 •关于改进和保证领域的协议 •商定的条款和条件 AI/MLfor的应用性能增强和保证 HOLTEC HOLTEC 数字Twins HOLTEC 数字孪生:预热器&KILN HOLTEC 分析仪表板 HOLTEC 分析仪表板：关键变量偏差 HOLTEC SMART模块 性能增强和保证模块 关键指标 UnitOperations 实时屏幕 干预措施 Holtec观察 性能指标 过程指标 图形相关性 质量指标 Brg.Temp/Vib. Monitoring OperationsReview AI_ML模型 数据分析 AFR和原料混合优化* 数据矩阵 AI窑预测器* 实时热平衡 AI旋风干扰预测器 变量偏差 * AIBlaine 预测器 AI支持的原因分析* AI强度预测器 故障和停机时间分析* AI维护预测器* 协作 ReviewMeetings 工厂通信 工厂报告 *正在开发的模块14 HOLTEC 操作仪表板 •基于角色的仪表板 •工厂和总部团队可以从其办公室、移动设备等看到。 •可以立即与其他团队成员分享他们看到的问题，包括在CCR中 •Holtec团队看到了相同的数据 •主动分析 •与工厂团队分享建议15 HOLTEC AI预测模型 好处 •用于“窑炉操作”和“旋风干扰”提前预测的深度学习模型 •防止窑下料条件可避免窑料损失至〜1.6％的程度 •此外，通过早期发现旋风干扰，可以避免损失生产的机会（〜1.5％），对于单个1e6 HOLTEC AIBLAINE预测 好处 •提前预测Blaine并采取积极行动-减少操作和质量的变化 •生产率提高约1.5%，Sp降低约1.0%。预计功耗 •从生成的数据中学习“最佳运营实践” HOLTEC AI水泥强度预测 28天强度 的预测 TargetBlaine的描述性分析暗示了当天剩余时间所需的Blaine目标 好处 •水泥强度的早期预测（1D/28D）有助于识别水泥的质量，提前 •降低了输送较低/过量质量的水泥进入市场的可能性 HOLTEC CASEStudies HOLTEC 成就：植物A（PPC研磨) 在合作协会期间，该期间取得的效益如下： 参数 Operating 基线 已实现 研磨SPC[kWh/t] 26.6 25.8(3%) 24.2(9%) 熟料因子 0.624 0.612(2%) 0.615(1.45%) 吞吐量[tph] 243 253(4%) 249(2.5%) 参考变量 Initial 最终 细度@R45[%] 7.5 7.1 强度@1D[Mpa] 13.5 14.4 HOLTEC 成就：植物B（OPC研磨) 第3个月 第2个月 第1个月 吞吐量增加4.2% 吞吐量增加3.6% 在Holtec干预之前 在Holtec干预之前 第1个月 第2个月 第3个月 第3个月 第2个月 Qtr.EndCumulative SPC降低6.3%SPC降低6.9% 第1个月 在Holtec干预之前 第3个月 第2个月 Qtr.EndCumulative 在Holtec干预 之前 第1个月 HOLTEC HOLTECOPA和AI的好处SERVICES 运营效率和可持续性 •过程稳定性 •整体能源效率 •产品质量的一致性 •成本优化 •接触技术发展 •自定义应用程序 基于深度数据分析的改进 •基于“在线数据”评价的改进措施 •实时咨询解决方案 •无风险实施 •实施，基于HOLTEC的设计、工程和运营能力 HOLTEC干预 HOLTEC 价值主张通过实施AI 在现有系统内基础设施 系统吞吐量增加3-5%…… 系统KPI改进 保持可持续性 具体功耗降低4-6%…… 比热消耗减少1-2%...... 熟料系数降低0.5-1.0%...... AFR增强减少碳足迹 时滞变量的预测模型……关键影响变量的预测模型…… 无论需要进行资本支出/重大修改，HOLTEC工程团队都可以与客户团队紧密合作，设计和实施最佳解决方案 HOLTEC 客户可访问在线工厂信息SYSTEM 在线植物分析系统是一个支持移动的安全平台，使HOLTEC和OPA客户能够 ： ▪查看运行和历史工厂数据(从分钟到年)，使用趋势和图表评估工厂KPI ▪监控、分析和关联相关变量跟踪完整的工厂运营 ▪查看所有改进干预措施HOLTEC&客户及其结果 ▪ 轨道通信 。 在接洽过程中，HOLTEC与客户之间进行了交换 ▪采用许多其他系统功能来促进操作 透明度和实现改进的绩效相关决策 24 HOLTEC AI/ML的应用及其优势：PRESENT&未来 ❖各种基于AI的预测模型正在开发以解决关键操作变量的可持续性，否则这些变量不容易获得，如水泥布莱恩，水泥强度 ，无熟料石灰，AFR最大化和优化生料混合设计等。 ❖同样，基于AI的预测模型提前解决系统参数的预期变化，否则如果不按时解决，可能会导致过程干扰。例如，旋风干扰 ，窑炉和冷却器操作条件等。 ❖基于AI/ML的变量偏差模型将有助于实时识别偏差的原因并实施纠正措施。例如，高PH出口温度、低SA温度、低BZ温度等。 ❖基于AI/ML的优化工具有助于优化原材料和燃料的成本，以及最大限度地提高TSR和熟料质量的先进预测，以确保可持续运营。 ❖基于AI的信息检索使用RAG和LLM访问工厂操作和维护指南、设备手册等的机制 HOLTEC我们对工厂性能增强的愿景包括实施上述AI/ML模型，这些模型是根据特定的改进需求开发的，并且是根据工厂的特定条件量身定制的。25 HOLTEC 联系人信息 Holtec咨询私人有限公司 HOLTEC中心 ABlock,SushantLok-IGurgaon122001,印度 +911244047900