复合肥产品品质稳定性控制优化

复合肥养分稳定生产智能化

用机理+数据驱动集成建模和人工智能算法相结合，形成一套工业智能云解决方案。本次项目利用历史生产数据建模训练，优化复合肥生产车间的生产工艺，在污染物稳定达标排放和生产效益之间取得最佳平衡，即污染排放达标、产品品质合格、生产成本最低

行业痛点 

传统人工操作从经验出发，决定各原料的进料量，因此复合肥产品的品质直接与工人经验、操作方式、专注程度等条件相关，复合肥生产过程带来了诸多不确定因素，影响工业生产。

解决方案 

采用机理+数据驱动集成建模和人工智能算法相结合，形成一套工业智能云解决方案。本次项目利用历史生产数据建模训练，优化复合肥生产车间的生产工艺，在污染物稳定达标排放和生产效益之间取得最佳平衡，即污染排放达标、产品品质合格、生产成本最低。

养分预测模型


系统架构

       该方案是将企业的业务系统数据（DCS系统数据、车间检验数据、成品检验数据）接入工数云计算平台上，通过工业PaaS层数据工厂中的数据中台，将海量的DCS数据统一汇聚、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层。

   在算法工厂中通过算法模型（探索分析引擎、工艺参数推荐引擎）的深度训练，形成N、P、K的养分预测模型。通过N、P、K养分预测模型调度数据模型及行业算法，实现对决定产品养分指标关键参数的精确控制，在保证产品合格、环保排放达标的同时，将产品的养分含量稳定在最低值，最大程度的降低生产成本。

 智能生产推荐界面

    技术创新   TECHNOLOGICAL INNOVATION 

       利用工业大数据，训练N、P、K三种养分预测模型，可以准确控制产品的养分指标，达到降低生产成本的目的。

    产品竞争优势    PRODUCT COMPETITIVE ADCANTAGE 

       ● 降低人工风险

       采用AI工业智能技术，通过历史数据训练建模，建立N、P、K三种养分预测模型，摆脱对人工的依赖，使N、P、K的养分符合国标要求，减少人为因素的干扰。

      ● 品质

       利用工业大数据，训练N、P、K三种养分预测模型，可以准确控制产品的养分指标。

       ● 提高经济价值

       安徽某大型复合肥企业产品养分平均降低了0.4，环保排放在原有基础上降低了60%，每年给企业创造300万元以上的直接收益，以及管理简化、固废减少、污染降低等间接效益。

    成功案例    SUCCESS STORIES