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水泥工业智能化建设的基础与目标

就目前智能化建设的认识,给水泥行业建设方式提供参考,防止水泥用户走入智能化建设的误区,也给智能化建设供应商提供搭建思路和目标,防止过度开发和浪费。目前国内多家水泥厂进行的智能化架设,离真正的智能化还有一定的差距,要推进生产过程网络化、数字化、智能化技术改造,以及共享工厂、大规模个性化定制、行业平台化远程运维服务等新模式,促进企业数字化转型、网络化协同、智能化生产。水泥智能制造正处于起步阶段,云计算、大数据等技术将实现大规模应用。

  • 2021-08-19
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我国水泥生料的配料特点及其易磨性探讨

通过大量试验分析表明,新型干法水泥生料当前呈易磨性变差的趋势发展,一些大掺量废渣废料的难磨性质是其主因。在满足于生料率值的前提下,应寻求原料、配比与易磨性Wi的最佳匹配,才能使生态环保的社会效益和企业自身的高产节能效益共同提高;采用高、低品位原料搭配,难、易磨原料搭配或者分别粉磨等工艺途径,有利于改善易磨性,从而进一步降低粉磨电耗。

  • 2021-08-18
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企业数据资产盘点与数据标准梳理方法

大数据在中国的大地上蓬勃发展,带动了许多新的理念的诞生,数据治理就是其中之一,这两年已建立好的数据中心或者正在建的数据中心都在如火如荼的进行,在企业内部,也已经开始由原来的业务部门和IT部门演变出来数据管理部门,通过开展数据管理办法、制定数据标准、保证数据质量、维护数据架构、提供平台与工具等工作作为数字化转型的基础设施,数据治理已经成为数据团队履行数据职责的重要手段。

  • 2021-08-16
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数据资产盘点实践:智能对标

数据资产盘点,是一个将数据资源进行标准化、产品化、服务化的过程。没有经过这个过程的数据,仅仅只能是数据资源,就像原油;经过资产盘点,有口径、有溯源、有案例场景,有服务接口,用户才能“看得到、用得上、能放心”。 然而,企业在实际的工作中,面对大量的存量数据资源和有限的数据标准,这是一个N:1的过程。这个过程,如果没有在这些系统建设之初就进行建模管控,形成标准资源的1:N机制,那么反推回来,要让N个数据资源项被找到、对齐数据标准,会是一项困难的工作。在这个时候,就必须使用智能化的工具,部分替代人工的识别和评估。

  • 2021-08-16
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为什么要数据治理?怎样开始?

数据的重要性已无需赘述,为了管好和用好数据,数据治理工作的价值日益凸显,而数据治理是企业整体层面的一项工作,需要各单位协作,而在开始数据治理之前,企业中大部分成员对数据治理的了解往往是比较少的,所以在正式启动数据治理时的宣贯以及后续多次的培训就非常重要了。本文来自于一份在数据治理启动之初面向企业全员特别是管理层的宣贯材料(节选),让此前没有接触过数据治理的大家对数据治理有个初步印象,初步明晰大致的工作方向和内容。

  • 2021-08-16
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在应用层面解读主数据和参考数据

在多系统集成应用的情况下,通常大家对主数据可被多系统共享,对主数据所提供的唯一性、标准化的引用这个意义是明确的(如图1是一个主数据管理系统应用的示例),但其他系统引用了主数据后用主数据做什么则有时会有模糊,即主数据共享后具体做什么?或者说主数据送达应用系统后该怎么使用?这个话题也可以转化为业务实体数据中的哪一部分要作为主数据?下面具体介绍一下。

  • 2021-08-16
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IT融合OT,加速智能制造进程

IT包含有三个层次:第一层是数据存储、处理和传输的主机、网络通信设备等硬件;第二层是指用于搜索、存储、检索、分析、应用等各类软件,比如ERP、CRM、SCM等,同时也包含用来辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘);第三层指的是搜集、存储、检索等应用,比如利用ERP、CRM、DW/DM等技术手段进一步提高分析用于决策者决策。

  • 2021-08-13
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工业互联网背景下的高炉炉体三维热力图监控系

在当今 工业4.0 新时代的推动下,不仅迎来了工业互联网的发展,还开启了 5G 时代的新次元。而伴随着带宽的提升,网络信息飞速发展,能源管控上与实时预警在工业互联网中也占着举足轻重的地位。高炉作为钢铁产业十分重要的一环,它的数据监控和预警提示有着极为重要的价值和意义。

  • 2021-07-27
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