原创｜建筑陶瓷业制造运营数智化升级与实践
读而思
通过构建制造运营管理系统，搭建符合细分行业属性的算法、模型库，利用工业AI智能体重点解决智能排产、工艺与质量监控等难题，实现工艺设计、排产计划、制造执行、质量管控各环节全面数字化，形成全流程效率最优的智能管控、智慧决策生产模式。
陈磊 广东启创智能科技有限公司
张艳 日照海港装卸有限公司
姚强 易赢智（北京）科技有限公司
何金阳 日照德信机械制造有限公司
推动细分行业实现高质量发展，数字化转型成为必然选择。近年来，细分行业各大龙头企业纷纷尝试用数字化技术改善工艺水平和生产模式。以建筑陶瓷行业为例，物联网、大数据、云计算、人工智能、数字孪生等新一代信息技术为陶瓷企业提供了强大的技术支撑，为建陶行业带来前所未有的机遇。
制造运营痛点分析
当前，建筑陶瓷制造企业面临着严峻的资源、市场、竞争等挑战，亟须通过数字化转型升级提高生产制造效率、柔性制造能力、设备安全保障能力、能耗管控水平，并减少产品质量波动，需要解决在工业革命时代的效率和成本的瓶颈问题，解决传统IT系统功能僵化、封闭式的孤岛问题。数字化技术可以突破边界，让生产效率更高、质量更高、服务更优、成本更低。
建筑陶瓷行业制造运营痛点问题主要如下：生产协同难。瓷砖生产线长、区域广，生产异常响应慢，易出现空窑现象，造成产能与能源浪费。
工艺不稳定。泥沙料成份的不稳定供应以及设备运行参数波动，容易造成工艺的不稳定，产品质量不可控。
四转难题。在转产、转料、转速、转人过程中，普遍出现生产不稳定和质量波动情况。
设备数采难、行业整体数字化落后。陶瓷生产已经实现高度机械化自动化，但是信息化和数字化程度较低，设备条件和经营规模参差不齐。生产线设备数据接口缺乏标准，数据孤岛严重，无法互联互通。
数字化转型框架设计
当前，建筑陶瓷行业普遍存在传统管理模式与数字化流程不兼容，企业跨部门协同机制缺失，缺乏统一的数字化战略规划，项目碎片化、功能单一、数据孤岛、重复建设等问题。数智融合赋能产业升级，数智技术驱动生产革新。
工业互联网平台作为建筑陶瓷工业体系数字化转型的基础设施，发挥着数据汇聚、智能分析、知识复用、资源配置等重要作用，推动企业从传统经验型管理向数据驱动型管理的深度变革。
数字化转型主要目标
针对建筑陶瓷行业的共性需求和痛点，以INDICS工业互联网平台为技术底座，采用物联网、大数据、工业AI智能体矩阵、数字孪生等应用技术，构建自主可控的工业互联网技术体系，开展制造全流程数字化与智能化重构。可实现以下目标。
搭建AIOT实现所有关键或主要设备进行联网及数据采集，将采集到的相关数据用于数字孪生系统的产量统计、异常监控及反馈、生产管理、设备管理、质量管理等各项管理业务。构建涵盖实时流处理、复杂事件处理、数据清洗转换与实时可视化的物联数据能力基座，实现全域物联数据的集中接入、服务与呈现。基于工业互联网平台对采集所得多源异构数据进行数据汇聚、清洗、处理、挖掘、分析和治理等操作,开展数据标准化、数据隐私管理、数据权属确定、数据标签化与价值化操作，实现企业数据资产化。
利用数字化平台，实现主要生产设备的数字化、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、及时正确地采集生产线数据，以及合理编排生产计划与保障生产进度。通过全面数据感知，基于数字孪生的仿真、预测、控制，实现精准的生产调度。基于工业互联网平台充分发挥数据要素价值，实现业务活动全场景数字化、虚拟化和智能化，满足企业应用对数据资源的高性能、高可靠、高安全性和高适应性需求，以数据为驱动提升企业高效统筹、科学管理与精准决策水平。
数字化转型主要做法
建筑陶瓷企业数字化转型的实施范围覆盖了研发、试产、量产三大阶段，以及原料、釉料、半成品、成品等四大区域，面向粉料、成型、釉线、喷墨、窑炉、抛光、分选、包装等工序，涵盖产品、工艺、生产、仓储、质量、能耗等全环节可视的智能优化管控。
产品与工艺管控方面
研发阶段：通过搭建多维产品数字模型，包括工艺路径、配方模型、图文花色模型、质量监控模型，进行产品全生命周期数据的系统化、结构化管控，提升研发效率、保障产品一致性与创新性。在产品全数据管控方面，打通研发各环节数据孤岛，实现设计→配方→工艺→外观→质量的端到端关联，支持快速迭代与复用，缩短新品开发周期，构建可追溯、可分析、可优化的数字研发体系。工艺路线库支持多版本比对，结合各工序关键控制参数（如球磨细度、压机压力、烧成曲线），以及设备能力与产能约束，覆盖从原料制备、球磨、喷雾造粒、压制成型、干燥、施釉、喷墨印花、窑炉烧成、釉面抛光到后加工的完整工序链。同时，支持对产品表面装饰效果（图案、纹理、色彩、光泽度）进行数字化表达与管理。配方模型对坯体和釉料的原材料组成、配比、性能指标进行结构化建模，考虑花色与坯体/釉面的匹配规则，如仿石纹需特定坯色。印花工艺参数兼顾喷墨分辨率、墨水类型、叠印顺序。
试产阶段：进行产品的工艺仿真，基于工艺模型得出最佳产品工艺参数，提升研发效率、优化制造流程，降低试版成本。支持预测工艺缺陷，如压力不足、翘曲、气泡等。优化关键工艺参数，如温度、压力、速度、时间等。减少物理试模/试产次数，从而节约材料、时间和人力成本。通过响应面分析、敏感性分析或AI优化算法（如遗传算法）筛选最佳方案，识别最优参数组合，确保满足质量要求（尺寸公差、外观、强度等）。必要时，可进行小范围物理试产验证，形成“仿真→试产→反馈→修正”闭环。通过在试产阶段深度应用工艺仿真，大幅降低企业试错成本，加速产品上市节奏，提升一次试产成功率，为量产奠定坚实基础。
量产阶段：基于前期研发阶段构建的产品数字模型（包括工艺路线、配方、花色、质量监控等），实现对生产全过程的动态工艺监控与闭环优化，最大程度地保障大规模制造一致性、稳定性和高良率。支持模型驱动的工艺参数基准化，将研发阶段验证的最优工艺窗口（如烧成曲线、釉料比重、喷墨压力）固化为量产标准参数库，每个产品型号绑定专属“工艺数字画像”，包含：坯釉配方编码、关键工序控制点、允许波动范围，如系统自动校验窑炉实测数据。开展多源数据实时采集与比对，通过IoT设备采集产线数据，如球磨细度、浆料流速、压机吨位与厚度、干燥/烧成温度曲线、喷墨机墨量、打印精度、在线检测设备（尺寸、平整度、色差）实时与产品模型中的预期值进行比对，触发预警或自动调节。
生产与质量管控方面
生产建模：基于工厂模型、设备模型、工艺机理模型，实现生产全流程管控。排产阶段：通过生产进程仿真、APS，满足多品种小批量生产、关键订单交期优先、产量最大化等作业模式，形成最佳排产策略。如根据生产经营要求，为实现计划目标，做到计划期的有关方面或有关指标之间的比例适当，相互衔接，彼此协调，利用平衡表的形式，经过反复平衡分析计算来确定计划指标。
量产阶段：通过生产进度、产量、设备参数、工艺参数、质量数据、物流数据的全面数据采集和仿真，对生产流程全面监控，解决生产协同难的问题。同时支持灵活性较强、富有弹性的生产计划动态编制，根据一定时期内的计划执行情况，考虑组织内外环境条件的变化适时调整，并相应地将计划顺延一个时期，把近期计划与长期计划相结合，避免计划的凝固性，提高计划的适应性和对实际工作的指导性，按照“近细远粗”的滚动计划算法逻辑实现“边执行、边调整、边滚动”的运作方式。
预测与控制方面
搭建丰富的工业机理模型，例如 “空窑预警模型”“烧成曲线模型”“比重—烧成模型”等，用于指导储坯器调整储量、指导调整生产节拍，实现窑炉连续高效运转、消除生产瓶颈、优化全流程协同。构建并应用一系列高精度的工业机理模型，融合材料科学、热工工程、过程控制与生产调度逻辑，将物理世界的复杂工艺转化为可计算、可预测、可干预的数字能力。
空窑预警模型。防止窑炉因前道供坯不足而“空烧”，造成能源浪费、窑温波动和产能损失。制造运营管理系统通过输入窑炉运行节拍（如每分钟进砖数）、储坯器当前库存量与最大容量、前道工序（压机、干燥线）实时产出速率、窑炉入口缓冲区动态变化，AI智能体模型输出：预测未来30~60分钟内是否会出现“供坯中断”，触发三级预警（黄/橙/红）并推送调度建议，支持实现自动提升储坯器放坯速度，调整压机生产节拍或切换产品型号补位，通知调度员干预物流或设备维护。
烧成曲线模型。系统为厚度、坯釉配方、花色不同的产品动态生成最优烧成逻辑（如升温、保温、冷却段的温度—时间曲线）。制造运营管理系统通过输入坯体热膨胀系数、烧结温度区间、釉料熔融特性与玻化点、窑炉热场分布（数字孪生仿真+实测校正）、产品缺陷历史数据（如过烧变形、欠烧吸水率高），AI智能体模型输出：推荐最佳烧成曲线（含各温区设定值）、预测烧后收缩率、强度、色差等性能。该模型支持新品导入时自动生成初始烧成方案、实时根据原料批次微调曲线（如高岭土Al2O3含量变化）、支持多品种混烧的热制度兼容性评估。
比重—烧成关联模型。建立釉浆/坯浆比重与最终烧成质量之间的定量关系，指导施釉工艺精准控制。釉浆/坯浆比重影响釉层厚度，影响烧成流动性、光泽度、针孔率，不同比重下釉面缺陷各异（如比重过高易堆釉，过低易露底）。制造运营管理系统AI智能体模型支持实时推荐最优比重窗口（烧成峰值温度, 釉料成分，如仿古砖：1.78~1.82 g/cm3）。闭环控制功能可实现自动加水、加釉，动态维持设定值，异常偏离时自动暂停施釉并报警，从而减少因釉浆波动导致的色差、橘皮、缩釉等外观缺陷，稳定高端产品一致性。
制造运营管理系统主要功能
建筑陶瓷制造运营管理系统围绕工艺优化、柔性排产、设备运行与能源管理协同等多元场景，深化工业机理与大数据技术的融合创新，以数字化、智能化手段提供精准数据支撑，推动企业全面数字化转型。通过部署智能问答、智能查数等模块，实现了基于自然语言的交互式数据查询与分析，显著降低业务人员用数门槛，提升数据获取效率。
其中，工艺管理包括产品管理、工艺管理、配方单管理、研发基础数据4个功能模块。生产管理包括计划排产、加工管理（含返工）、试制管理、岗位作业管理、原料需求管理、统计分析、工厂资源管理、生产基础数据、系统管理9个功能模块，涵盖生产管理过程中的订单承接、计划排产、工艺规划、试版管理、转产管理、生产报工、过程控制、统计分析、异常管控等9个子流程。手机端和岗位一体机功能包括交接班、开工完工、试制记录、岗位记录（含质检）、生产任务查看、异常上报6个功能模块。
关键技术与模型构建
建筑陶瓷行业工艺复杂，生产工艺波动大、流程长，普遍存在转产、转料成本高，试产成本高，工艺不稳定，质量波动大，库存过高等问题。建陶制造运营管理系统支持实现全厂设备数据采集、全面的数字孪生体模型、全业务流程驱动，有效提升工序间协同准确率，减低无效生产裕度。
智能排产
搭建符合建陶行业属性的智能排产模型，提供关键订单交期优先（如允许插单的同时，采用优先级权重系数，在冲突时优先调度高优先级任务）、产量最大化等多策略排产支撑，提升生产效率。在试产量产阶段、生产过程管控中，搭建丰富的工业机理模型，通过全面数据感知，基于数字孪生的仿真、预测，实现精准的生产调度。排产模型通过提取工艺标准数据（工艺BOM、制造BOM、物料BOM、标准工时）、计划数据（销售订单、生产计划规格数量）、实施生产数据（当前生产任务、当前产量、设备状态、当前砖损），结合对粉料、成型、釉线、喷墨、窑炉、抛光、分选、包装等工序实时数据采集，排产计划精准计算，实现换产次数显著降低，产量有效提升。
生产裕度监控
研发生产裕度算法实现补砖量推荐。基于实际砖损数据，实时计算真实补砖量，建议压机工序补砖时间和数量，同时避免人工误判致使生产裕度不足，降低无效生产裕度。生产裕度算法结合计划数据（销售订单、生产计划规格数量）、实施生产数据（当前生产任务、当前产量、设备状态、当前砖损），以及对粉料、成型、釉线、喷墨、窑炉、抛光、分选、包装等工序实时数据采集，达到各工序数据联动，砖损数据实时采集、上传，排产计划精准计算，实现生产裕度从5%~10%下降至3.7%，降低无效生产成本。
工艺制程监控
建立AI工艺机理模型，对工艺制程进行秒级或分钟级识别预警，模型基于实际生产数据进行自学习迭代，提升工艺参数准确率，提升优等品率。工艺机理模型通过结合工艺标准数据（工艺BOM、制造BOM）、实时生产数据（产品类型、工艺制程），进行工艺制程监控预警（工艺异常提醒、砖损类型分析、工艺改进建议、工艺参数优化）、不合格品质量分析（砖损类型统计、砖损缺陷分析、原料稳定性分析），以及对粉料、成型、釉线、喷墨、窑炉、抛光、分选、包装等工序砖损数据实时采集、分析，实现优等率显著提升。此外，通过工艺路径、配方模型、图文花色模型、质量监控模型，借助工业互联网的云边协同体系，探索在边缘侧构建设备的工艺优化辅助决策及自适应控制。
空窑预警预测
搭建空窑预警模型实现“数据判断、科学决策”，辅助提高窑炉利用率，减少窑炉空窑情况发生，降低无效空窑成本。制造运营管理系统通过数采接口，实时获取关键设备如窑炉的预热段温度、烧成段温度、冷却段温度、各燃烧口燃烧状态、各进风口的空气温度、流速等信息。研究窑炉仿真、预测机理模型，空窑预警模型通过结合工艺标准数据（工艺BOM、制造BOM、标准工时）、计划数据（保养计划、生产任务计划），预测空窑时间（空窑的可能性判断、预计空窑时间）、指导窑前工序作业（带料维修保养、多工序联动、开启备用产线、工序节拍调整），以及对粉料、成型、釉线、喷墨、窑炉、抛光、分选、包装等工序砖损数据实时采集、分析，实现空窑时长明显减少，降低无效空窑成本。
智能数采与高效算力
建陶产线生产环节的各工序数据采集分为动态数据和静态数据。其中动态数据来源于自动控制系统（DCS、PLC、SCADA），通过工厂装置内的在线仪表、传感器获取。静态数据来源于各信息管理系统、现场离线仪表，通过手工录入方式获取现场数据。
智能数采与高效算力作为支撑工业机理模型落地、实现智能制造闭环的两大核心基础设施，共同构成了从物理世界感知到数字世界决策的“神经末梢+大脑中枢”。AIOT平台具备以下几个要素：
多种类型的边缘计算能力和软硬件一体化解决方案。具备单机支持百万测点数量接入，毫秒级数据转发时延。拥有时序数据库、关系数据库、NOSQL等存储组件。通过AI模型边缘运算、时序数据存储，为数字孪生、故障预测等智能应用提供设备感知与模型训练历史数据支撑。
通信协议自定义封装。协议库内置316种采集协议，满足95%以上数据采集场景，并支持协议自定义开发，通过协议插件化管理，有效解决设备通信接口不标准问题，提升设备接入效率，实现各类设备远程监控、控制、诊断功能和需求。
断点续传和通信链路监控。具备数据传输网络链路监控，智能提示链路故障原因，网络中断自动缓存数据，保障数据传输完整性，拥有网络化的实时感知系统。
丰富的行业算法库。具备不同行业的专业算法，比如换产寻优算法，支持第三方对行业算法库的扩展。支持包括Tensorflow在内的各种深度学习框架，以及ScikitLearn、XgBoost等常用Python算法库。
实证研究与效果分析
2024年，制造运营管理系统在全球头部建筑陶瓷企业——新明珠陶瓷集团落地应用，取得积极成效。智能排产方面，通过搭建符合陶瓷行业属性的智能排产模型，提供多策略排产支撑，提升生产效率。换产次数从平均2次/天降至1.3次/天，产量提升8.65%。生产裕度监控方面，通过搭建生产裕度算法，基于实际砖损数据，实时计算真实补砖量，降低无效生产裕度。生产裕度从5~10%降至3.7%，降低无效生产成本。
通过空窑预警模型实现数据判断、科学决策，辅助提高窑炉利用率，降低无效空窑成本。提升一次烧成合格率2%~5%，延长窑具寿命，降低能耗3%~8%。避免单次空窑可节省天然气50m3~200m3，空窑时长减少30小时/年，无效空窑成本减少600万元/年（空窑能源成本20万元~40万元/小时）。
数字化转型是细分行业应对市场竞争、提升产业竞争力的关键途径。通过制造运营管理系统的落地应用，助力企业高端化、绿色化、数字化转型，实现提质增效目标，已成为细分行业的共识。制造运营数字化转型不能一蹴而就，数智化服务商应结合行业属性和场景特性，坚持自主创新，持续进行标准产品的调研设计，推进技术革新与模式创新的双轮驱动，不断完善细分行业制造运营数字化转型产品体系，实现大、中、小企业数字化转型需求全覆盖，切实为企业解决痛点问题，为行业创造更高价值。