SYC盛原成发布窑炉AI解决方案，助力陶瓷窑炉智能化

近日，广州盛原成科技有限公司（简称“SYC盛原成”）基于窑炉项目实践，推出面向陶瓷窑炉场景的AI解决方案。该方案围绕窑炉调试、运行优化、质量问题分析、能耗管理和经验沉淀等实际需求，结合AI技术开展相关应用，为陶瓷企业推进生产数字化、智能化提供参考。

应用背景

陶瓷窑炉是典型的多变量、非线性、强耦合、长滞后的热工系统。窑炉运行过程中，温度、压力、燃气、助燃风、排烟、传动速度、产品规格、坯体状态等数百个参数相互影响，一个参数调整后，往往需要数十分钟甚至数小时才能看到结果。

长期以来，窑炉调试和工艺优化高度依赖资深热工工程师。什么时候升温、哪里保温、如何降温、出现色差、翘角、针孔、变形、炸坯时该调哪个参数，很多关键判断都来自老师傅经验。

但随着陶瓷企业产线规模扩大、产品切换频繁、海外项目增多，仅依赖人工经验已经越来越难以支撑高效生产：

新窑炉投产或新产品上线时，调试周期长、试错成本高；瓷砖出现质量问题时，需要人工翻查大量曲线、报警和参数记录；能耗偏高时，很难判断是空窑、产量不足、曲线设置不合理，还是燃烧效率问题；资深工程师经验难以复制，新人培养周期长，海外现场支持成本高。

某窑炉龙头的“热工大师”正是在这一背景下建设的AI热工决策系统。系统通过接入窑炉温度、压力、传动、燃气、电耗、产量、报警等多源数据，结合烧成工艺知识库、异常诊断规则和AI分析模型，帮助企业实现窑炉一键启动、质量诊断和能耗优化的智能化。

应用挑战

窑炉系统复杂，传统方法难以准确建模： 陶瓷窑炉不是单一参数控制系统，而是由温度、压力、风量、燃气、传动、排烟等多变量共同作用的复杂热工系统。不同参数之间相互耦合，调整效果存在明显滞后，单纯依靠传统统计分析，很难准确判断异常背后的真实原因。

现场数据质量参差不齐： 工业现场数据来源复杂，存在采样频率不统一、传感器精度不一致、缺失值、异常值、单位量纲不统一等问题。例如温度数据可能是秒级，能耗数据可能是分钟级，产量和质量数据可能按班次或订单统计，直接建模难度较大。

热工经验高度非结构化： 大量关键经验并不在系统里，而是存在于资深工程师的脑中、调试记录中、项目报告中或现场沟通中。比如某个温区偏高会导致什么质量问题，某种产品应该采用快烧还是慢烧，某个报警通常对应哪些设备或工艺原因，这些知识需要被结构化沉淀。

多窑型、多产品、多工艺路线适配困难： 不同窑型、不同产品规格、不同原料体系、不同国家地区气候条件下，烧成曲线和控制策略都不完全相同。AI系统既要支持标准化分析，又要适应不同项目现场的差异化工艺。

大模型直接应用存在幻觉风险： 陶瓷烧成对温度、压力、风量等参数非常敏感，1-2℃的偏差都可能影响产品质量。因此，系统不能只依赖通用大模型生成结论，而必须结合真实数据、工艺规则、知识库依据和可解释证据链，保证分析结果可信、可追溯。

从“发现异常”到“解释异常”难度大： 现场真正需要的不是简单报警，而是知道为什么异常、影响什么、该怎么处理。系统需要从单点检测升级为跨时间窗口、跨参数、跨工艺段的综合分析能力，形成“异常现象—影响参数—可能原因—处理建议”的完整链路。

应用需求

不依赖资深热工工程师，窑炉也能开起来： 客户希望将资深热工工程师的调窑经验沉淀到系统中。面对新窑炉、新产品、新规格、新工艺路线时，系统能够给出初始烧成曲线、关键参数建议和调整方向，减少对少数专家的依赖，缩短新线投产和产品切换周期。

瓷砖出现质量问题时，能够快速发现问题、解决问题： 当出现翘角、色差、针孔、裂纹、变形等质量问题时，客户希望系统能够快速回溯异常时间段的温度、压力、燃气、风量、传动、报警等数据，自动识别异常区段，给出可能原因和处理建议，减少人工逐参数排查时间。

通过工艺参数优化，实现更好的瓷砖质量和更低的单位能耗： 客户不仅关注总能耗，更关注单位产量能耗，也就是每平方米瓷砖消耗多少燃气和电。系统需要在保证烧成质量稳定的前提下，识别单位气耗、电耗偏高的原因，并给出工艺优化建议，实现质量提升与能耗下降的协同优化。

沉淀企业热工知识，降低人员经验流失风险： 客户希望把调试报告、故障案例、处理经验、工艺规则、工程师知识转化为可检索、可复用、可迭代的企业知识资产，让新人能快速学习，海外项目能远程支持，企业不再过度依赖个别资深人员。

解决方案

“热工大师”围绕“开得起来、烧得稳定、耗得更低”三大目标，建设AI热工决策系统。系统不是简单展示数据，而是将生产数据、工艺知识、异常规则和AI推理结合起来，为现场提供可执行的分析与优化建议。

为便于理解，方案从三个层面展开：现场如何接入、系统如何分析、业务如何闭环执行。

▲系统部署与数据采集架构

该图重点说明热工大师在客户现场如何部署和接入。系统通过PLC、传感器、能耗表、温度仪表、风机、变频器等设备采集现场数据，并通过边缘采集、协议适配和CMS/API接口接入AI服务器。现场人员可通过CMS装备大屏、办公电脑或PadHMI查看窑炉运行状态、AI分析结果和优化建议。

通过这里我们可以看到：数据从哪里来、系统如何接入现场、AI结果如何展示给用户。

▲热工大师AI总体能力架构

该图重点说明系统能力如何构成。

底层：接入PLC数据、温度压力、燃气电耗、产量、报警、工艺文档、调试报告和故障案例；

中间层：通过数据治理、知识库、规则库和RAG检索形成统一知识底座；

上层：通过大模型、规则引擎和AI分析模型，支撑烧成分析、报警与根因分析、产能与能耗分析、曲线生成、参数优化和调试问答等应用。

通过这里我们可以看到：系统为什么能分析、依据是什么、AI能力如何形成。

▲烧成曲线自动生成与闭环优化流程

该图重点说明客户在新规格、新产品或新配方导入时，系统如何辅助生成最优烧成曲线。用户录入新规格信息后，系统结合设备与工艺数据、环境数据、来料数据和历史烧成曲线数据，通过机器学习模块、工艺机理模块、专家经验模块和目标优化模块，自动生成最优烧成曲线。该曲线经过人工确认后，再下发至PLC执行。

生产过程中，系统持续监控温度、能耗、质量和设备状态，并将结果反馈至AI平台和沉淀到历史烧成曲线数据中，形成持续优化闭环。

通过这里我们可以看到：客户怎么用、AI怎么给建议、建议如何确认下发、效果如何持续优化。

场景应用

热工大师不是单点功能工具，而是面向窑炉全生命周期的AI热工决策系统。系统围绕新线投产、稳定烧成、质量异常、报警分析、能耗优化和经验传承六类高频场景，将原来依赖资深热工工程师反复试错、人工查数、经验判断的工作，转化为数据驱动、知识支撑、AI辅助决策的闭环能力。

01 新窑炉 / 新产品调试——让窑炉更快“开得起来”

过去新窑炉投产或新规格上线时，现场通常依赖资深热工工程师凭经验设定初始烧成曲线，再通过多轮试烧、观察、调整逐步逼近稳定状态。这个过程周期长、试错成本高，而且强依赖个人经验。

热工大师可根据产品规格、坯体厚度、吸水率目标、烧成周期、最高温度、窑炉结构、历史优秀曲线和相似产品案例，结合AI算法、工艺机理和专家经验等能力自动推荐初始烧成曲线与关键工艺参数范围。工程师不再从零开始摸索，而是在系统给出的合理工艺窗口内进行确认，大幅减少新线投产和新产品导入的试错成本。

【现场价值】 把“老师傅凭经验起炉”变成“系统推荐 + 工程师确认 + 数据验证”的标准化调试流程。

02 AI烧成异常分析——让温度曲线问题提前暴露

传统方式下，现场往往只有在产品出现色差、翘角、变形、针孔等质量问题后，才回头查看烧成曲线是否异常。问题发现滞后，排查过程也高度依赖人工经验。

热工大师基于历史数据的学习，了解正常曲线的趋势、速率等多维度变化特征，形成理想曲线的预测模型，结合实际烧成曲线实时数据进行分段预测，自动识别升温段、保温段、降温段中的异常波动，例如升温过快、保温不足、最高温偏离、温区波动过大、降温过急等，并结合工艺知识判断可能影响的质量风险。

系统不仅告诉现场“曲线异常了”，还会指出异常发生在哪个区段、偏离了多少、可能影响什么质量结果，以及建议优先检查哪些工艺参数。

【现场价值】 把“出问题后再查曲线”变成“曲线异常提前预警、质量风险提前干预”。

03 质量问题根因分析——让质量异常从“靠猜”变成“有证据链”

当瓷砖出现翘角、色差、针孔、裂纹、变形、炸坯等问题时，传统排查方式通常需要人工翻查大量温度、压力、燃气、风量、传动、报警和班次记录。排查问题周期极长，同时非常依赖老师傅的经验。

热工大师可围绕质量异常发生时间，自动回溯前后关键时间窗口，关联烧成曲线、温区温度、窑压、燃气压力、助燃风、排烟、传动速度、报警事件和历史缺陷案例，利用AI大模型＋规则引擎能力进行分析，形成“异常现象—关键证据—可能原因—处理建议”的分析链路。

系统输出的不只是一个结论，而是带有证据的根因排序，例如：哪个温区异常、异常持续多久、与历史案例是否相似、哪些参数变化最可能导致该质量问题。

【现场价值】 把“人工逐项排查”变成“AI自动关联证据链，快速锁定高概率根因”。

04 AI报警分析——让报警不再只是提示，而是自动解释原因

传统报警系统只能告诉现场“某个点位报警了”，但不能说明为什么报警、影响范围是什么、是否与工艺波动有关、该先处理设备问题还是工艺问题。现场人员仍然需要靠经验判断。

热工大师在报警发生后，可自动回放报警前后的关键参数趋势，利用AI大模型＋规则引擎能力分析报警是否与温度波动、窑压异常、燃气压力变化、风机频率变化、传动异常、阀门动作或设备状态变化有关，并给出可能原因和处理建议。

对于重复出现的报警，系统还可以沉淀为案例，帮助现场识别“偶发报警、设备隐患、工艺异常、操作不当”等不同类型。

【现场价值】 把“报警提示”升级为“报警解释 + 影响判断 + 处理建议”。

05 AI产能与能耗分析——让能耗优化从看总量变成看损失来源

很多现场只看总气耗、总电耗，难以判断能耗高到底是因为产量不足、空窑时间长、烧成曲线过保守、燃烧效率下降，还是某些设备运行异常。结果是知道能耗高，但不知道该从哪里降。

热工大师将产量、气耗、电耗、单位气耗、单位电耗、窑炉负荷、产品规格和烧成曲线放在同一框架下分析，自动识别低产高耗、空窑损失、单位能耗偏离、曲线设置过高、保温时间过长、风机或传动运行异常等问题，同时结合能耗预测与优化模型，给出具体的能耗优化方向。

系统可以帮助现场回答三个关键问题：能耗高发生在哪个时间段？损失来自哪个环节？优先优化哪个参数最有价值？

【现场价值】 把“看能耗报表”变成“定位能耗损失、推荐优化方向”。

06 调试助手与知识问答——让资深热工经验可复制、可复用

陶瓷窑炉调试经验长期沉淀在少数老师傅脑中，新人难以快速掌握，海外项目也很难随时获得专家支持。大量调试报告、故障案例、工艺规则和处理经验分散在文档、表格和现场记录中，无法被高效复用。

热工大师将工艺手册、调试报告、故障案例、缺陷处理经验、专家规则和历史优化记录沉淀为热工知识库。操作员、工艺员和售后工程师可以直接用自然语言提问，例如：“C76-C85温度偏低可能是什么原因？”“这次翘角和哪个温区关系最大？”“当前曲线能不能缩短烧成周期？”“单位气耗升高应该优先查哪些参数？”

系统结合知识库和现场数据返回解释、证据和建议，降低新人学习成本，也提升远程支持效率。

【现场价值】 把“经验靠人传”变成“知识可查询、案例可复用、经验可沉淀”。

通过以上场景，热工大师将窑炉现场原本分散的“数据、曲线、报警、质量、能耗、经验”连接起来，形成从曲线推荐、过程监控、异常识别、根因分析、参数建议、人工确认、执行反馈、持续优化的完整闭环。系统的核心价值不是替代工程师，而是让工程师从大量查数、比曲线、翻记录和凭经验判断中解放出来，把精力集中在关键决策和工艺优化上。

最终实现：新线更快开起来，烧成过程更稳定，质量问题更快定位，单位能耗持续下降，热工经验长期沉淀。

核心价值

新线投产更快，降低对专家经验的依赖

系统将历史烧成曲线、调试经验、工艺规则和质量结果沉淀为可复用能力。面对新窑炉、新产品和新规格上线时，可自动推荐初始烧成曲线与关键参数范围，帮助工程师从“零起点试错”转变为“AI推荐+人工确认+数据验证”，缩短调试周期，降低对少数资深热工专家的依赖。

质量异常更快定位，减少缺陷损失

系统按升温段、保温段、降温段自动分析实际烧成曲线，识别异常区段，并联动温度、压力、燃气、风量、传动、报警和质量结果，形成“异常现象—关键证据—可能原因—处理建议”的证据链。现场不再需要大量人工翻曲线、查记录、凭经验猜测，可更快定位翘角、色差、针孔、变形等质量问题根因。

单位能耗持续下降，实现质量与能耗协同优化

系统将产量、气耗、电耗、单位能耗、产品规格和烧成曲线统一分析，识别空窑、低产高耗、曲线设置过保守、燃烧效率异常等问题，并在保证质量约束的前提下给出优化建议。帮助现场从“看总能耗”升级为“定位能耗损失来源、优化关键工艺参数”。

热工经验长期沉淀，支撑新人培养和远程服务

系统把调试报告、故障案例、缺陷处理经验和专家规则沉淀为热工知识库，通过自然语言问答和案例检索，为操作员、工艺员和售后工程师提供专家级支持。让企业热工能力从依赖个人经验，转变为可查询、可复用、可迭代的知识资产。

此次窑炉AI解决方案的推出，是SYC盛原成基于实际项目经验对窑炉智能化应用的一次实践总结。未来，公司将继续结合实际应用需求，持续完善相关产品和解决方案，推动AI技术在窑炉及更多工业场景中的落地应用，为制造企业数字化、智能化升级提供支持。