南玻的玻璃自爆率高吗（提前3小时预测玻璃气泡数量）

导读 GUIDE

近期，由广州博依特智能信息科技有限公司（以下简称“博依特科技”）举办的一场建材行业大咖线上对话备受关注。对话邀请了南玻集团河北视窗总经理李彦涛、博依特科技CEO李继庚、建筑材料工业信息中心常务副主任及中国建筑材料工业规划研究院副院长江源，就“如何挖掘流程型制造业生产工艺数据价值，从而打开企业数智化转型的‘工艺黑箱子’”的问题进行了探讨。

气泡问题是玻璃企业数智化转型

最普遍和最难解决的“工艺黑箱子”之一

三位嘉宾在对话中都提到：玻璃和陶瓷、水泥等为代表的建材产品都需要在高温窑炉内烧制而成，是一个几乎不可见的复杂热工系统，集合了各种物理化学的耦合作用，对温度要求极高，最大的特点就是生产过程无法准确监测每一个时间点的物料状态，基本只能在冷端产品侧发现问题，存在严重的滞后性，因此也常被称为黑箱工艺或者黑匣子工艺。

玻璃气泡就是在这不可见的生产过程中产生，如不能及时消除，气泡最终就会出现在成品中；可以说气泡问题是玻璃行业、尤其是电子玻璃行业中是最普通也最难解决的缺陷之一，不仅严重影响玻璃产品的品质，还会造成原材料、人力资源等的浪费。

河北视窗是南玻集团的全资子公司，拥有全球唯一一条全氧燃烧超薄电子玻璃生产线，是国内唯一一家实现0.25mm-1.1mm全系列生产的超薄电子玻璃企业。对于这个问题，南玻河北视窗李总在对话中很形象地说：“我们急切想搞清楚窑炉内的实际情况，到底有没有气泡，恨不得扒开1600℃的窑炉进去看一下。”

南玻河北视窗超薄电子玻璃生产线-玻璃窑炉

工业互联网技术

为气泡难题提供创新性解决方案

随着制造业数字化升级的不断深入，越来越多的数据价值被逐步挖掘并加以利用。

对于玻璃生产来说，虽然整个生产过程不能完全透明化，但是原料、成品都会有严格、完整的检测数据，并且在生产过程中一些关键监测点的数据，也会体现出气泡的一些蛛丝马迹，这就为通过数据解决气泡难题提供了最基础的“弹药”。

博依特科技源于华南理工大学院士科研团队，是国家专精特新“小巨人”企业，基于对流程型生产过程工艺的深刻理解和建模经验，持续突破技术壁垒、取得玻璃行业突破性成果；通过工业互联网和人工智能技术，独创了多个玻璃行业专用的工艺AI模型，助力南玻、信义等多家玻璃行业头部企业打开工艺数据黑匣子，提高产品稳定性。

【知识点】什么是博依特工艺AI（工艺大脑）？

博依特工艺AI（工艺大脑）是博依特云桥工业互联网平台的产品之一。博依特科技基于工业知识，将工业机理模型与机器学习的算法相结合，在真实的工业场景中，通过对复杂的物理化学过程进行模拟和优化，将人工经验固化为模型等方式，形成企业可规模化复制的资产，最终协助企业优化决策和智能控制。

【价值】能够帮助企业解决以下难题：

南玻河北视窗的实践：

提前3小时预测气泡数量，准确度高达82%以上

由于电子玻璃对于气泡的要求更加严苛，南玻河北视窗在解决玻璃的气泡问题上，尝试过多种办法，包括在实验室采用延时摄影和多个探测设备结合的方法，实现了玻璃生产全透明化监控，但还是无法大规模地应用到实际的工厂车间。

2019年，南玻河北视窗与博依特科技开展了数智化升级项目。随着合作的深入，南玻河北视窗上线并不断优化了3个博依特科技自主研发的玻璃行业专用的工艺AI模型：玻璃气泡预测模型、原料优选模型和配方优选模型。

南玻上线玻璃气泡预测模型

为了不断提高气泡的预测时长和预测精度，博依特科技的专家团队在拿到初步的预测结果后，深入生产一线，与南玻河北视窗热端工艺工程师、品控工程师等逐一查找、清洗异常数据，并不断迭代升级数据模型，目前已实现提前3小时以上预测气泡数量，预测准确性提升到82%以上，并推荐可优化的工艺参数。

总结

气泡预测模型的成功仅仅是南玻河北视窗牵手博依特科技的其中一个数智化成果。值得一提的是，南玻河北视窗还通过工艺AI模型，从9万多种原料组合中找到生产的“最优解”，使原料及配方一致性分别提升了32%、27%，新来的操作人员能像专家一样操作，让生产也更加稳定。

合作三年以来，博依特科技已经帮助南玻集团搭建完成首个IoT平台，构建生产管理业务闭环系统，涵盖7个典型生产应用场景，并成功研发了3个玻璃行业工艺AI模型，推动了南玻集团迈向数智化转型升级的新阶段。