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OYAK 水泥将替代燃料使用率从 4% 提高到 30% — 节省约 3900 万美元

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公司规模
1,000+
地区
  • Asia
国家
  • Turkey
产品
  • Data Prep
  • AutoML & Time Series
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技术栈
  • AI
  • DataRobot
  • DCS (distributed control systems)
  • SCADA (supervisory control and data acquisition) systems
实施规模
  • Enterprise-wide Deployment
影响指标
  • Cost Savings
  • Environmental Impact Reduction
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 分析与建模 - 预测分析
适用功能
  • 离散制造
  • 质量保证
用例
  • 预测性维护
  • 过程控制与优化
服务
  • 数据科学服务
关于客户
OYAK Cement 是土耳其领先的水泥制造商。该公司在六个国家经营 18 家工厂,每年生产水泥 3300 万吨。它是水泥行业的主要参与者,其产品为世界基础设施做出了重大贡献。然而,该公司面临着与二氧化碳排放及其相关环境影响相关的挑战。它还面临着因超过政府排放限制而招致高额罚款的风险。为了解决这些问题,该公司启动了水泥 4.0 项目,旨在优化和自动化其流程。
挑战
土耳其领先的水泥制造商 OYAK Cement 面临着巨大的挑战。该公司在六个国家经营着 18 家工厂,每年的水泥生产能力为 3300 万吨。据估计,高达 8% 的二氧化碳排放来自制造水泥,水泥是混凝土所需的原材料。这对 OYAK Cement 来说是一个主要问题,因为它加剧了环境问题,而且如果超过政府排放限制,还可能面临高额罚款。该公司认识到,将运营效率提高 5% 将节省 4% 到 5% 的成本,同时将二氧化碳排放量减少 2%——每年可防止排放近 20 万吨二氧化碳,并消除价值 1000 万美元以上的二氧化碳相关社会影响成本。
解决方案
OYAK 启动了一项名为“水泥 4.0”的计划,旨在优化和自动化其流程。OYAK 的目标之一是了解其 18 家工厂的大量数据,这些工厂运行着不同的 DCS(分布式控制系统)和 SCADA(监控和数据采集)系统,从多个传感器获取流数据。手动分析数据根本是不可能的。性能和流程总监 Berkan Fidan 建议使用 AI 来理解 OYAK 的数据。在试验项目中,OYAK 发现它可以在以前所需时间的四分之一内预测和预防机械故障。DataRobot 试验的结果说服管理层将该解决方案推广到所有工厂并组建一支数据科学家团队。此外,OYAK 授权整个组织的工程师和维护团队成员使用 DataRobot 作为公民数据科学家。
运营影响
  • OYAK increased alternative fuel usage by seven times, cutting nearly 2% of total CO2 emissions, saving 9 million trees and reducing costs by approximately $39 million.
  • OYAK has applied DataRobot to optimize grinding processes, use materials more efficiently, predict maintenance needs, and better sustain material quality. Related savings are estimated at $1.6 million.
  • OYAK can predict sales more accurately, helping plants more effectively prepare for demand.
数量效益
  • Reduced CO2 emissions by nearly 200,000 tons per year.
  • Saved approximately $39 million by increasing alternative fuel usage.
  • Estimated savings of $1.6 million from optimizing processes and using materials more efficiently.

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