作为下游“光伏，半导体，硅基材料，铝合金”的核心原材料，工业硅目前的国内年产量达到了260万吨以上，并呈现出供需两旺的格局，堪称工业生产领域的“硅石油”。
产能方面，工业硅的产能格局与原料资源及能源成本有着密不可分的关系，目前国内分布具有明显的地域特征，主要集中于新疆、云南、四川地区，并呈现出显著的增长态势和集中度不断提高的特征。
结合目前的产能态势，以及广阔的市场前景，探索工业硅生产控制领域的新理念和新方法，在保障工业硅稳定高效生产，成本可控等领域，洛阳西仪智能科技有限公司与西门子一拍即合。
作为一家具有深厚工业硅生产工艺背景的科技企业，洛阳西仪与在工业领域具有上百年经验的西门子强强携手，构建了基于过程控制系统DCS＋工业人工智能AI的智能优化控制系统。
2023年3月31日伴随着热烈的欢呼声，西北宁夏天辽地阔的大地上两台工业硅矿热炉成功点火启动，标志着宁夏新能年产14.5万吨一期项目建设实现新的突破。
在一期项目成功的背后，搭载了西门子DCS系统SIMATICPCS 7的矿热炉系统正稳定地运行在中控室内，助力工程人员运筹于“帷幄”之中。
为了保证项目持续成功，并决胜于“千里”之外。一开始在搭建解决方案的过程中，根据流程工业的项目特征和全厂级自动化理念，基于久经验证且经济高效的CPU和小体积，自带防腐性能IO的西门子DCS系统成为了buerzhixuan。
工业硅生产过程中输配料，矿热炉控制，烟气除尘，脱硫脱硝等系统统一使用了标准化的软硬件平台，从而消除了各自动化系统之间的孤岛效应，为快速识别生产瓶颈，动态响应市场需求打下坚实的基础。
【电炉主画面】
【电炉液压】
【电炉下料】
与此同时，西门子基于工业人工智能AI的SiePA预测性优化技术与洛阳西仪的核心工艺深度集成，将AI技术应用于矿热炉控制，实现智能控制优化，助力传统工业硅生产取得标志性智能化升级。
通过挖掘历史运行数据，融合工艺机理和人工经验，从而系统性运用AI技术探索和优化生产过程中的控制曲线，使得物料平衡，回收率，碳平衡等衡量工业硅生产效率与经济性的核心参数得到优化和提高。
减少操作员干预，所有班次统一的控制策略，并能动态调整，炉子负荷Zui大化的同时，降低能耗并优化排放。帮助客户固化行业经验，Zui大化持续性收益，构筑起基于前沿AI技术的“竞争力围墙”。
在工业硅生产实践中，由于炉况信息难测量、控制参数维度高、生产数据有时延，整体能效主要依赖专家经验。西门子SiePA系统利用工业大数据+人工智能算法+zishen配电专家经验，训练电炉系统模型，实现AI增强先进控制。
有别于包括统计控制、内模控制、自适控制、模糊控制等在内的传统先进控制手段，西门子的控制方法能够更好地学习复杂系统中的规律，并处理实际生产中广泛存在的不确定性问题，实现对于关键指标——炉内碳含量更为jingque的计算，准确率达到95%以上。
西门子预测性分析系统SiePA 6#炉生产总览页面
基于模型预测结果，系统进一步实现“长短周期协同控制”，即在“长周期”调整原料系统配碳比，在“短周期”通过C3等参数控制配电系统，以在各种情况下保持理想的产量。配合PCS7控制系统，自控投入率已经达到。
西门子SiePA系统在收集实时数据进行预测分析的同时，也将关键参数汇总，实现了jingque到炉次的数据统计，并通过系统内的趋势图工具以及生产记录报表查看与导出功能，为工艺管理专家提供数据支持，辅助运营决策，为精益生产和管理奠定坚实基础。
西门子预测性分析系统SiePA 6#炉报表页面