一、行业痛点：传统拌合站监测方式的局限性

混凝土质量直接决定工程安全与耐久性，拌合站作为生产核心，传统监测模式存在显著短板。长期以来，多数拌合站依赖人工记录与简单设备监测，数据处理效率低、精准度差。

砂石含水率检测需人工取样烘干，耗时 2-3 小时，结果滞后导致配比失衡难以及时调整，易造成原材料浪费；人工记录易出现错记、漏记，数据真实性难保障。设备监测依赖人工巡检，仅能发现明显故障，对轴承磨损、电流异常等潜在问题无法预警，常因突发停机影响工期、增加维修成本。此外，历史数据多以纸质或简单表格存储，难以系统分析，生产管理始终处于 “被动应对” 状态 。

二、AI 赋能：重构拌合站智能监测体系

AI 技术与传感器、物联网等融合，构建 “实时感知 - 智能分析 - 主动预警 - 优化决策” 全流程监测体系，让混凝土生产 “有据可查、有数可依” 。

（一）实时数据采集与智能分析，把控生产细节

AI 系统在关键环节部署多类型传感器：砂石料仓的红外水分传感器、搅拌机的扭矩与振动传感器、配料系统的称重传感器，实时采集含水率、搅拌参数、物料配比等数据，并传输至 AI 处理平台。

基于深度学习算法，AI 快速清洗、分析数据，识别异常模式。如砂石含水率骤升时，自动计算对配合比的影响并调整物料用量；配料计量偏差时，立即预警并追溯原因，精准定位传感器故障或操作失误，同时判断搅拌均匀度，避免质量问题 。

（二）异常自动预警与诊断，降低风险

AI 构建多维度预警模型，依据历史数据、行业标准设定参数阈值。数据超限时，通过声光报警、APP 推送等方式预警，明确异常类型、位置及影响。

设备运行异常（如电机电流偏高、轴承升温）时，AI 不仅预警，还结合历史数据与维修记录诊断原因，给出维修建议；混凝土坍落度、强度等指标异常时，快速追溯至配比或工艺问题，助力及时调整，避免不合格产品出厂 。

（三）历史数据挖掘，助力优化决策

AI 对海量历史数据深度分析，构建优化模型。如分析季节、天气对混凝土质量的影响，形成 “季节专属配合比库”；通过设备数据预测使用寿命与易损件更换周期，制定预防性维护计划。

同时，关联不同工程、批次的生产数据与质量结果，挖掘工艺与质量的关系，优化搅拌时长、外加剂用量等，为生产管理提供科学依据 。

三、价值凸显：AI 监测让管理提质增效

AI 智能监测系统从多维度为拌合站创造价值。质量管控上，每方混凝土的生产数据形成云端 “电子档案”，便于质量追溯，快速定位问题根源 。

生产效率方面，实时调整与智能预警减少返工和停机，优化方案降低原材料浪费、提升设备利用率。数据显示，引入 AI 后，混凝土合格率提升 8%-15%，设备故障率降 30% 以上，生产效率提 20% 左右 。

管理决策上，AI 以可视化图表呈现数据，管理人员无需繁琐整理，可基于分析报告制定计划、调整策略，实现从 “经验管理” 到 “数据驱动管理” 的转变 。

未来，AI 与数字孪生、5G 等技术融合，将推动拌合站监测向区域协同发展，助力行业智能化、绿色化升级 。