1.预测性维护：即预测主要设备或系统何时会发生故障，帮助维护团队能够在停机之前解决问题，将停机事故扼杀在摇篮中。理想情况下，这项技术可以通过机器学习记录相关数据，并映射以往发生的故障，最终理解各类故障的特征并进行分类。日后，当曾经诱发某一故障的类似模式出现时，系统便可加以识别并通知操作人员进行维护，以避免停机事故并降低维护成本 (随时间的推移不断增加)。
2.异常检测：判断各工序 (如粉磨、配料、烧成及预热) 是否符合系统操作的正常模式，帮助操作员及早发现异常情况或生产过程中出现的问题。
举个例子，假设熟料冷却系统出现问题，以致无法充分冷却。借助异常检测，系统可以识别出异常情况——冷却系统在当前负载下排出的废气温度过高，让操作人员更早地获取预警信息，这是常规报警机制无法企及的。因此，在停机事故、效能长期不良或其他问题发生前，操作人员就能做出反应。
3.预测性 KPI 指标：预测最终结果并判断导致效能不良的原因，包括产品质量、能效、产量等。该技术利用回归分析法预测典型的工艺指标，并判断工艺指标是否在指定范围内。
KPI指标举例：水泥的比表面积或熟料游离氧化钙含量是否在设定范围内？回转窑煅烧温度是否正常，如果不正常，如何使其恢复到指定范围？尾气排放是否合规？
4.模型预测控制 (MPC)：也称为动态实时优化，即利用动态过程模型协调和稳定水泥生产过程，最大化效能水平，同时防止设备运行参数超限。MPC 策略可以同时优化控制多个 KPI 指标，包括质量、产量、能耗和设备运行参数限值。例如，对磨机和回转窑实施 MPC 策略，通过满足合适的有效约束条件，保证设备全天候保持最佳效能。
许多机器学习技术都能减少加班时间，使得水泥厂更轻松地实施上述一种或多种解决方案，帮助操作人员做出决策。
机器学习的目标很简单：利用数据为操作人员提供决策支持，或者利用自动化技术对水泥厂进行整体运营优化，最终减少计划外停机时间、提升生产率、节省运营成本并提高能源利用率。
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