工業(yè)互聯網“咖”解丨毛旭初：能源行業(yè)工業(yè)互聯網發(fā)展的核心是工業(yè)智能化
作者：毛旭初
朗坤智慧科技股份有限公司副總裁
國內工業(yè)互聯網百花齊放、勢頭迅猛 2017年以來，我國工業(yè)互聯網發(fā)展勢頭持續(xù)迅猛。最新的創(chuàng)新發(fā)展三年行動計劃更是推動我國工業(yè)互聯網進入快速成長期。這幾年，無論是網絡基礎設施建設、基礎共性工業(yè)互聯網平臺打造、創(chuàng)新工業(yè)APP培育和應用，還是5G+工業(yè)互聯網的產業(yè)融合模式，我國的工業(yè)互聯網發(fā)展已經走出了一條具有中國特色的創(chuàng)新之路。制造領軍企業(yè)、ICT領導廠商、自動化企業(yè)及行業(yè)解決方案廠家都在結合自身優(yōu)勢和特點探索各自行業(yè)、各自領域的工業(yè)互聯網實踐之路。 能源行業(yè)落地工業(yè)互聯網具有先天優(yōu)勢 工業(yè)互聯網在不同行業(yè)的應用各有特點，具有一定的差異性。能源產業(yè)作為國民經濟支柱，“重資產、資源型”的特點決定了其實踐工業(yè)互聯網的必要性和創(chuàng)新性。能源行業(yè)自動化、信息化基礎普遍較高，PLC、傳感器、DCS等較為完善，設備不間斷運行產生海量的工業(yè)時序數據。能源行業(yè)連續(xù)生產需要設備高可靠、安全運行，通過技術手段優(yōu)化運行效率、實現節(jié)能降耗更是核心的應用訴求。因此，“1%能效提升帶來萬億的市場規(guī)模”這種效應用在能源行業(yè)再貼切不過。 數據驅動的工業(yè)智能化是能源行業(yè)主攻方向 工業(yè)互聯網的出現并沒有創(chuàng)造新的需求，與傳統(tǒng)工業(yè)軟件相比，工業(yè)互聯網平臺架構下新的技術手段讓場景應用深度與廣度得到了擴展。海量的工業(yè)數據得到全面采集和充分挖掘 工業(yè)企業(yè)的數據種類、格式和產生的來源眾多紛雜，有生產控制系統(tǒng)中的實時數據，有各類傳感器采集的信號數據，有工業(yè)視頻數據，也有各種生產控制、工藝管理系統(tǒng)的數據等。這些數據多分散在各個信息化系統(tǒng)中，數據存儲和管理的技術手段也不一樣，會形成各類數據孤島。物聯網、時序數據庫、大數據平臺等技術的發(fā)展讓數據融合、數據匯聚和數據治理的能力得到了提升。通過統(tǒng)一物聯網平臺兼容和適配各類通訊協(xié)議，不管是Modbus還是OPC等，均可通過統(tǒng)一數據標準、傳輸方式和管理手段進行采集和存儲。通過大數據管理平臺實現對元數據、主數據、數據標準、數據質量模型的定義，可逐步形成企業(yè)覆蓋多源異構數據、囊括內外部資源的數據中臺。工業(yè)企業(yè)數據中臺的構建是實踐工業(yè)智能化的基礎。 更多的云化和智慧化模型實現預測、決策 安全可靠和經濟運行是能源行業(yè)的兩個核心問題。對于設備可靠性，如何做檢修是關鍵，傳統(tǒng)工業(yè)軟件更多采用定期維護和巡檢，解決了檢修作業(yè)流程的問題。而工業(yè)互聯網平臺架構下，利用工業(yè)數據智能實現狀態(tài)檢修，以大數據模型做到故障預警預測，將大幅降低設備的運維成本，這是真正具有應用價值的場景。同樣，例如在發(fā)電行業(yè)，通過人工智能構建科學的燃燒優(yōu)化模型，實時改善鍋爐燃燒、降低煤耗也將產生巨大的經濟效益。 產業(yè)生態(tài)的構建提高資源優(yōu)化效率 工業(yè)互聯網一方面是連接生產要素，同時也具備產業(yè)生態(tài)構建能力。過去的工業(yè)信息化更多關注單一工廠本身的問題，而工業(yè)互聯網模式下，行業(yè)的數據、產業(yè)的資源都可以為企業(yè)提供服務。例如煤礦的一臺排水泵，如果整合全國幾十家、上百家的排水泵運行數據，在云端進行模型訓練，產出的模型庫、案例庫可以更精準預測設備故障。 此外，通過整合裝備制造企業(yè)、行業(yè)算法科學家、設備檢修公司，包括金融保險機構等這些服務資源，就可以打通能源企業(yè)在設備運維、備件管理、設備保險等完整業(yè)務鏈，提升的是整個產業(yè)生態(tài)資源配置優(yōu)化的效率。 朗坤智慧的創(chuàng)新實踐 朗坤智慧二十余年始終聚焦在重資產流程行業(yè)，通過行業(yè)積淀和技術積累打造了朗坤蘇暢（SuShine）工業(yè)互聯網平臺。蘇暢平臺一直專注通過數據驅動手段，融合工業(yè)知識，解決能源企業(yè)核心本質問題，在行業(yè)內建設了一批標桿應用。 打造大數據與機理“雙引擎”， 實現設備精準預警、診斷 設備健康管理和故障診斷不是一個新課題，行業(yè)內也有了多年的實踐探索。傳統(tǒng)方式更多基于設備運行機理，通過公式計算和經驗閾值來解決故障診斷問題，這種方式下更多是對已發(fā)生故障的分析；而諸如GE等通過數字雙胞胎、殘差分析技術解決參數劣化趨勢預測的方法，也存在模型的普適性問題。設備運行受到很多外部因素的影響，例如工況變化、數據質量等，這也需要模型要結合和考慮這些因素。 朗坤蘇暢結合能源行業(yè)設備的特點，將兩種方法論進行了融合，研發(fā)了設備故障預警與診斷工業(yè)APP,通過數字孿生建模平臺將診斷模型和參數預警模型進行了融合，既可以實現精準的故障提前預警，又可以融入專家經驗實現平臺自診斷。目前該工業(yè)APP在火電、風電、光伏、核電、煤礦、水泥、化工等行業(yè)已得到深入的應用，該APP服務的設備有2000多臺，積累的智慧化模型400多種，切實幫助客戶帶來了巨大的經濟價值。 數據孿生技術實現運行優(yōu)化 在能源電力等行業(yè)中，優(yōu)化機組性能、減少排放指標是企業(yè)降本增效的核心目標。通過建立熱電負荷優(yōu)化分配、燃燒優(yōu)化、冷端優(yōu)化、脫硝優(yōu)化等優(yōu)化模型，并結合監(jiān)盤指導操作，實現發(fā)電機組的經濟運行。這些智慧化應用都是通過數字孿生建模技術，利用歷史運行數據做模型訓練，挖掘參數間相關性和特征值，給出最優(yōu)的模型計算值。同時，朗坤蘇暢平臺中針對生產運行工作積累了豐富的作業(yè)指導知識庫，可實現通過模型自動識別指標偏差，并給出優(yōu)化操作指導建議。 5G是工業(yè)智能融合應用的“助推器” 隨著5G商用的加速落地，5G和工業(yè)互聯網的融合在進一步加深，我們發(fā)現更多的智慧化場景中5G網絡技術起到了很好的補充作用。 例如，在光伏廠站無人機巡檢的場景中，針對區(qū)域開闊、需要高效傳輸高清視頻流的情況，5G的高帶寬、低時延的優(yōu)勢就充分的發(fā)揮了出來。此外，通過5G和AR的結合實現專家遠程運維指導，也可以保障畫面?zhèn)鬏數牧鲿承院蛯崟r性。我們在風機狀態(tài)監(jiān)測和旋轉機泵故障診斷方面，利用5G邊緣智能網關對高頻振動信號等數據進行匯聚傳輸，同時充分發(fā)揮MEC邊緣計算的優(yōu)勢解決了本地化故障特征提取、信號預處理等問題。在新的三年創(chuàng)新發(fā)展行動計劃中，5G專網建設、5G網絡化改造、5G+工業(yè)互聯網應用孵化也是重點推進的方向，朗坤蘇暢也將持續(xù)聚焦能源行業(yè)的典型應用場景打造更多落地的標桿應用。
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