工業互聯網“咖”解丨毛旭初：能源行業工業互聯網發展的核心是工業智能化
作者：毛旭初
朗坤智慧科技股份有限公司副總裁
國內工業互聯網百花齊放、勢頭迅猛 2017年以來，我國工業互聯網發展勢頭持續迅猛。最新的創新發展三年行動計劃更是推動我國工業互聯網進入快速成長期。這幾年，無論是網絡基礎設施建設、基礎共性工業互聯網平臺打造、創新工業APP培育和應用，還是5G+工業互聯網的產業融合模式，我國的工業互聯網發展已經走出了一條具有中國特色的創新之路。制造領軍企業、ICT領導廠商、自動化企業及行業解決方案廠家都在結合自身優勢和特點探索各自行業、各自領域的工業互聯網實踐之路。 能源行業落地工業互聯網具有先天優勢 工業互聯網在不同行業的應用各有特點，具有一定的差異性。能源產業作為國民經濟支柱，“重資產、資源型”的特點決定了其實踐工業互聯網的必要性和創新性。能源行業自動化、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時序數據。能源行業連續生產需要設備高可靠、安全運行，通過技術手段優化運行效率、實現節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模”這種效應用在能源行業再貼切不過。 數據驅動的工業智能化是能源行業主攻方向 工業互聯網的出現并沒有創造新的需求，與傳統工業軟件相比，工業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。海量的工業數據得到全面采集和充分挖掘 工業企業的數據種類、格式和產生的來源眾多紛雜，有生產控制系統中的實時數據，有各類傳感器采集的信號數據，有工業視頻數據，也有各種生產控制、工藝管理系統的數據等。這些數據多分散在各個信息化系統中，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。通過統一物聯網平臺兼容和適配各類通訊協議，不管是Modbus還是OPC等，均可通過統一數據標準、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，可逐步形成企業覆蓋多源異構數據、囊括內外部資源的數據中臺。工業企業數據中臺的構建是實踐工業智能化的基礎。 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的兩個核心問題。對于設備可靠性，如何做檢修是關鍵，傳統工業軟件更多采用定期維護和巡檢，解決了檢修作業流程的問題。而工業互聯網平臺架構下，利用工業數據智能實現狀態檢修，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，例如在發電行業，通過人工智能構建科學的燃燒優化模型，實時改善鍋爐燃燒、降低煤耗也將產生巨大的經濟效益。 產業生態的構建提高資源優化效率 工業互聯網一方面是連接生產要素，同時也具備產業生態構建能力。過去的工業信息化更多關注單一工廠本身的問題，而工業互聯網模式下，行業的數據、產業的資源都可以為企業提供服務。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、行業算法科學家、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在設備運維、備件管理、設備保險等完整業務鏈，提升的是整個產業生態資源配置優化的效率。 朗坤智慧的創新實踐 朗坤智慧二十余年始終聚焦在重資產流程行業，通過行業積淀和技術積累打造了朗坤蘇暢（SuShine）工業互聯網平臺。蘇暢平臺一直專注通過數據驅動手段，融合工業知識，解決能源企業核心本質問題，在行業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，行業內也有了多年的實踐探索。傳統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設備的特點，將兩種方法論進行了融合，研發了設備故障預警與診斷工業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APP在火電、風電、光伏、核電、煤礦、水泥、化工等行業已得到深入的應用，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化 在能源電力等行業中，優化機組性能、減少排放指標是企業降本增效的核心目標。通過建立熱電負荷優化分配、燃燒優化、冷端優化、脫硝優化等優化模型，并結合監盤指導操作，實現發電機組的經濟運行。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指導知識庫，可實現通過模型自動識別指標偏差，并給出優化操作指導建議。 5G是工業智能融合應用的“助推器” 隨著5G商用的加速落地，5G和工業互聯網的融合在進一步加深，我們發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、低時延的優勢就充分的發揮了出來。此外，通過5G和AR的結合實現專家遠程運維指導，也可以保障畫面傳輸的流暢性和實時性。我們在風機狀態監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，同時充分發揮MEC邊緣計算的優勢解決了本地化故障特征提取、信號預處理等問題。在新的三年創新發展行動計劃中，5G專網建設、5G網絡化改造、5G+工業互聯網應用孵化也是重點推進的方向，朗坤蘇暢也將持續聚焦能源行業的典型應用場景打造更多落地的標桿應用。
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