内刊访谈

[特别策划] 有色金属行业融合工业互联网的四大关键

发表时间:2020-04-06 15:39:26


文/桂卫华 阳春华 黄科科

 

  桂卫华:中国工程院院士,中南大学教授

  阳春华:中南大学院长、教授

  黄科科:中南大学副教授
 

  提话:工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物,是实现有色金属行业智能化发展的重要基础设施和关键依托。如何将有色金属行业知识融入工业互联网平台,构建有色金属行业的工业机理模型库;如何充分利用有色冶金过程工业大数据,建立有色冶金数字孪生体和有色金属行业工业APP,成为有色金属行业与工业互联网融合的关键要素,是实现有色金属行业高质量发展的重要途径。
 

  有色金属是我国国民经济和国防军工发展的重要基础原材料和战略物资,广泛应用于机械、电子、化工、建材、航天航空、国防军工等行业,战略地位重要。本世纪以来,我国有色金属生产工艺、装备和自动化水平得到大幅提升,已成为世界上种类最齐全、规模最庞大的有色金属大国,其产量和消费量连续17年位居世界第一。然而,有色金属种类多、生产工艺多,多元素资源共生、原料品质波动大、工艺机理复杂,造成有色金属行业发展不平衡,技术经济指标参差不齐,行业整体与国外先进水平有差距。

  当前,我国制造业正处于由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期,支撑发展的要素条件发生深刻变化,意味着我国有色金属行业必须从规模与成本优势转向质量与效益优势,朝着绿色、高效和智能化发展。因此,亟需加速工业互联网、大数据、人工智能等前沿技术在有色金属行业的应用,构建全流程自动化生产线、综合集成信息管控平台、实时协同优化的智能生产体系,实现生产、设备、能源、物流等资源要素的数字化汇聚、网络化共享、平台化协同和优化配置,推动有色金属行业高质量发展。

 

  工业互联网助力有色金属行业高质量发展
 

  工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物,是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施,其核心作用主要表现在能够发挥平台的集聚效应、能够承担工业资源配置的核心关键角色、能够释放云计算平台的巨大能量,驱动着先进制造体系的智能运转,加快以数据为驱动的制造业网络化、智能化进程。主要功能包括:

  (1)全流程数据共享:基于工业互联网平台,建立完善且他看哦互联互通的工业网络,可对不同企业或企业内不同部门的各个设备、工序、系统的数据以及员工、生产环境等数据集中管理,通过统一标准将工业数据汇聚至平台上共享使用。

  (2)数据挖掘与知识封装:基于工业互联网平台强大的算力支撑,可以对海量的工业数据进行分析与挖掘,同时可与工业机理结合形成特有的有色工业机理模型,实现知识的封装与复用。

  (3)远程智能精准运维:基于工业互联网平台建立智能远程运维服务中心,将所有业务系统涉及的网络、硬件、软件、数据库等资源纳入统一的运维监控平台,统一规范、统一处理、统一展现,可实现物流调度管理、自动诊断决策、在线专家会诊、工艺设备操作培训等远程服务。

  (4)自主可控的智能化应用开发:工业互联网特有的基于微服务的开发方式支持多种开发工具和编程语言,同时利用可复用的有色工业机理模型,能够大幅提高智能化应用开发的速度和质量。

  可见,工业互联网在数据共享、知识复用及智能化应用等方面所具有的独特优势,将颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态,推动有色金属行业加快转型升级,助力有色金属行业高质量发展。

 

  有色金属行业与工业互联网融合架构
 

  一、有色金属行业智能制造总体架构

  工业互联网通过人、机、物的全面互联,全要素、全产业链、全价值链的全面链接,推动智能制造进程。有色金属行业智能制造包括技术架构和智能应用两个维度,总体架构如图1所示。从技术架构上看,有色金属行业智能制造的技术架构采用扁平化的端-边-云架构,即通过生产设备智能化改造成套智能装备的应用,实现设备、能源、物流等生产要素的全面感知;通过汇聚区域数据,进行轻量级的数据处理、分析与边缘计算;最终将所有的工业数据汇聚至云平台,包括边缘端实时数据和企业原有信息系统的历史数据,实现全流程数据共享,并且工业云平台提供强大的算力和丰富的模型算法,有力地支撑智能应用。从智能应用角度看,有色金属行业智能化的内涵包括智能装备、智能生产、智能服务和协同创新。其中,智能装备聚焦生产设备层面,通过生产设备的智能化改造和成套智能装备的应用,实现全面感知和精准控制。智能生产聚焦企业生产制造和运营管理层面,通过对实时生产数据的全面感知、关联分析、科学决策和精准执行,实现生产过程优化;通过对设备、质量、能源、物流、成本等数据的分析,实现管理决策优化。智能服务聚焦产业层面,通过对供需信息、制造资源等数据的分析,实现资源优化配置。协同创新聚焦创新型应用,通过对生产过程数据和企业 运营数据的分析、挖掘,不断形成创新应用。



图1 有色金属行业智能制造总体架构
 

  二、有色金属行业工业互联网架构

  有色金属行业工业互联网是实现有色金属行业智能制造的核心,借助网络技术将生产装备、控制系统、信息系统和人进行全面互联,实现工业数据的全面深度感知、实时动态传输,最终基于人工智能、大数据等工业智能技术,形成智能控制与决策,驱动制造业的智能化发展,其平台架构如图2所示。
 


图2 有色金属行业工业互联网平台架构
 

  具体地,有色金属行业工业互联网的作用体现在如下两个方面:

  (1)有色金属行业工业互联网的枢纽作用:有色金属行业智能制造并不意味着企业要抛弃原有的信息化系统,应将原有系统与新建系统之间的数据、信息进行互联更新。工业互联网利用统一的通信、数据标准,整合不同信息系统中的数据,利用云平台对数据进行统一存储、统一处理、统一管理,为人、机、物的全面互联提供一个中间桥梁。

  (2)有色金属行业工业互联网的支撑作用:工业互联网具备四大功能,一是数据连接,即对装备、控制系统、信息系统、人员等各类生产要素数据的全面采集能力;二是数据处理,即基于云计算架构的海量数据存储、管理和计算;三是知识复用,即提供基于工业知识机理的数据分析能力,并实现知识的固化、积累和复用;四是应用创新,即通过调用平台功能及资源,将工业APP作为统一的智能化应用表达形式。因此,工业互联网可为有色金属行业智能制造提供数据、算力、算法模型等核心资产,以及统一的智能化应用表达形式,有力支撑有色金属行业智能制造发展。

 

  有色金属行业与工业互联网融合的关键要素
 

  有色金属行业工业互联网的发展需针对实际应用场景,基于工业互联网技术架构,结合有色金属行业知识,构建面向有色金属行业的工业机理模型库,充分利用有色冶金过程工业大数据,建立有色冶金数字孪生体和有色金属行业工业APP,实现有色金属行业与工业互联网融合发展。

  一、有色金属行业工业机理模型库

  工业机理模型库是工业互联网平台关键组成部分,是工业互联网在有色金属行业领域的核心价值,也是有色金属行业智能化的基础。工业机理模型是把工业过程涉及的工艺知识、设备状态信息、最佳实践及技术诀窍等封装而成的数字化模型。工业机理模型库是将工业机理模型进行标准化封装,实现工业机理模型的跨平台调用和内部模型互操作,是工业过程描述、分析、控制和优化的基础与核心。基于工业机理模型库,可定量表达各工序物质流、能量流变化过程和相互作用,实现有色冶金过程虚拟制造、实时监测与动态管理、精准控制与故障诊断等,提升生产运行效率,实现集成精益管控、绿色高效生产。

  然而,由于有色金属品种多、机理复杂、物化反应多样,且我国有色冶金面临矿源成分波动大等特殊问题,有色金属行业的核心行业知识难以短期快速掌握,必须通过系统的学习与长期的实践才能获得,这导致当前工业机理模型数量少、质量不高。另一方面,由于工业互联网平台的多样化,不同平台存在不同的接口与标准,建立通用的有色金属行业机理模型库存在较大的挑战。

  二、工业大数据分析技术与系统

  工业大数据包含工业物联网数据、企业信息化数据及外部跨界数据,是智能制造与工业互联网的核心。工业大数据具备大数据的5V特征,即大规模(Volume)、高速度(Velocity)、多类型(Variety)、低价值密度(Value)和真实性(Veracity)。同时,作为工业相关要素的数字化描述与工业特点的数字化体现,工业大数据还具备多模态、强关联、高通量等特征,充分体现工业机理的复杂性。有色金属行业涉及多种复杂物化反应,通常需要多个工序及设备进行关联协作,仅依赖工业机理难以进行有效分析。通过工业大数据分析技术,将有色金属行业机理融入工业大数据算法,可实现模型的迭代调优;同时,通过对有色金属行业大数据的深入挖掘、建模和封装,可进一步形成面向有色金属行业的知识库、模型库和工具库,加速旧知识复用和新知识产生,为有色金属行业互联网的持续价值创造良好闭环。基于工业大数据分析技术和系统,可对有色金属企业生产制造和经营管理的各业务场景进行应用创新,包括工艺参数优化、经营决策优化等。

  由于有色冶金生产环境复杂,生产过程部分关键参数难以有效获取;另一方面,由于数据管理和信息集成手段缺乏,“信息孤岛”普遍存在,多源异构数据难以有效集成共享。因此,目前有色冶金工业大数据质量不佳,严重影响数据分析效果。如何将工业大数据与有色金属行业机理有效结合,也是当前的热点与难点问题。

  三、有色冶金过程数字孪生体

  数字孪生通过融合工艺机理模型、实时运行数据、设备仿真模型,不断将物理工业系统中的碎片化知识传输至虚拟仿真系统,使不同维度和粒度的工业知识重新组装,以实时动态的方式构建一个映射于数字世界的数字孪生体,真实反映物理实体的全生命周期变化。针对有色金属行业,利用非稳态、多相、多物理场的数值模拟仿真技术及热力学、动力学、工业大数据分析技术等,建立虚实映射、实时监控、智能诊断、协同优化的数字孪生体,可为有色金属生产过程的智能控制与管理提供直观展示;同时为深度探明有色金属行业生产过程机理、实现生产全流程、全方位精细管控提供新思路,是实现有色金属行业智能制造、保障生产运行长期高效稳定的基础。如图3所示为典型有色冶金装备数字孪生系统。



图3 有色冶金装备数字孪生系统
 

  数字孪生体的构建需要数据、模型、软件等多种工业基础资源的支撑与结合,但由于目前我国有色金属行业在数据采集、模型积累和软件开发等方面仍存在诸多短板,极大制约了数字孪生体的发展。另一方面,如何将有色金属行业知识有效融入数字孪生体,通过数字孪生体对物理实体进行描述、诊断和决策等操作仍存在巨大挑战。

  四、智能化应用:工业APP

  工业APP是基于工业互联网,面向特定工业场景,承载工业知识和经验,将人工智能、大数据分析等技术运用于解决具体问题的新型工业软件,是实现工业互联网平台价值的最终出口。工业APP作为特定工业技术的载体,可完整表达一个或多个特定功能,解决特定问题,其严格遵守结构化、轻代码化和平台化等规范,具有小轻灵、可组合、可重用等优点。针对有色金属行业,以工业APP为载体,将有色金属生产过程机理、数字化模型、过程控制技术等有色冶金工业知识进行模型化、标准化和软件化,可为有色金属行业仿真优化、生产管控、经营决策等智能化应用提供高效便捷服务。

  目前我国有色金属行业工业互联网的发展仍处于初级阶段,基础工业软件供给能力不足,推进体系、生态体系和质量保障体系等不完善,导致现有工业APP存在数量不多、技术能力不成熟、开源社区建设滞后等诸多问题与挑战。

 

  结语
 

  全球工业互联网正处在产业格局未定的关键期和规模化扩张的窗口期,工业互联网平台成为全球竞争焦点,呈现井喷式发展。我国是世界有色金属制造大国而非有色金属制造强国,更适合工业互联网先行先试。因此,立足国情,面向未来,打造与我国有色金属行业相适应的工业互联网生态体系,通过工业互联网解决好我国有色金属行业的提质增效问题,促进智能化转型和高质量发展,将是工业互联网,乃至我国制造业建设的重中之重。