陝鼓智能運維工業互聯網平台檢視原始碼討論檢視歷史

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陝鼓智能運維工業互聯網平台陝鼓圍繞流程行業提質增效及高質量發展需求，利用工業傳感器網絡與泛在感知技術對多源設備、異構系統、運營環境、人員信息等要素進行實時高效採集和雲端匯聚。依託底層PaaS平台構建的可擴展的操作系統，為工業應用軟件開發提供一個基礎平台。向用戶提供設備健康評估、故障診斷、故障預測和預測性維修、智能巡檢，資產管理，運行績效管理，運維數字雙胞胎；針對流程工藝，提供先進控制，工藝及過程數據建模、計算、分析、優化；在工業園區管理方面，提供能源管理，現場智能監控等功能。最終實現提高設備能源利用效率、減少污染物排放、強化風險防範、降低運維成本，實現節能降耗和效率的顯著提升。

一、案例簡介

陝鼓智能運維工業互聯網平台按照接入層、工業PaaS、應用層進行分層功能架構設計。工業PaaS平台基於通用PaaS平台面向工業領域進行深度改造，由通用PaaS、工業大數據平台、平台運營系統、測試集成開發系統、工業微服務組件庫、行業機理模型等部分組成，以滿足工業實時、可靠、安全需求，並在工業行業實踐當中不斷優化以適應工業企業的複雜需求。主要對流程工業用戶的透平設備全生命周期健康管理起到業務模式的支撐能力：能實現將不同來源和不同結構的數據進行廣泛採集；具備支撐海量工業數據處理的能力；能通過工業機理和數據科學實現海量數據的深度分析，並能實現對工業知識的沉澱和復用；能夠提供開發工具及環境，實現工業APP 的開發、測試和部署。平台具備溫度、壓力、振動等參數大數據處理能力、智能處理能力、智能傳輸能力、遠程數據單元的傳輸邏輯等。

二、案例背景介紹

國務院《關於深化「互聯網+先進制造業」發展工業互聯網的指導意見》指出：「加快建設和發展工業互聯網，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，發展先進制造業，支持傳統產業優化升級，具有重要意義。

作為重型裝備製造服務廠商，陝鼓服務客戶主要屬於流程工業領域，因生產過程工藝流程長，反應機理複雜，生產規模大，影響因素多，屬於典型的非線性、大時滯、強耦合過程，這使得過程控制的精確數學模型無法建立，面臨需要大量專業知識支持的持續性解決方案的問題，陝鼓藉助工業互聯網平台，依託專業設備監測診斷解決方案商提供在線的設備狀態分析、故障預測，就能大幅度降低該業務的運行成本提升服務質量。

經過多年積累，陝鼓具備工業互聯網產業平台經驗。圍繞流程行業提質增效及高質量發展需求，陝鼓利用工業傳感器網絡與泛在感知技術對多源設備、異構系統、運營環境、人員信息等要素進行實時高效採集和雲端匯聚。完善支撐海量工業數據處理環境，依託底層PaaS平台構建的可擴展的操作系統，為工業應用軟件開發提供一個基礎平台。

三、案例應用詳情

1、總體應用框架

平台按照接入層、工業PaaS、應用層進行分層功能架構設計。工業PaaS平台基於通用PaaS平台面向工業領域進行深度改造，由通用PaaS、工業大數據平台、平台運營系統、測試集成開發系統、工業微服務組件庫、行業機理模型等部分組成，以滿足工業實時、可靠、安全需求，並在工業行業實踐當中不斷優化以適應工業企業的複雜需求。同時，充分考慮到5G網絡技術的發展與應用，平台底層數據傳輸及信息通訊支持5G技術體系，在用戶端採用邊緣計算部署，確保控制層響應速度及生產數據安全。

2、平台功能模塊組成

（1）透平裝備數據監測

通過遴選各專業的主要設備及其運行狀態指標，對直接影響運營服務的主要設備和設備運行狀態的主要參數信息進行動態監測並形成統計分析圖表及電子文檔報告等。

（2）設備信息管理

包括信息採集管理和信息綜合管理兩大模塊。

（3）故障分析管理

目前透平設備的自動化程度越來越高，結構越來越複雜，需要考慮更複雜的運行狀態、工藝參數及工作環境，因此需要更加人工智能方法的預測技術來指導機械設備的故障管理。

（4）故障預測

首先選取若干歷史數據序列作為樣本源，然後構造適宜的網絡結構，用某種訓練算法對網絡進行訓練使其滿足精度要求後進行預測。

（5）維修檢修管理

面向資產密集型的冶金、化工等流程企業，系統以資產設備為主要管理對象，按照定期檢修、狀態檢修、缺陷管理、技術改造、故障檢修和停機大修等各種維修策略，建立以維修工單為核心的計劃、執行和分析管理制度，保證的高效、可靠和安全的運行，同時縮減維修成本，實現企業利潤最大化。

（6）基礎維修管理

系統監測到設備故障告警後，結合輔助決策管理，創建故障維修工單，觸發故障維修流程，推送相應專業工作人員客戶端，提醒各單位及時完成各自工作，完成對故障的識別、維修、反饋的整體流程。

（7）輔助決策管理需求

輔助決策支持是指在一系列控制過程或操作中，協助操作員決策完成處置設備故障告警、維修恢復等過程中的系統聯動功能的相對獨立的軟件模塊。輔助決策系統充分利用系統平台的數據集中優勢，把人的判斷力和計算機的信息處理能力綜合在一起，及不影響其的主觀能動性，還可以輔助提高企業操作人員與維護人員的決策效能。

（8）服務商及供應商績效考核管理

包括工作統計考核和績效考核評估兩大模塊

（9）設備服務能力評估

針對設備維護與管理的評價方法研究，以期用量化的評估結果對企業的設備維護與管理工作進行指導。

四、創新性與優勢

1、故障預測和專家診斷

本平台採用實時數據「超球」建模和「相似度曲線」技術，通過系統設備自身運行過程中產生的海量實時歷史數據，挖掘出設備在各種複雜工況下的運行規律，並通過海量實時歷史數據抽取出與系統設備各相關參數之間的耦合關聯，進而通過系統設備在線實時運行的「超球」模型識別出系統設備當前運行狀態與其歷史狀態之間的細微差異。

2、5G與AR遠程裝配相結合

減少作業風險：通過 AR+ 工業的解決方案，可以減少在日常作業中所發生的問題，員工可以第一時間發現「設備異常」、「人員行為異常」、「錯誤流程」、「質量不穩定」等信息。系統會智能地挑選最優解決方案來處理當前所發生的異常；

提高工作效率：設計、生產、培訓、維修、巡檢、監控等每一個環節都可以由 5G+AR 帶來全新的工作形式。第一時間同步信息、AI 智能指導作業過程、工單列表保證正規的流程、清晰的培訓方式 + 實踐指導、自動智能巡檢 +AR 巡檢、遠程維修等將大幅度提高每一個環節的工作效率。

降低企業成本：AR可以在各個環節降低工業成本。包括設計方案的展示、材料的配比、能源的管控、作業流程優化、場地的利用率和故障率的降低、個人能力提高等等，從而達到降低資源消耗（人力，物力），增加產能的目的。

五、案例應用效益分析

該平台適合於冶金/化工行業的裝備及機組本地運行的集中監控/綜合數據分析和統一運維管理系統，為規模化檢修維護、合理優化資源配置、提高生產管理效率、提供數字化管理平台、逐步將當前分散式、扁平化的管理轉變為區域化、集約化的精益生產管理模式，解決管理主體過多，資源配置不合理、管理效率偏低、經濟效益增長受限的問題。本系統為裝備提供了預測、感知、分析、推理、決策功能，促進傳統產品維修服務逐漸向產品運行管理、優化決策分析和優化產品設計方向滲透，最終加快裝備智能化的進程。