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【干货分享】流程行业的“智能化工厂”解读!

2019-07-20 13:56 点击:

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  只要实现数据共享、互联互通,在大数据平台的基础上,就可以完善走出企业自身发展特色的“智能化工厂”之路。

  众所周知,制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。智能制造与生俱来,就是以制造业为主体依托的。然而,与世界先进水平相比,中国制造业仍然大而不强,细分在流程行业,石化化工等工厂在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显,转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。进一步转型升级,对于流程行业来说,智能化工厂是实现“智能制造”的必由之路。

  按照《关于印发智能制造发展规划(2016-2020年)的通知》文件(工信部联规〔2016〕349号)中的说明定义:智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

  加快发展智能制造,是培育我国经济增长新动能的必由之路,是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择,对于推动我国制造业供给侧结构性改革,打造我国制造业竞争新优势,实现制造强国具有重要战略意义。

  2014年10月发表的《中德合作行动纲领》,重点突出了双方在制造业就“工业4.0”计划的携手合作,推进两国在移动互联网、物联网、云计算、大数据等领域的合作。

  全面提高企业应用信息化水平,推动信息化和工业化深度融合,促进工业由大变强,大幅提升制造业整体素质,全员劳动生产率明显提高,单位工业增加值能耗、物耗及污染物排放明显下降。这是企业效益提升,环境生态友好的战略之路。

  与我国国家战略及政策激烈竞争的国际间大国们,也同样在制造业制订并实施了一系列国家政策。其中,德国工业4.0和美国工业互联网是表现最为突出的先进技术理念。

  在德国。德国政府发起并在世界范围内推广的工业4.0,希望重塑自己在工业领域的全球龙头地位,支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新,并解决老龄化等问题的积极应对战略,旨在保持德国的国际竞争力。在这一高度下,德国本身的工业4.0规划,非常侧重借助信息产业将其原有的先进工业模式智能化和虚拟化,重视智能工厂和智慧生产,运用互联技术与高度集成化,使工厂的各个生产模块智能化,从而将工厂变为具备自律分散系统的智能工厂。涌现了一批如SAP、SIEMENS、Schneider、BOSCH、KUKA为代表的工业4.0企业。

  在美国。美国政府推出了《美国竞争力计划》,其中“先进制造业国家战略计划”更是其重点,“工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司(GE)提出,随后联合另外四家IT巨头(Intel、Cisco、AT&T、IBM)组建了工业互联网联盟(IIC),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是,在现实世界中,机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起,带动工业革命和网络革命两大革命性转变。通过建立协同的生态系统,基于统一架构、互操作和开放标准,利用工业和公共的基础设施,支撑业务转型和社会协作,实现设备与人、流程和数据之间的安全连接、控制和集成,从而加速工业物联网的增长。

  其他如韩国《制造业创新3.0战略》、日本《社会5.0》、英国《英国工业2050战略》等发达国家,都在考虑自身制造业的升级改造,与我国的《中国制造2025》有异曲同工之妙。

  两化融合是信息化和工业化的高层次深度结合,是指以信息化带动工业化、以工业化促进信息化,走新型工业化道路;两化融合的核心就是信息化支撑,追求可持续发展模式。

  两化融合是指电子信息技术广泛应用到工业生产的各个环节,信息化成为工业企业经营管理的常规手段。信息化进程和工业化进程不再相互独立进行,不再是单方的带动和促进关系,而是两者在技术、产品、管理等各个层面相互交融,彼此不可分割,并催生工业电子、工业软件、工业信息服务业等新产业。两化融合是工业化和信息化发展到一定阶段的必然产物。

  目前流程行业的智能化工厂建设,可以从技术融合、产品融合、业务融合、产业衍生四个方面开展:

  ①技术融合:将工业技术与信息技术的融合,产生新的技术,推动技术创新,如MES上马和ERP系统接口功能扩充、工控网络安全防护产品等。

  ②产品融合:电子信息技术或产品渗透到产品中,增加产品的技术含量,如将传感器加入到泵、电机、大型设备等,均可以提高产品自诊断、远程维护等功能。

  ③业务融合:信息技术应用到企业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销等各个环节,推动企业业务创新和管理升级。如企业柔性化生产、企业经营管理信息化改造。

  ④产业衍生:两化融合催生出的新产业,形成一些新兴业态,如工业电子、工业软件、工业信息服务业。围绕了用户新的市场需求,工程公司和工业相关软件商的服务范围将扩大,同时工作内容也进一步深入与细化满足业主要求。

  对于广大流程制造业企业,如何开展“智能工厂”的应用点或者切入角度,个人认为应着眼于三个国家政策文件:《智能制造发展规划(2016-2020年)》、《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》和《智能制造试点示范项目要素条件》。根据其中要求,围绕智能制造模式,应用新技术创新,开展智能制造工作。主要分为以下7个方面:

  1)工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

  2)实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控,建立数据采集和监控系统,生产工艺数据自动数采率达到90%以上。

  3)采用先进控制系统,工厂自控投用率达到90%以上,关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线)建立生产执行系统(MES),生产计划、调度均建立模型,实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统(ERP),实现企业经营、管理和决策的智能优化。

  5)对于存在较高安全与环境风险的项目,实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控,建立在线应急指挥联动系统。

  6)建立工厂通信网络架构,实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统(MES)、企业资源计划系统(ERP)之间的信息互联互通。

  7)建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。

  只有在流程工厂中,我们通过持续改进,实现生产过程动态优化,制造和管理信息的全程可视化,企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平才能逐步渐进地得到显著提升。

  对比了美国“先进制造伙伴计划”、德国“工业4.0”,我国的“中国制造2025”在流程行业的实施措施(如何进一步实现流程行业的智能化工厂)。

  数字化交付的概念:基于数字化工厂设计系统开展工程项目实施,设计过程中二维和三维设计数据已实现基于位号的结构性数据集成及多专业协同,同时采用与数字化工厂设计系统配套的文档系统实现了基于位号的非结构性数据设计文档、供应商文档关联,在交付时向业主整体移交设计数据库。最终按照业主要求,将数据库与平台一起移交。典型的国外解决方案厂商有AVEVA、INTERGRAPH、BENTLEY,国产厂商有中科辅龙、北京博超等软件厂商。

  一方面,提交给业主的全部文档和数据资料在统一的数据库平台,并进行了数据关联,可以有效快速检索信息;另一方面,三维虚拟工厂的建成移交给业主,有利于后续运维阶段的深化应用(如技改方案分析、设备检修管理、逃生方案模拟、巡检人员监控、视频火灾监控平台等)

  对于业主来说,不管是新建工厂直接上马数字化交付,还是既有工厂实现逆向建模数据整理,都是很好的二三维数据图档一体化整体解决方案,有利于用户高效快速得到全生命周期的数据,保持良好的延续性,用于后期工厂的运维管理。

  在目前大多数流程工厂架构中,BPCS和SIS等主要控制系统上马较多,但是需要后期技改中设计、增加及补齐需要的其他类信息管理系统,以利于获取更多工厂运维过程中数据,以支撑更多工厂各孤立数据或功能系统的数据融合和打通。

  对于工厂信息系统应从两个方面开展集成:①横向数据集成。扩展所有业务单元信息化,形成企业各项业务在线化,提高业务运作效率。②纵向数据集成。将底层各数据单元最大化快速地发布到各管理系统,便于商业决策及生产运营。

  尤其是在现有DCS、PLC、FCS等生产控制系统之外,进一步完善扩充管理信息系统MIS、先进过程控制APC、企业资源计划ERP、供应链管理SCM、生产执行系统MES、操作员培训仿真系统OTS等各种功能管理信息系统,为商业智能、决策自动化执行做出良好基础。

  流程制造行业目前主体运用了运营技术OT(Operational Technology),包括了企业的各类终端、流程和事件进行监控或控制的软硬件技术,主要包括数据采集和自动控制技术。对于工控行业来说,更多的是控制系统(DCS、PLC、SCADA、SIS、OPC、FCS等)及测控仪表(温度压力流量液位分析等传感器及控制阀)等。

  现在信息技术与自动化技术融合,支撑智能制造。通过实现IT网络与工控网络集成,可以对工业机器人的状态进行反馈和控制,展示了实现业务可视化、柔性生产、确保生产线接近于零宕机和能源高效利用等智能制造的应用场景。企业可以经济、柔性地组织生产,增强决策与控制水平,达到生产质量的最优化、生产效率的最大化。

  工业物联网(IIoT)的出推动了IT与OT的融合。由于越来越多的物连接在一起,信息物理系统(CPS)将成为现实,制造型企业与为其提供服务的供应商,将不得不进行创新,并以前所未有的速度部署这些新的融合技术。

  对于业主和工程公司,更多地就是需要对老厂进行存量改造,增加大量传感器,提高自动化水平,而在新厂中增加自动化控制,增加数据采集传感器。工厂自动化与信息技术的整合,诸如分散型控制系统(Shop Floor Control;DCS)、制造执行系统(Manufacturing Execution System;MES)、监视与整合控制(SCADA)等工厂信息系统,即需要与上位IT系统进行整合SCADA,最终实现数据在工厂层级能够互联互通,便于管理。

  在流程工厂中,大量资源存在于分散的孤立系统,如仪控部门的DCS系统、电气部门的后台综保系统、电信部门的数据中心以及工厂管理及办公系统等,而在云计算平台中,所有资源被虚拟化、服务化,这些资源被聚集到一个虚拟资源池中,再根据业务应用的需要进行资源分配和组合,以实现资源的扁平化管理。特别是单机需要调用大量资源进行运算处理时,可以迅速提升运算能力和效率,同时具有更好的扩展性和开放性。

  作为一种新的服务化计算模式,云计算通过搭建的存储和计算服务中心,把资源统一管理并“云化”,集中存储,统一调度,可以为用户高效地提供服务。对于流程工厂的业主建立私有云,不仅可以做到统一IT资源调度,避免投资浪费,而且为提升企业运营效率都可以起到非常重要的作用。

  伴随着智能化工厂相关技术对制造业企业的融合和推进,信息安全将深入各个领域。影响程度不是根据企业的信息化相关度,而是与核心数据的关联度。由于工业安全在工业生产中自然是最基本的前提条件,但信息安全却是由于生产网络化、信息化、高集成自动化后形成的新问题。随着信息化的深入,企业或多或少会遇到信息安全的问题,而随着数据价值的不断提升,这种影响对于企业来说也会越来越明显。

  因此,保护企业的核心数据安全是未来所有企业的大方向,而面对不同企业不同的防护需求,也有不同的考虑:①采用灵活企业具有针对性的加密软件进行数据本源的防护;②增加专门的网络防火墙用于数据监控和审计;③建立有效的工控信息安全管理制度,增加企业数据安全管理意识和能力等多个方面。

  作为制造业中的流程行业,也是重要的工业基础。各方面为流程行业制造企业服务的过程中,有不同的思考和探索途径。只要实现数据共享、互联互通,在大数据平台的基础上,就可以完善走出企业自身发展特色的“智能化工厂”之路。