AIdustry工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目 ——華能集團(tuán)攜手太極股份聯(lián)合打造流程型行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
AIdustry工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目是華能集團(tuán)聯(lián)合太極股份等企業(yè)，共同打造的服務(wù)于流程型行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。AIdustry融合了深厚的工業(yè)基因和新興的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，該項(xiàng)目涵蓋火電、水電、核電、風(fēng)電、光伏、鋼鐵、化工等多個(gè)行業(yè)500余家企業(yè)，接入數(shù)據(jù)點(diǎn)位超過(guò)1000萬(wàn)，通過(guò)工業(yè)資源的泛在連接，打通行業(yè)內(nèi)部各個(gè)環(huán)節(jié)，加速行業(yè)數(shù)據(jù)的縱向流通與橫向交互，實(shí)現(xiàn)流程型行業(yè)制造資源的互聯(lián)互通，為產(chǎn)業(yè)增值提效提供保障。此外，本項(xiàng)目最終將形成超過(guò)1000個(gè)的行業(yè)應(yīng)用，滿足為企業(yè)提供全面感知、移動(dòng)應(yīng)用和智能分析的需求，形成制造資源交互共享、數(shù)據(jù)集成，價(jià)值釋放的生態(tài)體系，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，成為流程型企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵抓手。同時(shí)，通過(guò)項(xiàng)目的產(chǎn)業(yè)化推廣，在項(xiàng)目建立完成后的未來(lái)5年內(nèi)，年產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益突破1個(gè)億，每年可實(shí)現(xiàn)至少20%的新增用戶與產(chǎn)值增長(zhǎng)，總經(jīng)濟(jì)效益力爭(zhēng)達(dá)到3億水平。到2025年，完成建設(shè)國(guó)家級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之重任。
一、項(xiàng)目概況
1. 項(xiàng)目背景
作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)行業(yè)之一，流程型行業(yè)在人們社會(huì)生活中的特殊地位，往往使其生產(chǎn)、傳輸、供應(yīng)和服務(wù)的及時(shí)性、可靠性具有極強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)意義，有時(shí)甚至具有某種程度的政治、軍事意義。因此，流程型行業(yè)的管理具有高度的可靠性和數(shù)據(jù)安全性要求。近年來(lái)，隨著太極股份與華能集團(tuán)合作的不斷加深，太極股份以TECO工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為基礎(chǔ)，與華能集團(tuán)共同籌建了服務(wù)于流程型行業(yè)的AIdustry工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目，該項(xiàng)目涵蓋電力、鋼鐵、化工等多個(gè)行業(yè)。
2. 項(xiàng)目目標(biāo)
建立以大數(shù)據(jù)為核心的流程型行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過(guò)匯聚全業(yè)務(wù)、全類型數(shù)據(jù)資源信息，全面支撐電力、鋼鐵、煤炭等行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。為流程型行業(yè)設(shè)備管理、安全生產(chǎn)、運(yùn)行優(yōu)化、經(jīng)營(yíng)管理提供分析診斷、智能運(yùn)維、決策支持等服務(wù)，以提高工作效率和管理水平，降低經(jīng)營(yíng)成本，輔助科學(xué)決策和戰(zhàn)略管理。同時(shí)依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，建立開(kāi)放、共享、共贏的運(yùn)營(yíng)體系，為企業(yè)創(chuàng)造更高效益。
二、項(xiàng)目實(shí)施概況
1.項(xiàng)目設(shè)計(jì)原則
本項(xiàng)目整體設(shè)計(jì)上遵循如下原則：
以市場(chǎng)為導(dǎo)向，立足長(zhǎng)遠(yuǎn)；
貫徹國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，保障實(shí)施安全可靠；
方案先進(jìn)合理，降本增效；
設(shè)備選型堅(jiān)持先進(jìn)、成熟、適用的原則，確保生產(chǎn)安全提效；
明確項(xiàng)目目標(biāo)，針對(duì)項(xiàng)目難點(diǎn)，開(kāi)展關(guān)鍵技術(shù)研究與攻關(guān)。
2．項(xiàng)目技術(shù)路線
（1）采用以工業(yè)PaaS為核心的平臺(tái)使能技術(shù)
PaaS云資源部署及管理功能，能將現(xiàn)有各種業(yè)務(wù)能力進(jìn)行整合，具體可以歸類為應(yīng)用服務(wù)器、業(yè)務(wù)能力接入、業(yè)務(wù)引擎、業(yè)務(wù)開(kāi)放平臺(tái)，向下根據(jù)業(yè)務(wù)能力需要測(cè)算基礎(chǔ)服務(wù)能力，通過(guò)IaaS提供的API調(diào)用硬件資源，向上提供業(yè)務(wù)調(diào)度中心服務(wù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺(tái)的各種資源，并將這些資源通過(guò)API開(kāi)放給SaaS用戶。
（2） 采用分布式大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)具有分布式及并行化等關(guān)鍵技術(shù)特征，由多個(gè)分布的節(jié)點(diǎn)組合而成的集群通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接提供服務(wù)及能力，以群體合力的方式提供服務(wù)及動(dòng)力。大數(shù)據(jù)技術(shù)為應(yīng)對(duì)流程型工業(yè)行業(yè)的海量數(shù)據(jù)、提升系統(tǒng)的處理效率、縮短運(yùn)算時(shí)間和應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間、提升用戶體驗(yàn)提供保障。
（3） 采用大數(shù)據(jù)分布式內(nèi)存計(jì)算技術(shù)
平臺(tái)的分布式內(nèi)存計(jì)算采用Spark技術(shù)，Spark是基于map reduce算法實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算，通過(guò)彈性分布式數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式內(nèi)存的抽象使用，以操作本地集合的方式來(lái)操作分布式數(shù)據(jù)集，這對(duì)于迭代運(yùn)算比較常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，效率將得到明顯提升。從而滿足流程型企業(yè)信息化中各種實(shí)時(shí)/準(zhǔn)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)需求，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率，保障業(yè)務(wù)響應(yīng)的時(shí)效性。
（4） 采用基于大規(guī)模并行處理（MPP）架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用主流的支持大規(guī)模并行處理（MPP）架構(gòu)的成熟產(chǎn)品，采用并行的方法提升海量數(shù)據(jù)的處理能力和系統(tǒng)的可靠性。
（5） 采用微服務(wù)技術(shù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)模式
在應(yīng)用開(kāi)發(fā)模式上，平臺(tái)提供下面三種能力：
提供多語(yǔ)言與工具支持：Java，Ruby和PHP等多種語(yǔ)言編譯環(huán)境。
微服務(wù)架構(gòu)：提供涵蓋服務(wù)注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)、通信、調(diào)用的管理機(jī)制和運(yùn)行環(huán)境，支撐基于微型服務(wù)單元集成的“松耦合”應(yīng)用開(kāi)發(fā)和部署。
圖形化編程：通過(guò)圖形化編程工具，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程，支持用戶采用拖拽方式進(jìn)行應(yīng)用創(chuàng)建、測(cè)試、擴(kuò)展等。
3．項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容
AIdustry工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是面向流程型行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，支撐資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，其總體包括邊緣、平臺(tái)、應(yīng)用三大核心層級(jí)，以微應(yīng)用的形式構(gòu)建企業(yè)各類創(chuàng)新應(yīng)用，最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進(jìn)的流程型工業(yè)生態(tài)。其總體架構(gòu)如下圖所示：
圖 1 AIdustry總體架構(gòu)
平臺(tái)邊緣層負(fù)責(zé)采集燃?xì)廨啓C(jī)、發(fā)電機(jī)、變壓器等各種生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)和MES、SIS等控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以及管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)特定的傳輸協(xié)議，如MQTT等，上傳到平臺(tái)層。平臺(tái)層基于海量數(shù)據(jù)和微服務(wù)組件庫(kù)為用戶提供技術(shù)能力和業(yè)務(wù)能力。應(yīng)用層為不同維度的用戶提供個(gè)性化應(yīng)用，其中包括廠級(jí)的智慧生產(chǎn)、集團(tuán)級(jí)智慧經(jīng)營(yíng)和上下游企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)同功能；同時(shí)支持新應(yīng)用的測(cè)試發(fā)布等應(yīng)用市場(chǎng)功能以支持業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。平臺(tái)安全策略涵蓋了從底層網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備接入，到設(shè)備控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全的各個(gè)層級(jí)，保障企業(yè)高效安全生產(chǎn)。
三、下一步實(shí)施計(jì)劃
1. 項(xiàng)目實(shí)施目標(biāo)
通過(guò)產(chǎn)業(yè)化推廣舉措，實(shí)現(xiàn)電力、鋼鐵、化工類企業(yè)應(yīng)用至少1000個(gè)，實(shí)際用戶超過(guò)500個(gè)，年經(jīng)濟(jì)效益突破1個(gè)億，未來(lái)5年內(nèi)，每年至少20%的產(chǎn)值增長(zhǎng)，到2025年，總經(jīng)濟(jì)效益力爭(zhēng)達(dá)到3億水平。
2. 項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃
四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果
1. 項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)
（1）項(xiàng)目的先進(jìn)性
采用當(dāng)前先進(jìn)的云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化等技術(shù)方式，將行業(yè)內(nèi)的隱性知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行集成與串聯(lián)，基于協(xié)同發(fā)展的人才培養(yǎng)、實(shí)踐和跨界創(chuàng)新機(jī)制，形成涵蓋行業(yè)產(chǎn)、學(xué)、研、用、商等各類用戶的知識(shí)體系與扁平化的行業(yè)組織體系，實(shí)現(xiàn)行業(yè)需求的個(gè)性化組合與創(chuàng)新，進(jìn)而達(dá)到實(shí)體行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)虛實(shí)結(jié)合的行業(yè)形態(tài)。
（2）項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)
a.理論創(chuàng)新
本項(xiàng)目引入了大數(shù)據(jù)、人工智能的理念和方法，建立問(wèn)題處理流水線，將復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化，簡(jiǎn)單問(wèn)題流程化，降解了算法理解和使用難度。
b.應(yīng)用創(chuàng)新
長(zhǎng)期以來(lái)趨勢(shì)預(yù)警，故障診斷和優(yōu)化運(yùn)行一直是流程型行業(yè)的技術(shù)痛點(diǎn)和難題， AIdustry采用人工智能技術(shù)和設(shè)備機(jī)理模型相結(jié)合的方式創(chuàng)造性地解決了流程型工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)的歷史難題。
圖3 風(fēng)電領(lǐng)域設(shè)備模型
圖4 風(fēng)電領(lǐng)域應(yīng)用模型
c.技術(shù)創(chuàng)新
創(chuàng)造性的采用人工智能算法，結(jié)合工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)理模型，形成一套專業(yè)的模型算法，并采用算法流水線模式，實(shí)現(xiàn)多種應(yīng)用功能的搭建。
圖5 風(fēng)電葉片結(jié)冰診斷流程
采用多種變量變換分類模型，對(duì)各風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰進(jìn)行精確診斷，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到93%以上。
2.實(shí)施效果
目前中國(guó)發(fā)電量占全球總量的24.1%左右，按全球平均設(shè)備優(yōu)化收益來(lái)看，未來(lái)十年可實(shí)現(xiàn)1.8萬(wàn)億人民幣的成本降低和收入。按發(fā)電行業(yè)合計(jì)約1000個(gè)電廠計(jì)算，同時(shí)按平均50-100萬(wàn)的智能化投入來(lái)核算，AIdustry的推廣示范效益在近兩年至少能帶動(dòng)50-100億級(jí)的產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模。
（1）本項(xiàng)目帶來(lái)的行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益
一方面，從行業(yè)增值提效角度看，AIdustry平臺(tái)打通了行業(yè)內(nèi)部的各個(gè)環(huán)節(jié)，加速各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)縱向流動(dòng)和交互。另一方面，從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用角度看，AIdustry平臺(tái)構(gòu)建了一個(gè)龐大的制造生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)提供行業(yè)應(yīng)用和數(shù)據(jù)交互，釋放了資源價(jià)值。
（2）本項(xiàng)目帶來(lái)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益
本項(xiàng)目通過(guò)AIdustry的實(shí)施，所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益包括：
實(shí)現(xiàn)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行可靠性維護(hù)，保障生產(chǎn)安全；
實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常安全預(yù)警，減少因設(shè)備異常而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失；
實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障告警，規(guī)避安全事故，降低企業(yè)事故損失；
實(shí)現(xiàn)分布式資源的集中高效管理，提高企業(yè)資源管理效率；
實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備間的聯(lián)動(dòng)調(diào)節(jié)與管理，降低企業(yè)生產(chǎn)能耗。
（3）本項(xiàng)目的平臺(tái)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)效益
通過(guò)AIdustry實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)預(yù)警的目的，從而保證設(shè)備健康、安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。并提前感知設(shè)備故障，從而減少企業(yè)設(shè)備維護(hù)成本、檢修成本，同時(shí)提高設(shè)備的使用年限。隨著該平臺(tái)的深入推廣，已推動(dòng)工業(yè)企業(yè)累計(jì)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增收不低于3億元。
（4）技術(shù)成果應(yīng)用場(chǎng)景
應(yīng)用場(chǎng)景一：火電設(shè)備運(yùn)行特性分析
該應(yīng)用以火電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與系統(tǒng)大數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，從多個(gè)維度進(jìn)行運(yùn)行數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析和相關(guān)性分析，為機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供有效的分析手段。
圖7 診斷模型故障樹(shù)
應(yīng)用場(chǎng)景二：水電設(shè)備安全預(yù)警
在平臺(tái)層部署可信、成熟的故障模型，并根據(jù)該模型對(duì)機(jī)組的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)故障識(shí)別，實(shí)現(xiàn)發(fā)電設(shè)備安全預(yù)警的快速響應(yīng)。
應(yīng)用場(chǎng)景三：風(fēng)電設(shè)備故障預(yù)警與診斷
齒輪箱是風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的重要組成部件，對(duì)保證風(fēng)力發(fā)電正常運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。通過(guò)從多維度實(shí)現(xiàn)齒輪箱失效故障分類，明確齒輪箱的優(yōu)化方向，并為齒輪箱失效建模提供依據(jù)。
圖10齒輪箱失效故障原因分析理論框架
圖11齒輪箱失效故障實(shí)時(shí)診斷模型使用過(guò)程
聲明
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