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制造業工業互聯網解決方案

中信科技發展有限公司

網絡行業應用篇/設備監控與維護

1 概述

礦物加工行業是我國經濟的重要支撐行業，在國民經濟中占有重要比重；而以礦山粉磨裝備為代表的選礦生產在礦物加工處理行業中處于十分重要的地位，其作業工序直接影響到礦物加工生產企業的各項生產技術指標和經濟效益，礦山粉磨裝備電能消耗就占選廠的45-65%左右，其生產成本約占選廠生產成本的30-50%。可見在整個選礦成本中，礦山粉磨裝備費用占很大比例。因此，面向礦物加工行業的工業互聯網解決方案，對提升整個行業的產品質量和生產水平具有重要意義。

本解決方案利用信息技術和工業互聯網技術，通過設備傳感器收集數據，在云端對設備數據進行處理和分析。本解決方案平臺提供了強大的工業設備管理能力、軟件應用管理能力、良好而又靈活的用戶與開發者權限管理能力、基于規則的數據治理能力等，從而實現對設備和生產線的全面監控，幫助企業進行預測性維護。特別是對于礦物加工行業，很多作業現場在礦區，距離遙遠，交通又十分不便。本解決方案很好地解決了設備維護過程中的時空問題，借助VR/AR/MR等新技術，使得企業可以遠程進行作業現場的實時巡檢。結合新興的移動互聯網技術，當設備產生故障時，本解決方案的預測和告警功能可以通過移動端應用及時通知相關人員，使得技術人員可以及時進行遠程診斷并排除故障，極大地提高了企業的生產效率與競爭力。

本解決方案幫助生產制造企業在“互聯網+”浪潮中，結合企業所在行業的經驗，實施自動化、智能化轉型。優勢互補，各取所長，打造具有競爭力的產品，積極擁抱綠色發展、可持續發展，為制造企業的各類裝備、工廠及礦產的生產線插上智能化的翅膀，安全、高效地實現對設備和產線的智能化監控、管理、操作和后期運維。

1.1 背景

2015年國務院常務會議強調“中國制造2025”要以信息化與工業化深度融合為主線，要強化工業基礎能力，提高工藝水平和產品質量，實現制造業的綠色化和互聯網化。實際上，以工業互聯網為基礎的信息化與工業化深度融合以及綠色制造是今后一個歷史時期內，實現中國工業產業結構優化升級的必由之路，也是經濟全球化背景下提高中國現代工業競爭力的必然選擇。信息技術中，工業控制是實現優化產品質量，提高生產效益和節能減排的重要手段。

1.2 實施目標

通過實施本解決方案，實現設備與生產線的數字化孿生。通過設備傳感數據聯網，實現將設備數據上傳至云端。利用云端的數據處理和分析能力，實現對端到端生產過程，包括長期運維過程的智能化監控和管理，真正做到設備管理數字化、設備操作遠程化、故障診斷智能化。幫助企業實現自身的數字化轉型，降低生產成本，提高生產效率20%以上。

1.3 適用范圍

本解決方案適用于以下工業領域和場景：

? 制造行業及其所生產設備和產品數字化、智能化

? 礦產行業的生產線數字化、智能化

? 各類制造工廠生產線的數字化、智能化

1.4 在工業互聯網網絡體系架構中的位置

本解決方案提供了工業互聯網網絡體系架構中端到端的方案：以工業云平臺為核心，既可以連接上下游企業智能工廠的智能機器、控制系統，也可以與工廠云平臺進行集成，尤其支持異構云平臺集成。在工業互聯網應用層，本解決方案也提供了強大的數據流式處理引擎，以事件驅動為依托加快工業應用的開發，使工業應用開發只需聚焦于自己的業務需求與用戶體驗。

圖1 工業互聯網互聯示意圖

2 需求分析

當前國內的大部分工業企業還處于信息化階段，有的甚至還未完成信息化建設。而另一方面，互聯網技術迅猛發展，特別是在云計算、物聯網、大數據、移動應用這四大關鍵領域，國內已基本與國際保持在同一技術水平上，個別領域甚至處于領先地位。在此同樣背景下，國外的很多工業企業已充分利用這些新興技術，在向新的階段邁進，比如德國的工業4.0指導下的企業就是典型代表。在這樣的時代和行業背景下，國內的工業企業非常具有緊迫性，需要實現自身的轉型升級。

分析認為，在制造業及其延伸領域，在以下三個方面存在本解決方案所描述的需求：

2.1 制造業本身的生產設備或者生產線

制造業本身的生產設備或生產線也可能需要升級并進行數字化管理、智能化分析，這對促進企業的精細化管理、降本增效和對市場的敏捷反應，都有積極幫助。

2.2 制造業所生產設備

在市場化、全球化形勢下，制造企業所生產的產品，要想被市場認可并占領市場份額，就必須具有足夠的競爭力，而適應時代發展，融入工業互聯網體系，充分利用云平臺、工業互聯網、大數據技術，無疑是最直接、也最容易被市場接受和認可的有效方式和手段。

2.3 使用已有設備的客戶

經過幾十年發展，工業制造領域產品已有很大市場和很多用戶，這些用戶的現有設備，通過本解決方案所提供的方案和技術，通過一定的技術改造和應用開發，可以快速實現轉型升級。離開產品本身的功能特性，光從工業互聯網技術角度看，這樣的轉型升級與制造企業利用同樣的方案所生產的設備產品并無多大區別。

3 解決方案

3.1 方案介紹

本解決方案分為設備端、平臺、應用三層。設備端主要指客戶端包含傳感器的具體設備；平臺指云端用來接收設備數據的工業互聯網服務；應用指基于平臺、根據客戶業務邏輯而開發的具體業務應用。而數據作為流動的介質貫穿于從設備到應用的整個過程。在設備端，客戶只需關注需要收集哪些數據；在應用層，客戶只需關注需要實現哪些業務場景及其功能展現。而中間的數據分析和治理則交由平臺實現。具體來說，在平臺層，方案提供給用戶自助式的設備接入、可視化的工業設備管理、詳細靈活的用戶權限管理、云端計算存儲服務、基于規則的數據處理、全面的安全防護、與異構的第三方平臺無縫集成、提供VR/AR/MR技術、可以調用云平臺的區塊鏈服務等功能。而在應用層，客戶可實現根據自身技術條件，選擇合適的技術框架和語言，利用平臺提供的通用算法，實現完全定制化的開發，并通過應用實現對設備的監控管理、故障知識庫管理、設備的遠程操作、診斷和維護等功能。

3.2 系統架構

本方案涉及的平臺是基于業界開放標準完全自主開發的，擁有100%的自主知識產權。系統以微服務為開發架構，以工業互聯網平臺為核心，以自服務和SaaS化為根本宗旨。根據數據的不同用途，分別保存到MySQL, Redis, MongoDB, Neo4j圖數據庫。平臺提供開放API接口，符合云計算架構規范，可以基于公有云、私有云、混合云提供服務。

圖2 工業互聯網平臺系統架構

3.3 網絡拓撲設計

本解決方案的設備端在地理位置上分散于客戶的不同地點，通過安全的網絡連接與云端的工業互聯網平臺進行連接，數據傳輸采用SSL加密通道。在工業互聯網平臺端，采用容器集群模式，微服務之間的相互調用處于同一私有網絡。基于工業互聯網平臺所開發的具體應用系統，通過標準API與平臺進行通訊。這些應用既可以與平臺在同一云平臺之上，也可以部署到跨廣域網的異構云平臺上。因此，本方案在總體上是一個支持廣域網、低延時的工業互聯網解決方案，并且具有端到端的安全的數據傳輸規范和手段；處于核心地位的平臺則具備高可靠性、靈活的彈性伸縮等特性。

本解決方案支持ModBus，MQTT，CoAP，TCP/UDP，TLS/SSL等數據采集和傳輸協議，在云端與用戶端，支持HTTP，HTTPS，WebSocket等主流標準協議。在網絡適配方面，支持WiFi，NB-IoT，LoRa，GPRS/3G/4G等。

圖3 工業互聯網平臺網絡拓撲

3.4 功能設計

? 應用管理

平臺支持SaaS化應用管理，每個客戶可以根據自己的需要注冊并管理一個或多個應用到平臺。平臺已經提供了很多基礎功能，能滿足基本需求。如有很多的個性化需求，用戶也只需以很小的成本進行快速開發。

? 連接器管理

連接器頁面主要對應用內的連接器進行管理，包括對連接器的新增、查找、修改、刪除、啟用、停用、與設備建立關系、解除與設備關系、消息用戶密碼重置等操作。

? 設備中心

通過設備管理，您可以維護平臺上設備的信息，查看設備的實時數據及運行狀態，及控制設備。

? 用戶中心

用戶中心主要功能包括對應用內用戶，角色，團隊的管理，通過用戶中心可以實現團隊和物的分級管理和基于資源的權限管理。

? 規則引擎

規則引擎可以幫助用戶處理數據流，通過規則的定義，實現數據按既定規則進行處理，在達到規則定義的條件時，觸發相應的動作，達到事件驅動的目的。

? 監控中心

用戶在監控中心可以創建自己的監控頁面，并且根據實際情況創建監控點，從而實時地顯示設備的運行狀態和數據。

? 故障知識庫

在工業領域，知識的積累十分重要，對于設備的遠程診斷和智能化運維起著基礎性作用。而知識庫的建立正是實現了從對人的依賴轉變到對標準化、可分享經驗的依賴。

? 遠程操作

在很多工業生產場景中，有很多人工不方便進入的場景，比如危險場所的實時巡檢、偏遠地區的設備操作、消防救援的特種機器人操作等，都需要設備的遠程操作支持，通過從云端發送指令，實現遠程設備的精準操作。

? 移動應用

平臺提供了豐富的API接口，也支持客戶根據需要快速開發屬于自己的移動APP。業務邏輯與功能實現實際上都由平臺端提供，移動APP關注于界面展示與用戶體驗。

3.5 安全及可靠性

3.5.1 數據安全

本解決方案實現數據傳輸和數據存儲的全過程加密。在設備到平臺間的傳輸通過SSL加密；在應用與平臺間的接口調用和數據傳輸也通過SSL加密；在用戶訪問業務應用系統的時候，通過HTTPS進行訪問。所有的物和人都有身份認證，用戶所有的行為操作都有審計日志。密鑰的頒發和證書的管理都嚴格授權。平臺具有完整性驗證能力，并能發現是否被篡改，具備自愈能力。數據存儲利用云平臺的數據庫服務，由云平臺提供標準、可靠的備份、容災方案。

3.5.2 系統可靠性

本解決方案在微服務架構的基礎上，采用云技術和容器技術作為部署方案的一部分，所有模塊都有冗余部署，通過服務發現和熔斷技術，實現系統每個模塊的高可靠性。在部署策略上，采用滾動發布和藍綠部署，實現生產環境持續、不間斷地提供服務。

4 成功案例

在河南某礦山粉末裝備遠程運維服務項目中，針對用戶對礦山系統的全生命周期的關注和對運維服務要求的提升，基于工業互聯網的粉磨裝備狀態數據(包括聲音、溫度、振動)獲取技術、大數據挖掘技術，實現多源數據融合和知識再生，建立粉磨裝備診斷的專家知識庫、粉磨裝備的健康評估模型和預測診斷模型，實現粉磨裝備的故障診斷識別和工藝異常參數識別，并開發基于APP的遠程運維智能終端，實現人機交互和數據可視化。

本案例構建了互聯網+礦山粉磨裝備大數據云平臺，針對礦山粉磨裝備的電控系統、液壓系統、減速器、潤滑系統、磨機系統、風機系統等狀態監控數據，數據采集實時性高，數據量大，而互聯網有限的傳輸帶寬限制的特點，研究有效的數據壓縮、編碼、以及監控和診斷預處理技術，以實現采集數據的實時高效傳輸。開發長時間大規模的工業運行數據采集、傳輸與存儲、多類型設備數據采集與傳輸技術，以RESTful架構應用技術、數據虛擬橋接技術、SLB負載均衡技術、多類型數據庫（SQL、NoSQL）分散存儲（HDFS）存儲技術、SpringCloud微應用云治理技術、實時消息處理技術、規則引擎技術等工業互聯網技術，構建基于“互聯網+”的礦山粉磨裝備行業工業互聯網云平臺。

基于大數據的礦山粉磨工藝數字化建模及仿真。本項目針對智能優化控制目標，研究大數據分析和機器學習技術，采用機理與數據結合建模的方法，建立破碎機、半自磨機、球磨機、旋流器等關鍵設備的仿真數學模型，實現基于大數據的工序建模；將各個設備工序模型進行集成優化，開發整個粉磨典型工藝系統的仿真系統，構建粉磨系統回路數字雙胞胎，實現基于物料總平衡的系統建模；通過大數據仿真分析和驗證、優化工藝控制模型及控制參數，形成魯棒性強的智能控制算法，實現智能控制算法的仿真優化。

基于云平臺的礦山粉磨裝備優化與智能控制等內容。本項目針對破碎機、半自磨機、立磨、過濾機等關鍵設備，在磨礦生產過程中能耗高、生產效率低等情況，進行基于大數據的關鍵設備選型優化設計，基于云平臺的設備性能仿真分析，及基于離散元和大數據的破碎機和半自磨機襯板等關鍵零部件優化。并研究關鍵零部件高效傳動技術、關鍵零部件耐磨性技術和部件輕量化技術，以及單機智能控制技術，實現磨礦關鍵裝備的部件優化設計和核心部件升級。