流程型行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)

1、AIdustry 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目打造流程型行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)一、項(xiàng)目概況項(xiàng)目背景作為國民經(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，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)。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)，通過匯聚全業(yè)務(wù)、全類型數(shù)據(jù)資源信息，全面

2、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)，建立開放、共享、共贏的運(yùn)營體系，為企業(yè)創(chuàng)造更高效益。二、項(xiàng)目實(shí)施概況項(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)，開展關(guān)鍵技術(shù)研究與攻關(guān)。項(xiàng)目技術(shù)路線采用以工業(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

3、，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 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 API 開放給 SaaS 用戶。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。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

4、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操作分布式數(shù)據(jù)集，這對(duì)于迭代運(yùn)算比較常見的機(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。采用基于大規(guī)模并行處理（MPP）架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫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。采用微服務(wù)技術(shù)的應(yīng)用開發(fā)模式在應(yīng)用開發(fā)模式上，平臺(tái)提供下面三種能力：提供多語言與工具支持：Java，Rub

5、y 和 PHP 等多種語言編譯環(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)用開發(fā)和部署。圖形化編程：通過圖形化編程工具，簡(jiǎn)化開發(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。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)

6、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。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)劃項(xiàng)目實(shí)施目標(biāo)通過產(chǎn)業(yè)化推廣舉措，實(shí)現(xiàn)電

7、力、鋼鐵、化工類企業(yè)應(yīng)用至少 1000 個(gè)，實(shí)際用戶超過 500 個(gè)，年經(jīng)濟(jì)效益突破 1 個(gè)億，未來 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。項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃步驟內(nèi)容：用戶及開發(fā)者管理研發(fā)實(shí)施開始時(shí)間結(jié)束時(shí)間計(jì)劃 1工業(yè)設(shè)備管理研發(fā)2017/62020/6計(jì)劃 2軟件應(yīng)用管理研發(fā)2017/62020/6計(jì)劃 3完善開發(fā)者社區(qū)功能2017/62018/9計(jì)劃 4完善交易支付功能2017/82018/11計(jì)劃 5平臺(tái)用戶推廣2017/82020/6計(jì)劃 6平臺(tái)開發(fā)者推廣2017/82020/6計(jì)劃 7電話支持服務(wù)軟件集成與開發(fā)2017/62018/9計(jì)劃

8、 8線上服務(wù)軟件集成與開發(fā)2017/82018/11計(jì)劃 9渠道管理軟件集成與開發(fā)2017/82018/10四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)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)。項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)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，建立問題處理流水線，將復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化，簡(jiǎn)單問題流程化，降解了算

9、法理解和使用難度。圖 1 業(yè)務(wù)建模流程應(yīng)用創(chuàng)新長(zhǎng)期以來趨勢(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 2 風(fēng)電領(lǐng)域設(shè)備模型圖 3 風(fēng)電領(lǐng)域應(yīng)用模型技術(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 4 風(fēng)電葉片結(jié)冰診斷流程圖 5 葉片結(jié)冰預(yù)測(cè)結(jié)果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。實(shí)施效果目前中國發(fā)電量占全球總量的 24.1%左右，按全球平均設(shè)備

10、優(yōu)化收益來看， 未來十年可實(shí)現(xiàn) 1.8 萬億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 萬的智能化投入來核算，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。本項(xiàng)目帶來的行業(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。本項(xiàng)目帶來的企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益本項(xiàng)目通過 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

11、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。本項(xiàng)目的平臺(tái)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)效益通過 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。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

12、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 6 診斷模型故障樹圖 7 火電機(jī)組運(yùn)行特性分析實(shí)施架構(gòu)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)。 PAGE 11 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷中心企業(yè)中心VPN專線企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)網(wǎng)關(guān)或路由器 PAD/手機(jī)數(shù)據(jù)服務(wù)器廠站側(cè)應(yīng)用服務(wù)器廠站側(cè)中心通訊服務(wù)器 監(jiān)視站控制室工程師站采集器傳感器采集器傳感器采集器傳感器上下限預(yù)警變化率預(yù)警故障預(yù)警相關(guān)性預(yù)警統(tǒng)計(jì)特性預(yù)警預(yù)警信息存儲(chǔ)響應(yīng)信

13、息推送1號(hào)發(fā)電機(jī)2號(hào)發(fā)電機(jī)3號(hào)發(fā)電機(jī)圖 8 水電行業(yè)發(fā)電設(shè)備安全預(yù)警實(shí)施架構(gòu)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)。齒輪箱維修數(shù)據(jù)信息提煉關(guān)聯(lián)模型聚類模型齒輪箱生產(chǎn)信息（設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、安裝、）風(fēng)機(jī)運(yùn)行配套數(shù)據(jù)（輪轂、葉片、傳動(dòng)鏈、振動(dòng)信號(hào)、齒輪箱油溫等）K-means算法分類樹算法Apriori算法FP-growth算法失效故障分類風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)（客戶、氣象、發(fā)電率等）齒輪箱生產(chǎn)廠區(qū)或車間失效故障頻率（投入使用后多久發(fā)生失效故障）失效故障部件齒輪箱型號(hào)各類失效原因影響程度各類失效故障影響程度各類失效故障原因內(nèi)在因素外在因素圖 9 齒輪箱失效故障原因分析