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智能工厂工业大数据云平台的设计与实现

2018/7/17    来源:互联网    作者:孙为军  谢胜利  汪谷银  刁俊武  阮航      
关键字:工业大数据  智能工厂  网络化协同制造  
本文针对智能工厂工业大数据应用需求,以炼化企业为例,通过搭建智能工厂大数据云平台,实现全网全流程多源异构数据采集,提供多层次分析方案,建立数据挖掘方法模型库,承载智能生产、网络化协同制造等智能服务,提升企业自身的核心竞争力。

    云计算、大数据、物联网等新一代信息技术和工业化的“深度融合”,正在加速传统制造企业的转型升级。智能工厂作为智能制造的重要实践模式,核心在于工业大数据的智能化应用。炼化企业是制造业的重要组成部分,工业大数据处理技术成为提升炼化企业核心竞争力的关键力量。

1 工业大数据的需求

    1.1 工业大数据的概念和特征

    《工业大数据白皮书(2017)》将工业大数据定义为:在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节

    所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据具有一般大数据的数据体量大、数据类型多、价值密度低和处理速度快的特征(4V特征),还有区别于其他行业大数据的自身特点和挑战:(1)非结构化数据比例大,数据来源广泛且分散:工业大数据有来源于产品生产现场工业控制网络的监控数据,有来源于企业现有的信息化系统的数据,也有来源于互联网的供应商、消费者数据;(2)数据相关性强,既存在关联关系,也存在因果关系:工业大数据的产生和应用都围绕产品全生命周期、优化生产线、改善供应链等,数据之间存在很强的关联性,并且分析准确性要求高;(3)时空序列特性:工业大数据来源于工业控制网络和各种传感设备,具有产生频率快、严重依赖采集时间、测点多、信息量大和稳定性要求高等特点,需要采用可靠的数据采集、高效的数据存储、快速的海量数据处理工具进行管理;(4)面向具体工业领域,专业性强:工业大数据需要解决面向智能设备和智能产品的全生命周期、故障检测、健康预测等深层次分析和应用的问题。

    1.2 炼化企业的工业大数据

    炼化企业作为典型流程制造模式,生产过程极其复杂,具有原料物性、生产工艺、生产装备复杂和安全环境要求高等特点。炼化企业工业大数据应用的难点是打通企业数据采集、集成、管理、分析和应用的产业链条,采用数据驱动业务的数据思维方式来进行生产过程管理和创新业务活动。以数据采集为例,炼化企业石油加工生产过程不仅涉及多变量协调,不同工艺路线、工艺参数会产出不同目标产品及收率,而且涉及塔类、罐区、机泵、管线、换热设备等类型众多的复杂生产装备,此外,生产计划多变、技术人员经验不足等都是导致数据采集困难的主要原因。

    炼化企业智能工厂建设将以统一工业大数据云平台为中心,提高工厂对不同设备收集的海量信息进行梳理的能力,提高企业信息系统的计算能力和数据消化能力,实现对企业的产品数据、运营数据、销售数据、客户数据的实时而有针对性的分析,对企业的研发、生产、运营、营销和管理方式进行智能化创新,实现信息流、物流、资金流、知识流、服务流的高度集成与融合,使得企业持续创新,并不断开发新产品、新服务。

2 工业大数据云平台

    统一的工业大数据云平台能提供云计算和大数据能力,建立数据共享集群、计算服务集群、数据仓库集群,实现PB级数据存储。平台使用OpenStack实现硬件资源虚拟化,使用内存计算和内存数据库技术解决性能问题,以有效地支撑各类资源和数据实现面向炼化企业智能工厂的按需聚合应用,支撑海量数据的分析处理,统一的大数据云平台物理结构如图1所示。

统一的大数据云平台物理结构

图1 统一的大数据云平台物理结构

    平台基于Lambda架构搭建支持多计算模式的大数据系统,整合离线、实时和流计算,可集成Hadoop、Kafka、Storm、Spark、HBase、MPP数据库等各类大数据组件。平台使用新一代的MPP并行数据库集群作为大数据处理平台的核心,实现对海量数据的存储、集成和分析等操作,支持在线查询、实时交互分析、异构数据处理、高频历史数据融合探索、可视化数据展现,支撑炼化业务大数据分析应用。使用基于Hadoop的数据处理技术管理非/半结构化大数据,并用事务型数据库支撑智能工厂在线业务系统,为平台提供数据支撑,构建智能工厂大数据分析和处理平台。

责任编辑:程玥
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