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高艳辉 石家庄天远科技集团有限公司 研发中心副总经理

2019/1/18    来源:e-works    作者:e-works整理      
关键字:CIO评选  e-works年度盘点  智能制造  高艳辉  
本文为“2018年度中国制造业杰出暨优秀CIO”参评材料。本次将评选出在企业成功规划和实施大中型两化融合或者智能制造项目,带领各方积极推进项目实施并达到预期效果,为企业带来实际效益的制造业企业的优秀CIO。

一、企业简介

    石家庄天远科技集团有限公司(下文简称,天远)成立于1992年,总部建于河北省石家庄高新技术产业开发区,现有员工716人,注册资金3135万元,2018年营业收入8.5亿元。

    天远是中国第一家将互联网技术引入工程机械行业并获得巨大成功的企业,其自主研发的“工程机械远程监控系统”是中国工程机械行业最早的工业互联网平台,通过15年的发展,陆续成为多家世界500强企业互联网平台及智能解决方案的提供商。

    2018年3月天远与清华大学成立“智能装备大数据技术联合研究中心”,同年成为“大数据系统软件国家工程实验室合作单位”和“中国移动5G联合创新中心合作伙伴”,并正式将现有平台整合为“天远智能装备服务平台”。

    天远具备的资质有:互联网服务许可证书、地图测绘资质、计算机系统集成资质、呼叫中心运营资质、软件能力成熟度及集成CMMI三级证书,通过了ISO9001质量管理体系,ISO27001信息安全体系,TS16949汽车行业质量管理体系、信息安全等级保护三级等。天远荣获的奖项和称号有:全国两化融合标杆企业、机械工业科学技术进步二等奖、河北省测绘学会科学技术奖一等奖、河北省十佳软件企业奖、河北省优秀软件产品奖等奖项。

二、个人简介

    高艳辉,现任天远研发中心副总经理:

    ●2003年-2007年,正式主持并组织研发生产天远第一代远程智能服务系统产品,可采集十余种设备工况,并可进行远程锁解车控制,使用GSM网络进行数据传输;第二代产品,基本支持工程机械主要工况参数的采集,实时故障信息回送,多种远程控制模式,开始小范围使用GPRS做为数据传输手段。为各品牌建立工程机械远程监控系统,实现设备状况监测、远程控制、数据分析报告等多项功能,系统服务的企业占行业主要品牌的三分之一。

    ●2008年至2012年,组织研发第三代产品,全面支持设备CAN数据总线,适配设备从工程机械扩展到道路运输、农用机械等领域,GPRS做为主要数据传输方式。

    ●2013年至2016年,组织研发第四代产品,采用更开放的自有通用协议及工业数据传输协议,基本形成功能标准化,可适用不同市场的多品种、小批量需求,可支持4G网络通信方式。建成面向行业用户、制造商、经销商、服务商、运营商的综合管理系统,并形成面向行业的互联网门户和一系列移动APP

    ●2017年至今,第五代产品(研发试验中),具备边缘计算能力、边缘存储能力、近场通信能力、10Hz以上高频数据采集能力,兼容5G通信网络。与清华大学合作,利用大数据、云计算、机器学习等技术,建立智能装备大数据平台。

天远科技

图1 天远研发中心副总经理 高艳辉

三、个人信息化从业经历及主要业绩

    经过多年行业经验知识的积累,将工程专业知识和IT技术融合起来,自2003年至今参与的智能制造相关领域研究开发项目主要包括:

    ●设备剩余价值(寿命)评估软件。通过分析设备的外观评估数、工况履历数据、维修保养数据、零件更换数据,获取当前健康状态用于评估参数。

    ●远程锁车软件。对于用户非规范操作、商业信贷风险问题时,远程控制设备限定转速、扭矩、功率等范围,在保证用户安全的前提下,合理控制设备降低风险。

    ●司机驾驶行为分析软件。通过边缘计算生成司机驾驶行为事件,计算行为操作模型,用于规范用户操作,设备操作员考核评比,降低不规范操作,减少环境污染,提高设备工作效率。

    ●故障等级判定软件。根据工况履历数据、故障代码数据、历史维修保养数据分析,得到故障等级判定模型。使用该模型可以减少过度修理,高效使用修理资源,降低服务成本。

    ●发动机工作循环分析软件。通过发动机关键运行参数,转速扭矩工作区间,结合燃油消耗情况进行工作情况评价。

    ●金融风险评估模型。根据设备工况评估残值及客户还款能力,计算当前设备资产净值,评估金融风险。

    ●零配件销售量预测模型。根据设备工况和历史维修保养数据,预测零配件销售,合理控制仓储库存。

    ●设备保养预测软件。传统保养采用设备工作小时或行驶公里数,设备实际工况有很大区别,容易导致过度保养或保养不足。通过结合设备实际运行工况数据结合保养预测模型,得到适当的保养计划。

    ●服务派工路径优化软件。根据设备及服务资源的空间位置关系及服务事件的紧急程度,提供有效算法及模型。

    ●设备八级报警软件。根据业务流程事件的紧急情况,合理分配工作资源,提高人员工作饱满度等均经过企业验证和使用。

    “天远智能装备互联网平台”已成为跨工程机械、交通运输、农用装备等行业,贯穿制造、流通、金融、保险、工程管理等领域,集物联网采集、远程通信、大数据、云计算、可穿戴等技术为一体的工业互联网平台,为中国工业装备的智能化发展提供完备的数据支持和服务。

    以上项目可独立成为行业标准模块展开实施,也可组合为制造企业、流通企业和行业用户提供多维度立体式平台服务,带来的广泛的社会效益和经济效益,成为行业标杆。同时系统还在不断的深入升级和发展阶段,利用最新的智能技术和大数据平台服务将会为智能制造及相关企业带来更大的价值。

四、近2年在企业主要推进的智能制造项目

    近2年在企业主要推进的信息化项目是在充分分析智能装备大数据平台业务需求的基础上展开的关键技术攻关和平台微服务软件开发,及开展平台建设和应用测试,在此平台下开展的推广应用。

    1.项目规划

    智能终端数据传输的传统流程是:数据采集->数据计算->数据传输。随着客户衍生需求的骤增,智能终端需要采集的数据量也爆增,智能终端数据处理、存储和传输的压力逐渐增大,智能终端应对数据处理传输的能力和市场的需求也在逐渐增大,在此基础之上,智能终端采集、压缩和传输技术的技术研究应运而生。

    智能终端采集、压缩和传输技术的研究路线是:从具体应用场景出发,总结智能终端数据处理和传输的通用模式,以此基础设计升级解决方案:

    首先,智能终端数据主要采集工程设备的工况数据,特点是频率高,变化范围广,但基于一定的范围和特定的变化规律。因此便于通过压缩算法提高传输能力和节约传输成本,采用数据压缩算法,平均1K字节数据可压缩到300~500字节左右,可以极大提高数据传输的效率,从而也提高了终端数据处理的效率和能力。同时,中心服务器端亦可以批量处理终端数据的解压缩工作。最后,在智能终端数据传输的传统流程基础上,在数据传输步骤之前增加数据压缩处理算法,提升数据传输的速率降低数据传输的大小,并以此降低数据传输的成本。

    2.项目实施

    首先,实时流计算框架研究。根据典型的实时流计算业务场景,分析其中的触发条件、计算输入、计算过程等重要元素,定义实时计算模式通用描述方式;对典型场景进行分类,找出不同场景的在计算模式上的不同点;设计通用的实时流计算框架,包括对复合型数据流的处理方案以及对实时流计算任务的处理步骤。

    其次,模型驱动的通用实时流计算方法研究。实时计算任务有很多,并且随着客户衍生需求的爆发,需要在实时计算平台内不断扩充新的实时计算任务,为了简化开发流程,本文对不同的实时计算场景抽象建模,对实时计算中的关键元素进行定义,建立统一的实时计算项目-任务模型;基于项目-任务模型设计实时计算模型定制方案,给出实时计算模型描述语言,为实时计算平台提供业务功能水平扩展的能力。

    然后,实时流计算平台关键技术研究。根据流数据和分布式计算系统的特征,实时流计算平台具有低延迟、健壮性、乱序控制等关键非功能性需求,本章会就这些细节问题进行研究,给出相应的关键技术解决方案。同时,基于前文总结的实时计算模式和实时计算模型,提出对应关键技术研究结果。

    最后,实时流计算平台的设计与实现。基于某智能装备制造企业的业务需求进行技术选型,设计并实现了基于Kafka、Storm等开源框架的实时流计算平台;通过真实的实验数据验证状态监测实时流计算平台的逻辑正确性和乱序控制、负载均衡、窗口对齐等关键技术的有效性。

    3.应用效果

    1)制造商提升产品质量

    设备出厂时通常根据平均使用的场景设定相关的控制参数。但是,在实际使用中的情况是千差万别,导致发动机、液压、结构等系统不可能始终工作在最佳状态。如何不断改进整机的设计和制造水平,满足不同使用环境条件的需要。根据不同的使用环境,如何优化各系统的控制参数,最大限度发挥这些系统的效率,一直是制造商迫切需要解决的问题和难点,本系统使用所采集工况数据和模型算法,运用大数据平台工具,对设备参数进行优化,达到最佳配置状态,将参数配置运行结果数据反馈给设备厂商,为设备设计优化改进提供数据模型支持。

    2)为销售商降低金融风险

    机械装备投资大,资金回笼与工程项目的施工进度息息相关。对于机械装备融资项目,销售商承担很大的债权风险。为了减少融资项目的风险,销售商必须随时随地掌握债权设备的地理位置和实际工作状况,及时评估债权风险和采取必要的保护措施,避免造成重大损失。

    本系统使用所采集工况数据及市场数据,结合模型算法,运用大数据平台工具,及时分析掌握设备工作状态,预测用户还款能力,对违约风险进行有效控制。

    3)为在保用户可降低维修商费用,为出保用户可节省设备用户维修支出费用,提升产品声誉和品质。

    机械装备属于长寿命智能装备,维修保养市场非常巨大。目前大部分机械装备采用事后维修模式,在故障发生时,为了减少停工时间,往往采用就近的非规范的维修方式,导致维修保养市场流失,设备经常运行在高故障率的状态下。本系统可以对客户特征、工程项目数据、设备工况实时数据进行分析,主动提供最佳的维修保养服务,大幅度降低设备故障率,为用户降低总的维修成本,延长设备寿命,提高设备残值。

    4)运营商控制运营成本

    国内施工业及运输业一直面临巨大的成本压力,导致设备的超负荷运营,车辆超载和疲劳驾驶等违规事件禁而不止,各种事故频发,加大了企业的运营成本,也给人民生命财产带来严重的威胁。本系统通过大数据分析模型,可及时分析出违规操作,进行风险预警提醒,规范防止违规事件发生,改进操作人员的使用习惯,严防非法行为,减少空载运输比例,提高设备利用率,从而大幅度降低运营成本。

五、个人在推进智能制造工作中的体会或观点

    1.智能装备状态监测大数据增长迅速,迫切需要面向行业的开放和柔性的大数据平台支持大规模和高通量智能装备数据采集、处理和存储。

    以目前智能化程度较高的工程机械为例,截止到2016年底,中国工程机械主要产品保有量约为672~728万台,年新增50万台,国内实际使用工程机械金额3849亿元。面对如此庞大的保有量和不断增长的新机销量,依靠传统的管理和行政手段已经出现诸多弊端,除了直接的产品技术等问题,在排放标准的推动、监管以及实施方面存在较大问题和缺陷,特别是在排查废旧设备的地域分布和施工监控环节上缺乏有效的大数据支撑。因此,面对这样的困境和阻碍,需要尽快建立面向各类智能装备的开放和柔性的大数据平台,从设备的生产研发、产品流通、设备回收及循环再制造领域,迈出全行业的管理升级和创新变革的步伐。因此,在迎接新一轮行业变革升级的过程中,建立支持大规模智能装备接入的、面向行业的开放和柔性的大数据平台,已经成为实现智能制造转型升级的关键基础。

    2.高端智能装备制造业转型升级和后市场服务,迫切需要智能装备大数据平台提供面向跨生命周期和多业务主体的系统集成和产品数据共享服务。

    通过对于大数据平台在智能装备领域的运用,可以有效的解决现阶段设备全生命周期的疑难问题,有助于建立设备全生命周期管理模型,提升管理效率;有助于寻找设备节能空间,降低设备能源消耗等。智能装备大数据在设备管理中的应用可以为企业制定科学的资产投资方案、备件库存空间、费用管控方案,可以有效的降低投资失误率、备件资金占用及维持费用。与此同时,通过大数据平台进行有效的数据管理,可以使企业设备管理真正实现预知维修(预防维修),提升设备综合利用率,降低企业停工、质量损失,说明了该平台存在的必要性。

    3.复杂智能装备产品设计创新和质量控制,迫切需要智能装备大数据平台提供面向装备制造商、支持闭环反馈的数据追踪和知识获能力。

    为充分发挥企业在技术创新中的主体地位,工程机械“十三五”发展规划鼓励企业加强对产品在可靠性,数字化智能化制造;加强检测、试验与评价数字化智能化平台建设,强基等四方面示范创新工程的投入,以推进企业为主导的产学研协同创新的示范效应,促进工程机械产业结构和产品水平迈向中高端。基于此背景下,尽快建设支持闭环反馈的智能装备大数据平台,既是《意见》提升工程机械产品竞争力的实现手段,也满足我国智能装备企业对提升产品质量的迫切需求,只有通过大数据平台的支持,才能助力实现智能装备的产品设计创新和质量控制水平,才能实现从制造大国向制造强国的重要转变。

    4.智能装备助力工程施工建设管理模式创新升级,迫切需要建立支持各类施工装备数据联动和打造数字化施工工地的大数据平台。

    对于工地安全管理人员、业主安全监督员、政府安全稽查人员以及相关部委基于施工景气指数的报告分析,均可以通过大数据平台的成立,对区域内的设备及设施的运行状态,进行远程实时监控和管理,及时掌握区域所有设备和设施的运行状态。通过有线网络或无线网络实现工地现场与远程管理中心之间的数据通讯,实现工地内部设备数据联动,施工状态和施工环境数据的分析,最终实现智能结构物联网、打造数字化工地

责任编辑:程玥
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