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搭建工业互联网平台,陕鼓动力实现智能运维

2021/1/28    来源:e-works    作者:e-works整理      
关键字:工业互联网案例  e-works年度盘点  智能制造  陕鼓动力  
本文为“2020年度中国智能制造最佳实践奖”参评案例。本次活动将评选出2020年度,为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,供广大制造业行业企业学习供鉴。

一、企业简介

    西安陕鼓动力股份有限公司(以下简称“陕鼓动力”)成立于1999年,是以陕西鼓风机(集团)有限公司(1968年建厂)以生产经营主体和精良资产为依托发起设立的股份公司,现有员工3042人,2019年主营业务收入726,939.34万元,公司秉承“为人类文明创造智慧绿色能源”的企业使命,致力于成为能源、石油、化工、冶金、空分、电力、智慧城市、环保、制药和国防等国民经济支柱产业的分布式能源系统方案解决专家。按照“全力推进‘两个转变’,打造世界一流智慧绿色能源强企”的战略目标,紧抓分布式能源产业成长机会,形成了“能量转换设备制造、工业服务、基础能源设施运营”三大业务板块。陕鼓是我国重大装备制造行业的龙头企业,建有国家首批认定的国家级技术中心和国家人事部批准设立的博士后科研工作站。

    从2002年起,陕鼓动力主要经济指标居国内同行业前列,是中国工业行业排头兵企业。2020年,面对突如其来的疫情,陕鼓人不畏艰难,逆势向前,在“抗疫情促转型”中取得了又快又好的发展,销售合同额同比增长97.82%,营业收入突破百亿,同比增长73.81%。

西安陕鼓动力股份有限公司

图1 西安陕鼓动力股份有限公司

二、企业在智能制造方面的现状

    1)在数字化设计体系建设方面,陕鼓2008年以来,通过实施三维CAD平台建设以及后续的三维参数化设计,陕鼓目前已经统一了三维CAD(UG NX)平台,建立了整个三维设计平台的基本流程和基本规范,实现了NX与PLM的集成工作,构建了参数化设计平台的基本框架,包括部分产品典型专用件三维参数化设计模板、标准件库、管道标准件库、常用通用件库、常用外购件库;尤其是和三化工作结合,为水蒸气压缩机数字化设计提供了整套方案,包括参数化建模、装配、工程图、CAE计算、CFD计算、PLM管理(模型导入与导出、装配管理、属性管理)。截至2014年,陕鼓在LNG、水蒸汽压缩机、风洞、管线压缩机、PHM、硝酸四合一、8万-10万空分压缩机、大型轴流压缩机、大型能量回收装置等多个项目中使用三维CAD技术进行了产品开发工作。

    2)陕鼓依托国家863、973、智能制造标准化、新模式等工业数字化、智能化重大课题,在基于物联网的智能监测技术、复杂关联故障诊断技术、数字化检维修技术、备件预测技术以及大数据分析和云服务技术等方面研发了多项技术创新和突破,为依托行业工业互联网平台设备上云解决方案的实施打下了坚实的技术基础;陕鼓远程监测诊断中心接入超过300家用户的500余台大型机组在线运行数据,并已形成特有远程诊断服务技术及商业模式,为本项目的服务推广积累了丰富的技术经验数据基础和客户资源。服务近十年来为用户提供各类故障预测预警4000余次,各类故障诊断方案3720项,为用户节约设备管理直接费用近5亿元。

    3)陕鼓在空分、化工流程等领域研发集流程模拟、过程实时优化与预测控制于一体空分设备智能优化控制。同时,借助EMASE构建装置能源管理中心,对能源消费过程进行管理,包括能源审计、节能服务、节能改造措施以及运行维护。通过实施软硬件一体化的综合能源管理解决方案,提供项目需求分析、方案设计、工程实施、数字化运维等一系列服务,帮助客户实现节能增效和安全运营目标。以空分用户为例,通过稳定优化控制策略,使各项工艺参数得到优化,始终维持空分装置处于最佳工况和低单耗。即使设备不进行变负荷操作,氧气产品单耗比原来实施自动变负荷改造之前也要降低3%-4%,每年每套装置能为用户产生2000万元以上的经济效益。

    4)陕鼓面向分布式能源万亿级市场研发出能源互联岛技术。该技术是根据用户侧精准需求分析,结合供给侧的资源禀赋,采用互联网及大数据分析技术,按时、按需、按质向用户端提供的分布式清洁能源综合一体化的解决方案。为进一步支持企业进军分布式能源市场,企业持续开发陕鼓能源互联岛全球运营中心的智能化能源信息管理平台。

    5)基于陕鼓目前的行业优势,以优势撬动资源,以资源提升服务,目标寻求企业的互联网转型升级,在实现陕鼓业务的互联网化基础上,实现产业链上下游商业数据的集成化,包括但不限于交易数据、生产数据、金融数据、服务方案数据等,目标成为行业供应链服务的最佳综合服务商,来实现陕鼓的快速发展和可持续发展。

    6)结合对于行业需求和公司战略的进一步研讨,陕鼓与业内优秀企业与科研机构进行合作,逐步形成工业互联网平台服务框架,将在监测对象及生产工艺的复杂程度、监测数据量、故障诊断与性能优化等大数据挖掘的深度与难度、知识库与推送服务与深度等方面占据行业领先地位。

三、参评智能制造项目详细情况介绍

    1.项目背景介绍

    国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》指出:“加快建设和发展工业互联网,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,发展先进制造业,支持传统产业优化升级,具有重要意义。一方面,工业互联网是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施,加快其发展有利于加速智能制造发展,更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务资源配置,促进传统产业转型升级,催生新技术、新业态、新模式,为制造强国建设提供新动能。

    工业互联网还具有较强的渗透性,可从制造业扩展成为各产业领域网络化、智能化升级必不可少的基础设施,实现产业上下游、跨领域的广泛互联互通,打破“信息孤岛”,促进集成共享,并为保障和改善民生提供重要依托。另一方面,发展工业互联网,有利于促进网络基础设施演进升级,推动网络应用从虚拟到实体、从生活到生产的跨越,极大拓展网络经济空间,为推进网络强国建设提供新机遇。当前,全球工业互联网正处在产业格局未定的关键期和规模化扩张的窗口期,亟需发挥我国体制优势和市场优势,加强顶层设计、统筹部署,扬长避短、分步实施,努力开创我国工业互联网发展新局面”。

    作为重型装备制造服务厂商,陕鼓服务客户主要属于流程工业领域,因生产过程工艺流程长,反应机理复杂,生产规模大,影响因素多,属于典型的非线性、大时滞、强耦合过程,这使得过程控制的精确数学模型无法建立,面临需要大量专业知识支持的持续性解决方案的问题,如设备状态监测、工况优化、故障诊断、功率预测、预测性维护、能效优化、能力交易、供应链金融、设备租赁等业务均需要组建专业团队才能完成。以故障诊断为例,组建本地故障诊断中心,设立专业的故障诊断团队投入相对较大,获得的收益相对偏低。但借助工业互联网平台,依托专业设备监测诊断解决方案商提供在线的设备状态分析、故障预测,就能大幅度降低该业务的运行成本提升服务质量。

    经过多年积累,陕鼓具备工业互联网产业平台经验。围绕流程行业提质增效及高质量发展需求,陕鼓利用工业传感器网络与泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人员信息等要素进行实时高效采集和云端汇聚。完善支撑海量工业数据处理环境,依托底层PaaS平台构建的可扩展的操作系统,为工业应用软件开发提供一个基础平台。同时,研制边缘计算智能物联网关,实现底层数据的安全采集,并依托平台,向用户提供设备健康评估、故障诊断、故障预测和预测性维修、智能巡检,资产管理,运行绩效管理,运维数字双胞胎;针对流程工艺,提供先进控制,工艺及过程数据建模、计算、分析、优化;在工业园区管理方面,提供能源管理,现场智能监控等功能。

    同时,基于流程工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析,实现工业知识的沉淀和复用,提供开发工具及环境,实现工业APP的开发、测试和部署。面向特定工业应用场景,激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、封装化,让用户可以通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置。最终实现提高设备能源利用效率、减少污染物排放、强化风险防范、降低运维成本,实现节能降耗和效率提升。

    2.项目实施与应用情况详细介绍

    1)平台总体架构

    平台按照接入层、工业PaaS、应用层进行分层功能架构设计。工业PaaS平台基于通用PaaS平台面向工业领域进行深度改造,由通用PaaS、工业大数据平台、平台运营系统、测试集成开发系统、工业微服务组件库、行业机理模型等部分组成,以满足工业实时、可靠、安全需求,并在工业行业实践当中不断优化以适应工业企业的复杂需求。同时,充分考虑到5G网络技术的发展与应用,平台底层数据传输及信息通讯支持5G技术体系,在用户端采用边缘计算部署,确保控制层响应速度及生产数据安全。

陕鼓动力工业互联网平台架构

图2 陕鼓动力工业互联网平台架构

    在应用层根据上游、中游、下游进行区分,提供工艺及能耗管理、流程控制优化、远程诊断、设备预测性维护、专家支持、设备节能等多类工业APP。

    2)平台功能模块组成

    陕鼓智能运维工业互联网平台主要对流程工业用户的透平设备全生命周期健康管理起到业务模式的支撑能力:能实现将不同来源和不同结构的数据进行广泛采集;具备支撑海量工业数据处理的能力;能通过工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析,并能实现对工业知识的沉淀和复用;能够提供开发工具及环境,实现工业APP的开发、测试和部署。平台具备温度、压力、振动等参数大数据处理能力,具体要求支持集群化部署,支持虚拟化部署,预留2万台设备,40万矢量测点(每点25600采样率的波形数据)的实时处理、历史数据挖掘等计算能力;

    平台具有智能处理能力,平台需通过机器学习的方法(必须包括但不限于深度神经网络)对于机组数据与用户操作数据进行实时连续自学习建模,并支持将学习所得的模型下发到数据单元执行,进行异常检测,风险预警;平台具有智能传输能力:传输过程需自适应带宽传输,重要数据(报警、波动)优先传输,异常数据不丢失;平台可远程数据单元的传输逻辑:采集频率可自适应调节,降低通信带宽占用,降低通信费用;具有异常捕捉算法、特征提取算法、自适应报警阈值学习算法等智能算法,实现定值预警、趋势预警等预警,减少虚报和漏报率。

    平台边缘侧主要实现设备关联资产的安全监控、工业数据管理,在平台侧实现工业数据分析,云技术应用和移动交互发布。平台各层主要架构与能力如下所示:

    边缘连接层:边缘连接层主要负责收集数据并将数据传输到云端;

    基础设施层:平台层主要提供基于全球范围的安全的云基础架构,满足日常的工业工作负载和监督的需求;

    应用服务层:应用服务层主要负责提供工业微服务和各种服务交互的框架,主要提供创建、测试、运行工业互联网程序的环境和微服务市场。

    3)平台业务功能

    (1)透平装备数据监测

    通过遴选各专业的主要设备及其运行状态指标,对直接影响运营服务的主要设备和设备运行状态的主要参数信息进行动态监测并形成统计分析图表及电子文档报告等。

    a.监测数据接入

    系统限定监测接入主要包括实时数据、近线数据和离线数据三种类型数据。

    b.监测数据展示

    监测数据展示作为总体前端功能,通过系统信息客观反映出设备的运行状态,故障信息,减少了人工报送环节带来的主观因素影响,真实客观获得设备运行情况的相关数据。并通过推送实时信息到移动端(手机app)来快捷方便地展示给协作厂家现场服务人员,所负责部门领导及时了解情况。根据动态监测展示模块,系统对应相关作业、客户端展示不同内容。

    (2)设备信息管理需求

    a.信息采集管理:

    基础信息采集、动态信息采集、维保信息采集

    b.信息综合管理:

    ①系统建立针对单体设备全生命周期数据库:形成设备从购买、投入使用、故障、维修、更新报废的全生命周期追踪信息链。

    ②系统信息分类存储:将设备台账、设备运行、维保、工单、标准文档各类采集信息分类入库,统一整合推送标准知识模块进行标准规范化。

    ③信息综合查询展示:不仅可查看动态监测查询的设备运行状态数据,同步更新的台账数据,还可以结合工单查看维检修各个环节操作的信息,所在的阶段。

    (3)故障分析管理

    目前透平设备的自动化程度越来越高,结构越来越复杂,需要考虑更复杂的运行状态、工艺参数及工作环境,因此需要更加人工智能方法的预测技术来指导机械设备的故障管理。

    a.故障统计分析

    b.设备指标因素筛选

    c.故障诊断

    (4)故障预测

    首先选取若干历史数据序列作为样本源,然后构造适宜的网络结构,用某种训练算法对网络进行训练使其满足精度要求后进行预测。故障预测模型主要以两种方式实现预测功能:

    一是建立函数逼近器,对装备工况的某参数进行拟合预测;

    二是考虑输入输出间的动态关系,用带馈连接的算法模型对过程或工况参数建立动态模型进行故障预测。

    (5)维修检修管理

    面向资产密集型的冶金、化工等流程企业,系统以资产设备为主要管理对象,按照定期检修、状态检修、缺陷管理、技术改造、故障检修和停机大修等各种维修策略,建立以维修工单为核心的计划、执行和分析管理制度,保证的高效、可靠和安全的运行,同时缩减维修成本,实现企业利润最大化。

    a.以可靠性为中心,建立在设备的设计特点、运行功能、故障模式和后果分析的基础上,以最大限度提高设备的使用可靠性为目的,应用安全性和可靠性数据,判别子系统和零部件是否处于临界状态,确定维修必要性和可行性,对维修要求进行评估,最终制订出实用、合理的维修计划。

    b.在现行的使用环境下,识别设备的功能评价的性能指标。

    c.可采用的预防性维修策略。

    (6)基础维修管理

    基础维修管理主要具有以下几点功能:

    a.系统整理优化各类维修基础工作流程,实现电子化,在线化管理。

    b.系统整合各专业设备故障,对故障告警维保进行订单式追踪监视管理。

    c.实现维检修各个环节可见可控,加快的作业流转速度,保证设备安全快速恢复正常运行,减少对生产运行带来的间接影响。

    系统监测到设备故障告警后,结合辅助决策管理,创建故障维修工单,触发故障维修流程,推送相应专业工作人员客户端,提醒各单位及时完成各自工作,并实时记录各项作业确认时间,完成时间,从侧面来监督提高工作效率,一次维修完成需各专业确认正常,并进行记录入库,完成对故障的识别、维修、反馈的整体流程。同时还能定时创建定检修工单,触发定检修作业流程,提醒维修人员完成日常定修作业,实际作业完成需通过系统上传作业内容,维检修后的设备正常状态报告(包含关键指标参数+照片)。

    (7)状态维修管理

    a.系统通过统计分析维检修信息,挖掘出可表征设备状态指标(可结合数据仓库技术(DW)、联机分析处理技术(OLAP)、数据挖掘技术(DM)来分析研究)。

    b.建立满意度评价体系,结合现场经验、原有标准制定参数阈值。

    c.结合实时运行监测数据,实现对设备状态全方位展示以及辅助决策管理,准确判断出设备当前运行状态,工况,当设备运行状态不能达到满意度指标时,触发状态维修流程,系统根据设备状态提出维保方案,推送各单位部门相应维检修业务。

    d.另外对于故障维修信息的积累,是设备运行管理水平的反映。因此,通过对工单填报的故障原因和维修办法的信息收集,作为专业知识的积累存储在数据库当中,形成企业设备维保知识库,实现知识共享。

    (8)辅助决策管理需求

    辅助决策支持是指在一系列控制过程或操作中,协助操作员决策完成处置设备故障告警、维修恢复等过程中的系统联动功能的相对独立的软件模块。辅助决策系统充分利用系统平台的数据集中优势,把人的判断力和计算机的信息处理能力综合在一起,及不影响其的主观能动性,还可以辅助提高企业操作人员与维护人员的决策效能。

    (9)服务商及供应商绩效考核管理

    a.工作统计考核

    b.绩效考核评估

    (10)设备服务能力评估

    针对设备维护与管理的评价方法研究,以期用量化的评估结果对企业的设备维护与管理工作进行指导。

    a.设备维护管理评估

    b.设备报废(更新)管理

    c.协同报表审批

    (11)标准知识管理

    a.建立完整的标准知识库

    系统搭建设备基础信息和维保信息的数据库,使设备基础信息和设备维保信息一一对应,并包含设备管理的相关规范、制度、标准等文档类的信息,作为专业知识的积累存储在数据库当中,形成企业设备维保知识库,实现知识共享。

    b.协同各个功能模块整合推送

    标准知识管理模块收集来自信息管理模块的大量信息,同时协调连接其他功能模块,通过各个职位对应人员可查询相应的标准文件,故障应急预案,维保方案信息等。

    c.建立查询检索引擎

    (12)设备台账

    设备台账功能模块设计包括基本信息(包括设计、制造、安装、调试信息)、结构参数、运行信息、维修历史、保养历史、关联备件、关联工机具、关联文件等子模块内容。设备台账功能模块设计目的是建设全生命周期的设备管理档案,包括设计资料、制造资料、安装资料、调试资料、运行信息、维修历史、保养历史等。

    关联备件主要指设备零部件,包括零部件名称、资产编码、规格型号、库存数量、库存位置等信息。

    关联工机具主要指维修该设备需要的维修工种、维修专用工具、维修吊装工具、维修辅助材料等信息。

    设备文件管理可作为设备台账管理的支撑内容之一,对应设备文件类型包括OEM文件(装配图、零部件图、工艺流程图、操作使用说明书等)、标准文件、无损检测报告、状态检测报告、维修保养报告、事故分析报告等;文件格式可兼容PDF、word、Excel、AutoCAD、Jpeg、PNG等格式、可以在线浏览等。

    (13)门户集成

    系统需要整合一个企业数据交换和信息资源管理平台,解决企业内各系统之间的数据共享、单点登录、数据交换等问题,同时也能有效支撑各分公司级与总部之间的业务数据交换的需求,解决信息的上传下达、数据的集成和进行、统一用户管理。

    系统考虑集成的现有系统有CCTV、OA、邮件、电子工单等。

    4)基础算法工具

    陕鼓智能运维工业互联网平台工具层提供丰富的数据挖掘算法工具,包括分类、聚类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、文本挖掘及协同过滤共八大类算法。除经典算法外,还包含陕鼓结合工业数据特点独创的多种自主算法,算法的性能与准确性要明显优于传统算法。为满足各种性能需求,设计涵盖分布式算法和非分布式算法。分布式算法适用于大型数据集,能帮助用户快速获得高可靠性的分析结果;非分布式的算法更适用于小规模数据集,能帮助用户灵活地进行预测建模。

    为降低用户开发门槛,平台还集成了一系列的集成学习算法及自动化算法,包括Adaboost分类、Bagging分类与Bagging回归,自动择参、分类/回归交叉验证等,提升了模型构建的自动化和智能化,使算法性能得到明显的提升。

    5)平台服务

    依托陕鼓工业互联网平台及基础核心算法,基于社会化资源+专业化指导O2O透平设备智能运维服务模式,向流程工业设备用户提供全生命周期的设备健康管理整体解决方案。主要平台应用及服务内容包括:

    (1)设备健康管理解决方案

    面向透平装备的维护运行与健康管理智能云服务平台的构建,实现透平装备行业制造维护服务。在平台中,提供监测诊断、维修备件、性能优化托管三项设备运维类服务,涉及全生命周期监测、可靠性评估、维修决策、零等待备件、IETM维修支持、现场平衡、运行参数优化、喘振预警运行等十多项云服务业务,全面提升透平装备运维云服务水平。

    该服务主要依托于网络化监测诊断、全生命周期管理、全产业链制造等技术,围绕动力设备的制造生产、动力装备的运行维护,从整个制造服务环节出发,向客户提供远程监测及故障诊断决策服务、数字化远程交互支持的设备检维修服务、备品备件零库存服务、透平装备全托管服务四项设备运维及健康管理云服务。

    (2)远程监测及故障诊断决策服务

    该服务模式利用互联网获取现场设备及关联系统设备实际运行数据,利用波形、频谱、轴心轨迹、全息谱等专业振动分析图谱,进行主动预警提示与推送。监测诊断服务工程师在接到预警后,进行设备状态评估及故障分析工作,向用户提供7×24小时的设备远程监测及故障诊断服务。同时,在远程监测与诊断的基础上,借助云平台构架及大数据分析,利用远程实时数据对不同时刻信息样本进行跟踪分析,动态地反映出装备运行状态的劣化发展和变化过程,针对装备多类故障劣化发展特点与其表现不同的形式,在故障的发展过程中进行劣化程度的分析与预估,向用户提供不断更新的检修方案建议支持服务。

    (3)数字化远程交互支持的设备检维修服务

    传统的设备管理外包,主要以检维修外包为主,孤立、割裂的对设备停机时表现情况进行检查处理,缺乏对设备全生命周期管理的延续性与关联系统健康的综合分析与管控。本服务模式以设备健康维护为主线,以设备检维修为重点,以AR交互数字化信息管理为支撑。利用远程在线监测及故障诊断系统获取用户机组实时运行状况,结合用户生产安排,为用户确定最优停机检修时间与安排,提前向用户提供预知性检修方案,经用户确认评审后,调配资源按计划时间完成检修准备。现场实施检维修方案时,利用电子维修手册,交互式专家系统形成敏捷决策支持,可有效缩短、控制检修周期,达到预期维修效果。

    (4)备品备件零库存服务

    服务型制造是当前制造业转型发展的一个新方向,以客户为中心,面向产品全生命周期,提供维修维护、运行支持和备件供应保障等服务是服务型制造的首要内容,其中,备件供应保障服务是服务型制造企业的关键技术问题之一。对于大型复杂装备而言,产品寿命周期长,服役产品型号繁多、数量庞大、维修工况复杂,同时面对的客户数量较多,在如此复杂的情况下如何以最低的库存成本来满足客户的备件保障的要求,是传统制造企业在转型过程中面临的实际难题。

    备品备件零库存服务模式从销售、制造、库存、运维等多环节协同运作出发,对各个环节的信息进行综合处理,实现信息的及时共享与反馈。整个协同生产主要从库存、制造环节备件库存管理和销售环节的产品库存管理着手进行分析。备件库存管理方面首先结合技术备件需求预测服务中的备件预测需求信息和库存合同信息、备件出/入库信息为备件协同生产计划提供数据支撑,从而科学地制定出备件预投计划、备件补制计划和备件补库需求计划;将此计划与产品需求信息中的客户订单等信息进行综合处理送往制造加工环节,由ERP系统计划排产进行备件生产。同时,生产过程中的备件信息通过库存管理系统反馈给库存和销售环节,使整个企业的生产运作处于信息共享、任务条理清晰、工作按部就班的协同状态,从而提高了生产运作的效率与备件需求响应的效率。

    (5)透平装备全托管服务

    透平装备作为复杂机电系统具有应用范围广、连续作业、点多线长、危险因素众多的突出特点。面向设备运行绩效保障的透平装备全生命周期托管服务主要是指围绕透平装备生命周期监测诊断和生命周期性能优化、建立维修备件服务平台,着重研究系统相关信息的采集管理,健康状态预示与评估,故障预警和快速智能诊断、旋转设备远程及现场快速动平衡维护以及智能维修决策等关键技术,从而最终构架多兼容性的用户企业透平装备全生命周期托管平台。

    动力装备全生命周期托管服务包括动力装备维修管理托管服务和设备操作管理托管服务两部分。根据设备的磨损和消耗状况,结合企业的经营情况,对各类设备提出合理的维修策略,制定维修计划,以减少设备故障停机时间。该服务将设备的事后维修、初级预防维修和设备的日常巡检、定修、季休、年休、抢修进行有效结合,做到设备状况每日管控,维修计划准确可行,全面保证设备的安全运行的设备维修管理新模式。以装备为研究对象,追求装备综合效率,通过一系列技术、经济、组织措施,对设备运动过程进行科学管理,使其达到高效、安全、节能运行,从而降低综合能耗。

    (6)高耗能设备节能改造服务

    托工业互联网平台获取的设备运行数据,可对设备状态、功率、工作环境进行分析与提升,向用户提供设备节能改造服务。主要服务内容包括:

    a.高炉煤气干式除尘改造服务

    b.风机节能IPCC控制提升服务

    c.WECS循环水综合节能优化服务

    d.余压余热回收发电服务

    (7)节能成套设备的推广

    陕鼓在高炉、化工传统行业中通过对工艺流程的深入研究,研发了BPRT机组(电动机同轴系驱动高炉鼓风机组)、SHRT机组(烧结余热汽轮机与电动机同轴系驱动烧结主抽风机组)、STRT机组等类型的节能机组(烧结余热汽轮机与高炉顶压透平膨胀机同轴系驱动发电机发电机组)。可有效回收工艺流程中产生的热能、压力能转化为电能与动能。通过对用户机组运行数据的收集,可为用户提供机组升级置换、设备租赁等节能增产服务方案。

    (8)工业流程仿真服务

    工业流程仿真技术以工艺过程的机理模型为基础,采用数学方法来描述实际生产过程,通过计算机辅助计算手段,进行生产过程物料衡算、热量衡算和能量分析,进行装置调优、过程剖析和过程综合,达到优化生产、节约资源、环境友好、提高经济效益的目的,为工艺开发、工程设计以及优化操作提供理论指导。通过动态模型可以开展诸如装置开停车,操作规程编制校核,控制策略校核与优化,核心设备与工艺系统匹配性校验,工艺负荷响应等分析验证工作。

    (9)能源管理服务

    采用综合能源六联供系统实现区域内资源自循环、自供给、自处理,实现了多种供能方式的智能调配及能源的优化管理。通过“能源互联岛”模式的推广及应用可为更多的企业合理利用资源、实现能源供需平横、节能降耗提供有效手段。工业企业能源、运营管理平台在能源互联岛架构之上,设计监测范围覆盖全省重点及中型以上耗能工业企业。提供能源在线监测管理、节能目标管理、能源消费管理、企业能源服务管理、能效分析管理、能效对标管理、能效在线诊断、节能监察管理、节能考核管理、能耗预测管理和在线咨询等多项功能。

    (10)现场安全管理服务

    该服务依托于陕鼓工业互联网服务平台子模块安全生产智能化管理平台,结合用户实际业务需求,融合AI视频分析、大数据等先进技术,保障生产作业合规进行,预防作业现场安全事故发生、设备设施遭受损坏,为企业实现安全管理标准化、流程化、智能化的专业性强的安全管理子平台。主要解决用户:现场无法直接监管;监管效果无法提升;作业流程无法规范;违规行为无法实时记录等痛点问题。

    (11)产业链协同服务

    依托陕鼓工业互联网服务平台链易得供应链服务子平台,可联合中小企业资源,共享市场信息,提供能力交易、金融服务、供应链管理等。该子平台分为工业电商、物流运输、供应链金融、研发众包四大板块。通过工业电商板块,合作伙伴可以在平台上采购或销售商品;通过物流运输板块,合作伙伴可以便利的在平台上进行发货操作,承运方可获取更多的运输需求,货主可通过平台实时查询车辆位置,了解运输进度;在供应链金融板块,提供了“1+N”的供应链金融服务模式,后期还将推出基于交易本身的各类供应链金融业务模式,为供应链企业提供便捷、低成本的融资方案;最后,通过研发众包板块,企业可以将研发工作分解发布,平台注册的研发者将接收到这些信息,在平台的协助下为企业提供研发服务。

    3.效益分析

    本项目主要以构建用户数字化整体解决方案为目标,通过智能传感器网络与智能控制技术、EOAC能效优化、数字孪生设备预测性维修体系应用,为用户提供多层级、多模块的流程工业透平装备智能化运维方案。面向不同用户,提供不同类型的集成定制化方案,提供针对性的优化提升服务:

    项目所建设的透平装备智能运维工业互联网平台,提供基于预测性维修体系的设备智能管理,基于AR可视化专家支持服务,大数据支持下EOAC能效分析及先进控制支持服务,基于数字化交付的数字孪生,边缘计算等服务,将全生命周期管理、全产业链制造、分布式计算、虚拟化技术、云存储等技术有机地集成为一体,并依托云平台与数据挖掘技术,实现整个装置装备运行维护生态系统信息的高效互联互通与基础数据资源共享。同时,利用覆盖动力装备制造服务的海量信息深入挖掘,与虚拟化快速方案决策,实现行业内运维资源的最优调配及组合利用,引领用户装置系统服务大数据平台的创新发展。

    通过平台项目的实施与建设,已取得了阶段性成效,从核心装备制造服务业角度出发,为大型流程企业用户全面赋能,主要体现在以下几个方面:

    1)陕鼓设备健康管理与远程运维互联网平台将深度促进“两化”融合、全面建成智慧能源企业

    工业互联网是物联网全面提升,深度促进了“两化”融合,通过构建连接各油气生产单元、设备、人、信息系统的基础网络,实现油气生产数据的全面感知、动态传输、实时掌握生产动态、实时分析,创造新的生产经营模式、解放人工、降低劳动强度,形成科学决策与智能控制,提高油气资源配置效率,打造智能、智慧动力装备。正成为企业竞争的新赛道、国内外产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。通过对生产站场的生产设备、生产过程、生产环境的实时监测、集中监控,优化点巡检次数和数量,实现少人或无人值守,可以优化劳动用工1/3左右。预计帮助核心用户全面业务提高效率2%-4%,为企业带来巨大收益。

    2)陕鼓健康管理与远程运维互联网平台将全面提升优化工业现场生产流程

    健康管理与远程运维互联网平台能够有效采集和汇聚设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据等生产现场数据,通过数据分析和反馈在生产工艺、控制流程、质量管理、设备维护和能耗管理等具体场景中实现优化提升。健康管理与远程运维互联网平台可对工艺参数、设备运行等数据进行综合分析,找出生产过程中的最优参数,提升产品产量,帮助企业将产品一次提升5%以上。健康管理与远程运维互联网平台基于产品检验数据和“人机料法环”等过程数据进行关联性分析,实现在线质量监测和异常分析,降低产品不良率。

    3)面向设备、产品全生命周期的管理与服务优化健康管理

    远程运维互联网平台可以将设备购置、使用、维护、更新及产品设计、生产、运行和服务数据进行全面集成,以全生命周期可追溯为基础,在设计环节实现可制造性预测,在使用环节实现精密故障诊断、故障预警、预测性维护、健康管理,并通过生产与使用数据的反馈改进设备、产品设计。提供资产管理、预测性维护、设备全生命周期管理、产业链金融和模式创新等工业应用服务。

    健康管理与远程运维互联网平台结合设备历史数据与实时运行数据,构建数字双胞胎,及时监控设备运行状态,并实现设备预测性维护、减少维修工时、降低维修成本。基于历史数据建立设备故障预测模型,实时监测设备的运转,提前预测设备故障发生,采取简单维护措施,减少大型故障停机;经过对大量设备运行数据的分析,找出设备最佳维保周期,优化维保作业停机计划,减少设备因超负载运转而导致的故障。整体可以达到10%的维修成本下降、节约25%的培训成本。健康管理与远程运维互联网平台可实时跟踪现场物料消耗,结合库存情况安排供应商进行精准配货,实现零库存管理,有效降低库存成本。帮助企业优化供应链管理并使库存周转率提高1倍以上,节约大量库存成本,缺货损失减少了30%以上。

    借助陕鼓透平装备智能运维互联网平台可打通生产现场数据、企业管理数据和供应链数据,提升决策效率,实现更加精准与透明的企业管理、供应链管理优化、生产管控一体化、企业决策管理等。通过健康管理与远程运维互联网平台提升设备管理理念,促进企业智能化水平提升。在企业内实现设备完整性管理,保证设备全寿命周期的全覆盖管控,有助于加快人机智能交互,使设备与设备之间、设备与人员紧密关联。通过数据整理分析、专家库远程诊断评估,时刻把握设备运转脉搏,及时调整优化操作,将设备管理模式从个人经验管理转变为智囊团科学高效管理的模式,为生产企业的高效平稳运行保驾护航,海油行业设备管理模式的转变,必然推动国内设备管理模式的变革,大幅提升国内设备管理水平。

责任编辑:程玥
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