张洋:工业大数据的用户价值

2016-06-20新闻资讯

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各位专家群友好,首先感谢主办方给我这个机会分享工业大数据相关的话题,我是北京四方继保股份有限公司的张洋。我今晚分享的题目是:工业大数据的用户价值。我从几个实际的应用中分享我对工业大数据的理解,如果有些地方说的不准确,欢迎各位专家指正!

  我将从以下三个方面介绍工业大数据的用户价值:

  一、德国版工业4.0与我国工业的关系

  二、我国工业企业面临的问题

  三、工业大数据如何体现用户价值

  一、德国版工业4.0与我国工业的关系

  1、德国版工业4.0:工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助,投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。

  2、工业4.0的关键词是智能化生产、协同的供应链,其中关键要素是人、数据、机器的互通、互联、协同,强调工业设备通过互联网连接在一起,实现制造环节的的革命性突破。

  3、我国的工业基础薄弱,要实现工业4.0,企业必须要管理信息化,装备自动化,然后再互联网。但我国很多企业,尤其是传统中小型工矿企业,基础自动化刚满足生产要求,管理信息化规模有限,数据的互通、协同基本没有,实现工业4.0的难度很大。

  4、我国工业目前的发展趋势:

  1)单一的装备自动化向整个生产线发展,例如注塑机,从原料到最后包装。

  2)产线自动化和信息系统接口,EPR接口,MIS接口,智慧工厂只是雏形,全面实现智能化还需要很长的时间,现在好多公司ERP都还没有。

  二、我国工业企业面临的问题

  1、信息化水平不高,领导不重视,管理水平有限。

  2、基本数据有,但信息都是孤岛,各自部门关注点不同,无法打通和整合数据,数据利用率很低。

  3、企业综合人才缺乏,自动化工程师不懂工艺,工艺工程师不懂自动化技术,既懂工艺和自动化的工程师又不懂大数据应用,造成各自专业整合困难。

  4、市场竞争压力大,部分企业关注短期效益,投资在智能化、信息化上过多,收益不能马上体现,动力不足。

  5、国有企业肩负社会责任,智能化后会对人员需求减少,企业会面临减员问题,决策会很谨慎。

  以上几点,是目前有些企业的现状,这就造成了工业4.0概念在有些企业,尤其是传统工业企业很难推进,概念很好但项目无法落地。其实传统工业企业,尤其是中小企业,最需要升级和发展,但观念和资金的缺乏,造成发展缓慢,恶性循环。

  三、在这种形势下,工业大数据的用户价值如何体现?

  下面我从以下三个方面来描述工业大数据如何实现用户价值:

  1、提高能源使用效率

  2、提高工业系统与设备的维修和维护效率

  3、优化并简化运营,提高运营和决策效率

  下面我结合实际案例对以上三个价值具体介绍。

  1、工业大数据应用,提高了能源使用效率——工业物联网结合云计算综合能源管理系统

  能源管控是什么?

  1)是一个专业化的基于工业物联网的管控一体化并行分布式云系统

  2)基于分布式并行计算网络在线运行的面向全厂的综合监控系统

  3)是集安全、控制、能耗管理为一体的智能化系统解决方案

  4)不同行业特色的应用功能(针对不同的行业应用场景)

  能源管控能提供什么?

  1)专业化能量能流3D视图

  2)能耗及排放安全性管理

  3)挖掘节能潜力,降本增效,减碳减排

  4)能源管控决策,提供智能优化运行操控

  基于大数据的能源管控的组成部分:

  1)节能减排,计量先行:生产线各环节能耗排放数据全面规范精准的计量感知,耗能设备分类用能排放细颗粒度数据采集,能耗数据联网集中管理。

  2)整体能效、设备能效评估:生产线主/辅设备、支撑单元整体能效评估,分类设备能效评估,影响能耗的因素评估。

  3)节能效果精准量化:节能效果量化考核,鉴证EMC分成,节能项目投资回报率/效果分析,节能项目过程控制管理。

  4)能耗单元能耗模型仿真:能耗趋势多维聚类,标准能耗模型建立,能耗预测仿真智能反馈调控,能耗超标预警。

  新型能源管控是一项整合大数据信息化和智能化反馈自控的管控一体化新技术,通过对企业生产线各关键环节能耗排放和辅助传动输配环节的实时动态监控管理,建立多维度能耗模型仿真预测分析,获得生产线各环节的节能空间数据,协同操作智能优化负荷与能耗平衡,从而实现整体生产线柔性节能降耗减排。结合生产工艺技术、工业自动化技术、大数据采集和挖掘技术等各专业的优势,形成整体的解决方案。

  目前,能源管控平台在冶金、化工、建材等高耗能行业已经陆续建设完成,尤其是冶金行业,在工信部的补贴下,已经在大中型企业完成建设了,实现了对企业的风、水、电、气等能源介质的管控,提高了能源利用率,企业效益也逐渐体现出来,做能源管控系统的国外公司预测该系统能减少20%~30%的能源消耗,其他行业也逐步在实现能源管控平台的建设,在智能建筑行业、通信行业,由于设备标准化程度高,效果更明显。

  2、工业大数据可以提高工业系统与设备的维修和维护效率

  1)工业大数据正在改变工业企业的商业模式,从销售产品变为销售服务。

  2)许多企业经过多年的发展,全厂自动化系统往往错综复杂,再加上有些设备年代久远,资料缺失。通过现场采集设备数据,了解设备及其运行状况的一手资料,建立反映现场实际情况的全厂系统数据库及计算模型,并随时更新,为进一步计算分析打下基础,同时可为未来企业发展提供技术支持。

  3)有的企业往往不能及时发现生产系统的安全隐患,也不能快速分析查找到故障发生的原因。

  4)在全厂系统数据库及计算模型建立的基础上,对全厂系统各种运行方式进行分析,分析各种设备及供电线路的压降、损耗、功率流向,找到最经济合理的运行方式。

  5)对企业用电设备数据的深度挖掘,提前预警设备状况,从被动检修转变为主动维护,提高了维护效率。

  6)未来数据就是资源,企业不仅可以买产品,还可以做咨询,买数据服务,再由服务带动产品销售。

  我们公司联合国内顶尖的大型行业设计院,在全厂电网诊断方面做出了尝试,已经和国内很多公司,尤其是大型钢铁公司、化工企业做专家诊断服务。过去行业发展好的时候,企业分好几期上大型项目,但整体的规划缺失,造成用电负荷不稳定,故障频发,甚至发生停产。通过工业大数据的诊断,会很快找到问题所在,然后根据企业实际的用电需求来规划负荷,这样再进行改造,有的放矢,取得了很好的效果。

  3、工业大数据可以优化并简化运营,提高运营和决策效率

  1)利用大数据、信息化和数据挖掘等技术,建立大数据采集、存储、分析平台和按权限进行数据管理,打通各个分公司、分部门的数据隔离状态,重点信息对管理层进行实时推送。

  2)对企业原系统所有历史文件、数据库、采购、生产流程、财务、市场数据进行溯源、捋顺、整合、优化及分析,深度挖掘诊断。

  3)通过大数据平台的数据和分析统计报表、企业管理层可以迅速定位发现在采购、生产、管理、市场、研发中的错误点、缺失点、不完善点,从而制定提出改进措施,实现多业务环节并行处理和流程优化再造,为企业建立健全全过程业务决策系统,降本增效提升企业风险管控和快速反应能力。

  4)通过大数据平台,可以通过外部互联网的数据爬取获得舆情信息、客户信息、市场信息和产品信息。通过外部数据可以了解竞争对手的舆情情况和客户信息,也可以为市场部门进行新产品定位提供有力的数据支撑。

  5)很多中小企业在大的经济环境不好的情况下,为了提高经济效益,逐渐重视数据的挖掘,从数据中找商机,在投资决策中更为理性。

  四、总结

  1、结合我国工业企业的现状,从解决用户实际问题出发,利用工业大数据技术手段,实现用户价值最大化。

  2、建立企业大数据能效管控平台,提高能源利用效率,节能减排,让用户的投资回报最大化。

  3、从产品销售转变为产品服务,从数据中了解设备的运行状况,提前预警,为企业提供维护依据,减少故障率,从而提高经济效益。

  4、利用工业大数据技术,打通企业信息孤岛,为企业决策者提供有效的决策依据,避免盲目决策带来的损失。