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我國工業互聯網應從“重平臺”轉向“重應用”

文章來源:中國工業新聞網 作者:【*】 點擊:次 時間:2019/10/10 8:51:31

我國工業互聯網應從“重平臺”轉向“重應用”

近年來,工業信息化受到國家高度重視,在政策引導與有關各方的共同努力下,我國工業互聯網發展取得良好開端。

近日,中國計算機用戶協會工業互聯網與大數據應用理事長、華能集團首席新信息師朱衛列在接受新華網記者專訪時表示,我國工業互聯網的發展應從“重平臺”轉向“重應用”。

以下為專訪實錄:

新華網:我國工業互聯網當前整體發展情況如何?我國工業互聯網發展面臨的主要問題有哪些?

朱衛列:我認為工業互聯網盡管有了相當的發展,但總體上還處于起步期。現在全國各地積極性比較高,相關部門出臺了工業互聯網指導性意見和各種政策,各省市自治區也出臺了很多文件給予支持。同時,諸多信息化企業和互聯網企業參與度也很高,這是我們看到的一個好的情況。

工業互聯網發展面臨的第一個問題是工業企業的參與度不夠。目前參與工業互聯網建設的主要是信息化公司,以及互聯網公司。但這些企業過去沒有做過工業互聯網,他們對工業業務理解不深。工業互聯網業務涉及到工業企業的生產過程,沒有對工業的理解是很難開發出良好的智能化應用的。因此,未來在工業互聯網的建設發展過程中,工業企業的積極參與至關重要。

工業互聯網發展的第二個問題是過于“重平臺、輕應用”。現在市場上開發工業互聯網平臺的企業很多,但真正開發工業互聯網智能化應用的企業甚少。出現這種現狀的原因是信息化企業和工業互聯網一般不了解工業,只能把精力放在平臺開發上,一些信息化公司其實是借宣傳“平臺概念”掩蓋其在工業互聯網方面的能力不足。另一個原因是受過去TO C業務的影響,在TO C業務中,互聯網平臺受到了追捧,人們便認為工業互聯網業務中平臺也是核心,便爭相開發工業互聯網平臺。其實工業互聯網的發展恰恰相反,創新的智能化應用才是核心。由于工業互聯網開發的企業的利用很少,好的應用更少這樣的現狀,整個工業企業參與度不高,這就造成一個惡性的循環。

所以,我們除了盡可能帶動工業企業參與以外,我們還希望信息化公司要努力實現轉型,結合工業實際開發出更好的應用產品。

新華網:發展工業互聯網對推動實體經濟數字化轉型有何重要意義?

朱衛列:通過兩化融合實現傳統工業的高質量發展已經提出了許多年,但這條路走得一直很艱辛。這一方面是由于過去的幾年我們信息化基本上停留在企業管理信息化方面,如辦公自動化、ERP等等,這些信息化內容主要是提升企業管理的規范化,對企業的生產管理雖然也涉及,但對工業生產過程的融合不夠深。工業互聯網應用的是生產大數據,并直接提升企業生產效率,如優化節能降耗、提供設備狀態檢修等等,可以說工業互聯網直接推動了實體工業的高質量發展。

另一方面,我們一直堅持這樣的理念:即工業互聯網的核心內容是將工業大數據、人工智能融入傳統工業,因此,工業互聯網和智能工業對工業企業的生產、經營或將帶來一輪新的革命,國外企業如GE(美國通用電氣公司)、西門子均試圖投資幾十億美金占領這一技術高地。目前國內企業大多對此沒有切身的感觸,比如說我們火力發電現在均需要買國內煤和進口煤。但國際煤價、國內煤不但存在著高價差,而且其波動性規律不同。因此如何采購進口煤和國內煤對于企業經營有著極大的影響。依靠機器學習、人工智能在這方面進行創新就有著非常大的影響。傳統工業企業由于常年埋頭生產工作,對新技術往往無暇顧及,但我們作為科技工作者,必須將現代人工智能技術與傳統工業相銜接,通過工業互聯網和工業智能提升傳統工業轉型升級。

新華網:你們的團隊通過數字孿生實現設備的狀態檢修,這是怎么回事?其意義有哪些?

朱衛列:以前我國工業領域檢修一直采用的是定期維護和定期檢修,狀態檢修在工業界提出幾十年了,但并沒有在實踐中真正得以解決。

現在我們探索狀態檢修依靠的是數字孿生技術。數字孿生概念是通過機器學習、人工智能技術計算出設備的數字化模型。這個模型有兩個特點:一是個性化,每個設備均有一個數字孿生,既是是同一型號的工業設備其數字孿生模型也不同;二是模型與設備磨損等同步變化。未來我們便可以利用每個設備的數字孿生對其健康狀態進行全面把握,并以此制定設備的檢修時間,實現個性化的狀態檢修。

在工業領域,航空、石化、鋼鐵、冶金等等行業均可以所有這一技術實現設備的狀態檢修。

新華網:能否介紹一兩個成功案例?

朱衛列:我先介紹我們火電廠的智能化應用吧。

第一個是脫硫優化控制系統。我們在某電廠開發了該系統,通過模型計算分析及自主學習,最終輸出石灰石供漿調閥開度指令,優化吸收塔供漿量,與排放口二氧化硫濃度形成閉環調節控制。該應用預計每年一臺機組的脫硫設備可節省物耗約75萬元,每年一臺機組的脫硫設備可節省約10萬元廠用電。這種智能應用如果能夠推廣到全國,每年可產生30億元左右的效益。

第二個是爐管安全監測。火電廠四管泄漏是鍋爐安全運行的首要威脅,我們通過AI智能算法建立爐管溫度與鍋爐工況的關聯關系數據模型以及爐管間溫度與位置的數據模型,達到對爐管的溫度進行實時分析和歷史變化分析,給出超溫的原因并提前預警,生產運行中可及時調整運行方式,改善或延緩故障發展趨勢,這項技術切實有利于減少鍋爐四管泄漏非停。

我們在工業互聯網方面的探索已經有七、八年了,這些年的探索雖然坎坷,但確實看到這項技術對傳統工業提升的潛力是巨大的,我們希望通過自己的不斷探索,真正走出一條傳統工業高質量發展的道路。

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