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中控创始人褚健:工业大数据应用,如何真正为企业提质增效?

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发表于 2018-5-11 09:13:16 | 显示全部楼层 |阅读模式

本文为中控创始人褚健在2018年(第三届)工业大数据大会·钱塘峰会上的演讲,由现场速记整理,[工业互联网研习社]编辑。


中控作为一家从事自动化的公司,一直在流程工业从事设备的研发和应用,大家可能知道在石化、电力、电网和国电领域,过去这些数据一直是国外大公司控制,比如霍尼韦尔等等。中控在过去十多年成为了一家工业自动化控制的公司,目前在国内的市场占有率维持第一的位置已经七年了。今天讲工业大数据,作为中控来讲,我们深切体会到数据实在太多了,多到我们原来根本没有想象过还有大数据这件事。

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一、 工业大数据从何而来

大数据从哪里来?就是从控制系统中来。介绍一下我们业务,从自然资源到原材料、消费者,就是把原材料石化等变成消费品,我们的主要业务是在流程工业。后面有离散加工业,像西子联合王水福董事长介绍的电梯和各种生产设备,包括用的汽车以及用的所有东西都是离散制造业。


对于流程工业来讲,我们国家存在三大类的企业:第一类工业2.0都没有完成。第二类就是老的国有企业和民营企业基本实现3.0;第三,当然也有很多的大型央企和国有企业,自动化程度非常高。中控的任务就是从工业3.0到工业4.0,但必须要完成工业2.0和3.0的任务,我们一直致力于工业3.0到4.0的进程。


实际上中控已经成为了流程工业里拥有工业大数据最大的公司之一。如果二十年前,1998年我们只有区区不到100个用户,现在已经拥有了1万个用户,涉及到所有的工业企业,包括化工、制造、冶金、电力,甚至刚才王总讲的锅炉,就有3000多个锅炉使用了中控的系统。通过了大量用户以及在每个细分市场以后形成的数据,虽然这些数据不在杭州本部,但都在控制系统里。


这张图简单的说明化工行业有多少装置,在石化行业有3000多个,在造纸行业有400多套装置,水泥行业200多套装置全部是用控制系统。

我们曾经做过很多这方面的数据收集,我们做了一些研究,一会儿会汇报。以前我们没有重视这些数据,但随着大家关注到对数据的减排、提高产品质量等各方面的重视以后,数据发挥的作用会越来越大。


当然,不仅仅是数据可以发挥作用,还需要其他的知识。如果从过去1万家企业接近3万个系统,3万多个结合点,目前的中天合创(音)是最大的煤化工企业,有40多万烯烃,有17万个点,平均算一下3000个点,共有的物理节点就是所谓的IOT、物联网、工业物联网有超过7500万个物理连连接在一起。我们每秒钟产生的数据至少5亿万各个。

二、工业大数据解决什么问题

我们能做什么?对流程工业来讲,工业大数据可以解决问题,但怎么解决这些问题?如果大家对流程工业比较熟悉的话,很容易理解五大痛点,但因为现在很多年轻孩子不愿意学化工,一学化工就觉得是危险的场景,的确如此,但没有那么可怕。现在的化工行业非常安全,但它的安全生产问题、绿色环保的问题、节能降耗的问题、质量提升问题、降本增效的问题五大任务一定是所有流程工业企业最关注的。前面两个甚至是红线,谁踩到,可能就会出问题。


围绕智能工厂的五大目标,如何通过工业大数据解决。在流程工业里,如果要利用工业大数据解决,我觉得不仅仅是数据的问题,还需要工艺技术、设备技术、操作技术、自动化技术,再加上IT技术,IT技术不仅仅是大数据技术,还包括了人工智能技术,哪怕最普通的数据统计技术都可以应用。所以,这五项技术的集成或者说综合应用,将会让真正的大数据发挥作用,能够解决刚才讲的五大任务。


如果从大数据的角度来讲,我觉得这四个方面应该说可以率先发挥作用,比如设备的维护,自从GE推出的Predix开始就是对设备的维护、能源平衡,因为对中国来说乐观,同样单位的产品能耗都比国外高30%-50%,包括工艺参数的优化。


未来智能工厂也好,大数据也好,人工智能也好,如何通过在线的数据,在线的工况寻优,刚才安司长说“数据+模型=应用”,如果有工艺数据、控制数据、报警数据、故障数据、操作数据、化验数据、原料切换、调度指令、经济数据,流程工业必须是一年365天每天24小时连续运转,所以必须实时计算。


二、 工业大数据如何解决问题


下面利用中控的案例进行介绍。针对精细化工行业,精细化工行业就是多品种,各种排号产品,各种产品如何进行很好的排查,如何依据市场的需求,包括各种产品的需求,生产线的排布,因为有很多还不完全是365天同样的生产数据,有可能是24小时或者36小时,或者几天的半连续过程。就相啤酒发酵,喝啤酒都知道啤酒怎么生产出来,它不是365天每天24小时,它是半小时一罐,数据量很大,并不完全连续。如何通过大数据批次生产,精益的全流程管理。

这是新安化工,我们利用分析软件进行数据分析,从左边图到右边图可以看出以前的产品标号分开非常差,也就是说各种品种不均一,后来利用了大数据的分析以后,我们尽可能的把107标号的产品聚焦度集中,这张分布图就可以看出来了。

在水泥行业,我们采集了横向和纵向的数据,水泥要从矿物变成水泥,环节比较多,环境比较恶劣,一旦产生问题就可能造成停车。所以,利用大数据进行数据清洗和数据建模以及到最后的参数寻优,我们在不改变已有生产设备及控制系统的前提下单位熟料实物煤耗可下降2.5%,单条生产线每年可节省205万元。

相对比较专业的自动控制闭环叫PID自诊断,这个说起来很简单,如果学自动化就像英文学ABC一样。但是,全世界所有的闭环回路里真正能够诊断好的不多,而且有些该闭环没有闭环,也就是说它是开环设置,导致了生产环节的巨大波动。但利用我们的软件,进行了巡检和智能的评估,把可能的故障或者参数诊定比较难的地方诊断出来。


(PPT图示)左边用的是我们的软件,可以诊断得相对稳定,在工艺过程中,温度压力变化肯定是波动的,不可能是直线,但相对比较稳定。这样可以使自控率达到95%以上,很多开环的时候生产波动一定是越来越大的。

这里有一个里,就是九江石化有12套生产装置1800个回路,通过我们的诊断自控率可以达到98%,洛阳石化8套生产装置1200个回路,可以达到90%的自控率,案情石化9套生产装置1400个回路可以平均达到95%的自控率。这样可以利用模型、工艺了解和设备的了解,总体而言,我们认为工业大数据可以发挥很大的作用。


所以,我觉得工业大数据在今后的生产过程中无论是提高产品质量也好,节能降耗也好,确保生产安全也好,一定可以发挥作用。

结合今天的主题工业大数据,我想谈这些想法。如果要使中国所有的中小企业包括大型企业,不是几家、几十家,也不是中控做的几万家企业,它是有几十万家、几百万家企业,规模以上的流程工业企业有几十万家,都是大型规模化生产的。还有很多规模以下的,还有大量的离散制造业,如何利用好大数据。所以,中控以及我在宁波的工业互联网研究院就要推出自己的操作系统,就是要利用这样的操作系统。刚才王总讲了“中芯”事件,我们缺芯,其实我们还少魂,我觉得工业互联网的平台就是工业的魂。


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