水泥装备行业工业互联网的应用

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关键词：工业互联网；平台架构；水泥装备；边缘计算；预知性维护

前言

工业互联网是基于新一代信息通信技术与制造技术深度融合[1]，广泛连接人、设备、产线、商品等各类生产要素，从而支撑海量工业数据化的开放性平台。在新一轮科技革命和产业变革背景下，美国、德国、法国等发达国家纷纷把工业互联网作为拓展“智能+”的赋能抓手，相继推出一批工业互联网平台，如SEIMENS的MindSphere、GE的Predix等。近些年，我国政府也围绕工业互联网发展，先后推出一系列政策文件，并培养出如根云平台、COSMPlat、IN⁃DICS、Cloudiip等一批工业互联网平台[2]。我国水泥工业近些年发展迅速，现已成为世界主要水泥生产国和装备制造国，但在主机装备基本国产化的同时，仍存在一些问题。一是水泥装备制造企业的智能化和信息化水平较电子、汽车等高端制造行业，仍存在较大差距；二是高附加值的智能装备制造在目前仍处于起步阶段，终端缺乏数据主动供给能力，无法实现数据的边缘处理；三是各类型装备适配不同工业协议导致开放性不足，系统间数据隔离现象明显，孤岛林立，生产和运营管理数据流未能有效整合，数据利用率偏低；四是没有有效打通设计、生产、检验、服务等环节，上下游产业链未打通，产品制造和运行维护之间的闭环尚未建立。随着国家导向和市场环境的变化，水泥装备企业的生产运营成本不断提高，竞争也不断加剧。另一方面，随着客户需求变化，水泥生产装备的个性化和定制化趋势也将加强，需要以工业互联网为行业转型升级的抓手，串联人机料法环各环节要素，打通供应链和产业链，构建水泥装备行业的生态体系，实现由传统制造业向制造服务业和装备供应商向综合服务商的转变。

1工业互联网平台架构设计

1.1总体架构

面向水泥装备行业的工业互联网平台以边缘层（设备感知层）、IaaS层（基础设施层）、PaaS层（平台层）、SaaS层（应用层）组成基本架构，并在此基础上搭建面向业务、数据和网络的安全防护体系[3]。边缘层作为平台底层支撑，通过各类边缘终端和网络协议实时监控设备运行数据并通过网络传输至IaaS层。IaaS层提供虚拟机、服务器、CPU和云存储资源等基础设施用以装载相关应用。PaaS层提供资源管理、计算方法、自动化部署等技术和工具组件，方便用户在平台上开展应用开发。SaaS层主要是形成满足装备行业应用场景的APP，该层也是工业互联网平台在垂直领域的价值所在。

1.2边缘层

边缘层是由各类传感器和网络协议组成，是工业互联网中数据采集和传输的关键部分。通过加装多传感器（振动、噪声、温度、压力、位移等）、嵌入式模块、智能网关等设备，实现对装备、系统、环境等要素信息的实时采集和处理；结合5G、NB-IOT、万兆以太网、TSN等通信技术的应用，建立基础通讯网络，满足海量数据的实施采集、传输和分析需求。基于工业互联网天然的分布式特性，将边缘计算、多协议转换、多源异构数据接入融合等技术应用于水泥装备边缘终端，在靠近数据源头的网络边缘侧提供最新端服务，有效解决设备和中心端之间的数据带宽问题，减轻中心端压力，提高全局效率。

1.3IaaS层

IaaS层，多可基于私有云、公有云、混合云等多种云端架构，部署数据处理和应用所需基础设施，包括服务器、存储、网络等各类虚拟化资源以及相应的管理能力。水泥企业接入基础设施层，通过各类API接口调用虚拟化资源，并根据需要在环境中部署运行操作系统和应用程序。虚拟化、分布式存储、平行计算等技术的应用，确保可以根据用户需求弹性划分相应资源池并有效隔离，减轻运维压力，保障数据安全。

1.4PaaS层

PaaS层为海量数据的整合和治理搭建了基础服务环境，提供区块链、IOT、云计算、AI、VR、机器学习、资源管理等各类技术组件，通过对各类数据库的整合，构建基于微服务技术组件、微服务工具组件、大数据工具组件等资源池的“大数据+微服务”体系。PaaS层运用Spark和Hadoop等分布式系统基础架构，支持批量和实时大数据分析，支持不同应用之间的交互以及第三方API的接入和互联互通。

1.5SaaS层

SaaS层依托物联接入、大数据分析等平台层能力支撑，利用大数据分析、行业知识、微服务等技术，围绕水泥生产各关键装备打造各类工业App。通过工业互联网平台，基于数据实时分析和决策，为企业提供实时监控、资产管理、生产运行、安全环保等场景应用。例如，融合实时监视、大数据、深度学习等先进处理技术，基于关联知识和时间沉淀，实现设备运行优化、智慧维护、状态维修的闭环管理。

2工业互联网在水泥装备行业的应用

随着制造业变革不断深入，数字化、智能化、网络化技术充分赋予产业技术变革和优化升级新动能。数字化强调对各类价值数据的收集、聚合、分析和应用，网络化为数据采集和传输提供载体，智能化则体现了对数据的应用层次与水平。三位一体构成智能制造数字转型的核心内容，究其根本，数据是关键[4，5]。配置自采集传感装置的智能装备作为产线底层元素，是天然的数据入口，因此装备制造企业在数据资源获取方面具备得天独厚的优势。装备制造企业具备丰富的生产实践经验和工业知识，更容易基于数据资源，将经验、原理、技术等知识封装为微服务或工业App，拓展“智能+制造+服务”，借助工业互联网赋能企业转型升级。

2.1装备制造的智能生产管理

企业可根据需要部署云存储架构，利用工业互联网集中接入MES、ERP、OA等分散生产和信息管理系统，打破信息孤岛，实现对数据流的汇总分析，对比挖掘设备生命周期中涉及的工艺参数、制造信息、运维数据等，闭环反馈至设计阶段，基于云端虚拟环境，对装备产品进行设计、仿真、分析和优化。与此同时，工业互联网的开放性和扩展性，可以为装备制造企业提供覆盖产业链全过程的生产要素，实现优质资源的高效整合和共享。平台提供的协同设计、协同制造、协同优化能力，可助力企业降低生产成本、缩短制造时间，提高产品质量。

2.2基于智能网关和边缘计算技术的智能装备

先进的水泥智慧工厂，往往需要对全场数万个采样点的数据进行集中清洗转换，挖掘内在价值，并实施指令分发和协同，传统模式将给网络端和中心端带来巨大压力。依托传感器、控制器等感知设备和智能网关，边缘计算让关键装备能够准确感知自身状态，为全流程数据感知网络的建立提供了新的技术手段。具备边缘计算能力的智能装备可根据实际需要完成数据采集、清洗、分析、存储、传输以及实时控制，云端中心基于大数据分析、机器学习、模式识别、专家优化等方法，生成运营管理实时策略，下行完成对边缘智能制造装备的参数重配置，形成优化控制闭环。终端装备的智能化提升，其意义不仅在于计算下沉减轻中心端压力，更重要的是能够灵活满足客户个性化需求，增强客户运维便捷性，显著提升产品附加值。

2.3设备管理与预知性维护

水泥工厂繁多机械装备实时数据的采集和分析，对于生产线的高效运行至关重要。数据的精准分析意味着电耗和煤耗的降低，从而大大降低企业的生产经营成本。同时，异常数据的即时反馈，有助于降低企业的运行风险，最大化企业生产效益。工业互联网平台可通过状态监测、故障诊断、预知性维护、远程运维等方面，全面提升企业设备管理能力，基于完善的维保计划和工单流转流程，丰富的维修知识库，提高设备维修效率。更重要的是，装备制造企业长期从事实际工业生产经营，对工业生产的工艺、流程、技术、质量检测等有深厚的积累，可以结合应用场景和分析需求，封装工业技术知识形成工业App，在工业互联网平台上运行，为客户提供能源优化、故障预测、远程诊断、维保服务、备件物流等增值服务。平台数据的流转又能够帮助企业优化产品质量，提升服务品质，显著提升企业抗风险能力与市场竞争能力。

3结语

水泥装备行业的工业互联网应用目前仍处于起步阶段，整体上仍面临装备智能升级改造缓慢、网络建设体系不完善、场景应用深度广度不够、产业支撑能力不足、标准体系不完善、安全保护机制不健全等问题，各企业对如何构建工业互联网体系仍不明晰。但随着工业互联网应用的不断推进和深入，装备制造企业可以以自身业务为核心，打造开放生态，拓展上下游产品、用户、企业等产业链资源；聚焦装备智能化提升、远程运维服务和供应链集成，延伸外部价值链，实现由水泥装备制造商向制造服务商的转型。

参考文献

[1]李首滨.煤炭工业互联网及其关键技术[J].煤炭科学技术，2020,48（7）：98-108.

[2]喻冬梅，蒋宗敏，戴冬云，等.工业互联网在电力装备行业的应用[J].电力大数据，2019,22（9）：35-42.

[3]杨祖业，李媛，马秀丽.面向智能装备的工业互联网平台参考架构[J].中国仪器仪表，2019,（6）：31-36.

[4]陶永，蒋昕昊，刘默，等.智能制造和工业互联网融合发展初探[J].中国工程科学，2020,22（4）：24-33.

[5]高金吉.工业互联网赋能装备智能运维与自主健康[J].计算机集成制造系统，2019,25（12）：3013-3025.

作者：褚彪 单位：合肥水泥研究设计院有限公司