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1　行業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)

計(jì)算機(jī)信息和通信技術(shù)（Information and Communications Technology，ICT）的發(fā)展，促使社會走向智能時(shí)代。中國鋼產(chǎn)量世界第一，2019年粗鋼產(chǎn)量99634萬噸，約占據(jù)世界鋼產(chǎn)量的50%，鋼鐵制造業(yè)作為典型的流程型制造業(yè)也面臨著從信息化、自動化向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級的迫切需求。

在工業(yè)制造領(lǐng)域，雖然智能制造會給企業(yè)帶來顛覆性的變革得到普遍認(rèn)同，并被期待為新工業(yè)革命的標(biāo)志，但是在實(shí)踐中真正取得的突破卻不多，特別是在制造過程中物料經(jīng)過連續(xù)的工序產(chǎn)生物理及化學(xué)變化的流程型企業(yè)，智能制造的實(shí)踐更少。將制造業(yè)從自動化、信息化過渡升級到數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，是新一次工業(yè)革命的真正契機(jī)，這不僅是制造業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，更是當(dāng)今自動化行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，制造業(yè)數(shù)字化與智能化的升級中，還沒有被廣泛接受認(rèn)可的綜合解決方案，大都仍處于高研發(fā)投入、長周期回報(bào)的培育期。目前“供給側(cè)熱、需求側(cè)冷”，我們認(rèn)為是因?yàn)楣┙o側(cè)還不能提供讓需求側(cè)真正熱起來的技術(shù)。各行業(yè)、各專業(yè)融通發(fā)展非常欠缺，一方面制造業(yè)對于數(shù)字化及智能制造的認(rèn)知還不足，更為關(guān)鍵的是ICT從業(yè)者往往缺少工業(yè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)的專業(yè)積累和知識沉淀，缺少將制造業(yè)與ICT技術(shù)融會貫通的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

目前流程性制造業(yè)普遍采用自動化四級控制系統(tǒng)，L1到L4分別用于基礎(chǔ)自動化、過程控制、生產(chǎn)制造控制和產(chǎn)銷管理，有時(shí)候也把特殊儀表作為單獨(dú)的L0級。在生產(chǎn)過程中，在L0到L4不同層級上產(chǎn)生不同體量、不同頻度的海量數(shù)據(jù)。相應(yīng)數(shù)據(jù)采集的頻率也有很大的區(qū)別。L0/L1以毫秒為單位，L2以毫秒、秒為單位，主要過程控制還在秒級到分鐘級，所以L0~L2實(shí)時(shí)性是重要的關(guān)注點(diǎn)。L3實(shí)時(shí)性相對較低，數(shù)據(jù)總體頻度以天為單位，最快也是以小時(shí)為單位。L4實(shí)時(shí)性更低，數(shù)據(jù)總體頻度以周為單位。這些數(shù)據(jù)按照系統(tǒng)架構(gòu)存儲在不同的平臺上，相對獨(dú)立，為不同崗位的人員所利用。這種四級計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，總體上滿足了自動化、信息化時(shí)代從市場到現(xiàn)場的信息流程傳遞規(guī)范化、透明化，執(zhí)行準(zhǔn)確化等要求。但基本上是自上而下地接受指令并完成制造過程設(shè)計(jì)與控制、生產(chǎn)工序的過程控制、機(jī)械設(shè)備的基本動作控制。利用實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)總體上是基于同一級的數(shù)據(jù)源，自下而上地反饋生產(chǎn)實(shí)績，往往因?yàn)閿?shù)據(jù)時(shí)頻上的差異，丟失了大量的細(xì)節(jié)，甚至不能實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)傳遞，更遑論勾連、保存和查詢，所以難以得到很好利用。

普遍采用上述計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的鋼鐵行業(yè)，作為現(xiàn)代流程制造業(yè)中信息化、自動化程度最高的行業(yè)之一，應(yīng)該在這場從信息化、自動化向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)變升級的挑戰(zhàn)中發(fā)揮重要作用。寶鋼作為鋼鐵行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，為了在全球競爭中保持競爭力，率先以寶鋼5米厚板廠為樣板對象，結(jié)合厚板業(yè)務(wù)需要，開展了一系列數(shù)字化及智能制造的研發(fā)應(yīng)用實(shí)踐。該厚板廠于2005年建成投產(chǎn)，年產(chǎn)量200萬噸，建廠之初就采用了四級計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，其架構(gòu)符合GB/T 20720.1-2006/IEC 62264-1:2003和ANSI/ISA–95.00.01–2000企業(yè)控制系統(tǒng)集成的標(biāo)準(zhǔn)中的連續(xù)控制模式。在5米厚板工廠建立數(shù)字化與智能制造平臺，對鋼鐵業(yè)等流程制造業(yè)從信息化、自動化向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級具有普遍的指導(dǎo)意義。

2　目標(biāo)與總體概述

軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案的主要目標(biāo)是以寶鋼5米厚板產(chǎn)線為實(shí)踐對象，提供流程型制造企業(yè)從信息化、自動化向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)變升級的路徑與方法，將現(xiàn)代ICT技術(shù)與制造業(yè)場景充分融合，打造“工廠級數(shù)據(jù)中心與智能制造應(yīng)用平臺”。在寶鋼5米厚板產(chǎn)線達(dá)到“三個(gè)提升，一個(gè)傳承”目標(biāo)，即效率提升、效能提升、質(zhì)量提升，知識傳承，升級制造模式，實(shí)現(xiàn)厚板軋鋼工廠的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。

為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本解決方案以寶鋼5米厚板廠原有的信息化、自動化系統(tǒng)為基礎(chǔ)，由業(yè)務(wù)驅(qū)動，開發(fā)了跨厚板工序、跨控制層級、跨數(shù)據(jù)采集和存儲平臺的工廠級數(shù)據(jù)中心，把厚板廠范圍內(nèi)能夠采集的數(shù)據(jù)全部收集起來，并整理勾連，存儲到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心上，并開發(fā)了快速查詢、描述性應(yīng)用、知識性和智能性應(yīng)用的應(yīng)用平臺，在工廠級的層次上構(gòu)建了流程型數(shù)據(jù)中心和智能應(yīng)用系統(tǒng)（Process Intelligent Data Application System，PIDAS），實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的效果，達(dá)到國際先進(jìn)水平，為流程型企業(yè)數(shù)字化和智能制造技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用提供了成功范例。

解決方案的技術(shù)突破與創(chuàng)新點(diǎn)如下：

（1）創(chuàng)造性地提出了流程型企業(yè)工廠數(shù)字化與智能制造的可行路徑，軋鋼工廠在原有四級自動化系統(tǒng)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級，解決了傳統(tǒng)流程型制造業(yè)從自動化向數(shù)字化與智能化過渡的路徑難題。

（2）自主開發(fā)了多頻度異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集、處理與存儲技術(shù)。解決數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性是構(gòu)建工廠級數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。鋼鐵工業(yè)工廠級數(shù)據(jù)的來源覆蓋工廠L0~L4各個(gè)層級，呈現(xiàn)復(fù)雜的多頻度異構(gòu)特征，從結(jié)構(gòu)特點(diǎn)上可分為時(shí)間序列數(shù)據(jù)、二維數(shù)據(jù)、多維數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多個(gè)種類，在頻度上覆蓋毫秒級、秒級、分鐘級直到大跨度數(shù)據(jù)各類情況，加之與業(yè)務(wù)邏輯的強(qiáng)耦合性，因此關(guān)聯(lián)特征標(biāo)志的提取過程非常復(fù)雜，難度大。本方案通過自主開發(fā)了多頻度異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集、處理與存儲技術(shù)，解決了流程型工業(yè)異構(gòu)數(shù)據(jù)高效采集、存儲、使用的難題。例如，僅通過鋼板號即可將煉鋼、軋鋼合同信息，控制指令，生產(chǎn)實(shí)績（包括L0，L1級數(shù)據(jù)），性能實(shí)績?nèi)刻崛　?shí)現(xiàn)一鍵查詢。

（3）自主開發(fā)了業(yè)務(wù)價(jià)值多視角的可視化技術(shù)，解決了工業(yè)數(shù)據(jù)多維度表征，滿足業(yè)務(wù)需求的可視化難題。

（4）自主開發(fā)了業(yè)務(wù)知識化建模與持久化技術(shù)，解決了流程型工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的難題，建立了從流程型工業(yè)數(shù)據(jù)提煉知識，再將知識應(yīng)用于在線控制的創(chuàng)新路徑。

（5）自主開發(fā)了多系統(tǒng)動態(tài)協(xié)同智能控制技術(shù)，解決大數(shù)據(jù)與智能化在流程型工業(yè)中缺少應(yīng)用場景、無法落地的難題，實(shí)現(xiàn)了真正有價(jià)值的應(yīng)用，開啟了軋鋼工廠智能化控制的路徑。

（6）實(shí)現(xiàn)了工廠級數(shù)據(jù)平臺內(nèi)外雙向網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。一方面充分利用以太網(wǎng)和無線網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)各單元的互聯(lián)互通，建立支持大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的、充分的內(nèi)在網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)互聯(lián)體系；另一方面，充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動端等技術(shù)建立與外部系統(tǒng)的廣泛互聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在更大尺度與多樣環(huán)境條件下的價(jià)值體現(xiàn)。

（7）實(shí)現(xiàn)了多學(xué)科、多專業(yè)充分融合，項(xiàng)目開發(fā)骨干來自寶鋼自有技術(shù)團(tuán)隊(duì)，包括長期從事IT技術(shù)、數(shù)據(jù)技術(shù)、領(lǐng)域技術(shù)（工藝技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)質(zhì)量管理、設(shè)備管理、工藝模型、產(chǎn)品開發(fā)及全流程制造管理）等工作的技術(shù)人員，將制造業(yè)與自動化技術(shù)充分融合，由應(yīng)用場景驅(qū)動，在應(yīng)用場景中迭代，從而實(shí)現(xiàn)有用、好用、深入、全面的數(shù)字化、智能化。

（8）實(shí)現(xiàn)了核心技術(shù)自主開發(fā)，團(tuán)隊(duì)在研究采用國內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立了流程型企業(yè)數(shù)字化和智能制造的原創(chuàng)的核心技術(shù)。以特種儀表、檢測儀表數(shù)據(jù)的采集為例，測量溫度的掃描式溫度計(jì)、測量板形的板形儀、檢測鋼板內(nèi)質(zhì)的探傷儀等特殊儀表，每一個(gè)數(shù)據(jù)孤島都有其特殊性和封閉性，都需要相應(yīng)的技術(shù)手段進(jìn)行分析和采集。

該解決方案，主要由兩部分組成，分別是數(shù)據(jù)中心建設(shè)與數(shù)字化、智能化應(yīng)用平臺開發(fā)。第一部分，跨層級、跨工序、跨平臺數(shù)據(jù)中心，開創(chuàng)性地提出了適合流程型制造企業(yè)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，既充分利用了現(xiàn)有多級控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)資源，又突破了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)控制層級系統(tǒng)對于工業(yè)數(shù)據(jù)采集、存儲、使用的限制。實(shí)現(xiàn)了厚板軋制工廠多頻度異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)簽、存儲。第二部分，數(shù)字化、智能化應(yīng)用平臺開發(fā)，主要包括描述性、知識性與智能性等各類應(yīng)用。如圖1所示。

圖1 工廠級數(shù)據(jù)中心與智能制造應(yīng)用平臺系統(tǒng)架構(gòu)

本解決方案以寶鋼5米厚板產(chǎn)線為案例所打造的“工廠級數(shù)據(jù)中心與智能制造應(yīng)用平臺”，實(shí)現(xiàn)了效率提升、效能提升、質(zhì)量提升，同時(shí)，數(shù)字化消除了時(shí)間、空間限制，加速知識的共享與傳承，為流程型制造工業(yè)應(yīng)對新形勢下的行業(yè)挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能制造提供了有確實(shí)價(jià)值的、可持續(xù)發(fā)展的路徑。

3　系統(tǒng)架構(gòu)

軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造PIDAS解決方案，旨在創(chuàng)建鋼鐵制造業(yè)過程智能化與數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 PIDAS系統(tǒng)架構(gòu)

通過上圖架構(gòu)，系統(tǒng)密切結(jié)合了軋鋼工廠相關(guān)的營銷、制造、生產(chǎn)、設(shè)備、管理、操作、研發(fā)等不同方面的工作需要，覆蓋了軋鋼工廠全流程的數(shù)據(jù)，針對不同角色、不同場景實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的數(shù)字化、智能化功能。

3.1　硬件平臺

軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案的硬件平臺包括數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)硬件平臺和數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。其中自主開發(fā)的計(jì)算與存儲集群為上層應(yīng)用提供動態(tài)、高效和安全的計(jì)算與存儲服務(wù)；數(shù)據(jù)交互與采集網(wǎng)絡(luò)，在縱向上連接生產(chǎn)系統(tǒng)L0~L4層級生產(chǎn)控制與制造管理系統(tǒng)，在橫向上跨工序連接煉鋼、連鑄、加熱、軋制、冷卻到精整以及離線熱處理，并預(yù)留連接下級工序工廠的接口，全面實(shí)現(xiàn)制造過程各類異構(gòu)數(shù)據(jù)的物理聯(lián)通。

（1）基礎(chǔ)硬件平臺

數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)硬件平臺，圍繞工廠級綜合數(shù)據(jù)中心的異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與智能化控制進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，性能、功能和穩(wěn)定性滿足平臺要求。該數(shù)據(jù)中心具備以2020.10 AUTOMATION PANORAMA 87下特征：

• 總存儲空間在200TB以上，為整個(gè)厚板大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的存儲基礎(chǔ)；

• 硬件架構(gòu)提供運(yùn)行和管理30~40臺獨(dú)立服務(wù)器的能力，作為整個(gè)厚板大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的計(jì)算基礎(chǔ)；

• 具備在線熱備份能力；

• 硬件架構(gòu)具有較強(qiáng)的無縫擴(kuò)展能力；

• 硬件架構(gòu)具有較強(qiáng)的熱恢復(fù)能力。

上述平臺整體資源的配置、部署、管理均自主完成，為軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案的數(shù)據(jù)綜合性應(yīng)用層、大數(shù)據(jù)應(yīng)用層、人工智能應(yīng)用層的開發(fā)部署提供了基礎(chǔ)條件。

（2）數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)

工廠級數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)是該解決方案的核心基礎(chǔ)工作，是整個(gè)解決方案的基礎(chǔ)條件。該數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)由硬件防火墻，主網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和采集終端集群組成。該數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)保證了厚板數(shù)據(jù)采集的能力和范圍，為確保數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)采集內(nèi)容完整性、實(shí)時(shí)性提供了硬件保障。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞脑O(shè)計(jì)、配置和管理均自主完成，采用了終端節(jié)點(diǎn)的端口隔離和VLAN等技術(shù)，充分考慮了網(wǎng)絡(luò)的完全性和效率。數(shù)據(jù)采集工作完全覆蓋寶鋼5米厚板從軋制線到精整、剪切和熱處理等各機(jī)組，并將表面檢測儀表和探傷儀表等特殊儀表納入到數(shù)據(jù)采集工作中，集中了厚板產(chǎn)線各工序設(shè)備層L0、基礎(chǔ)自動化層L1、過程控制層L2、制造執(zhí)行層L3、產(chǎn)銷管理層L4等各層級數(shù)據(jù)。

3.2　軟件平臺

軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案的軟件平臺，包括數(shù)據(jù)采集平臺與應(yīng)用軟件平臺。其中基礎(chǔ)軟件部分，充分利用國內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)，建立自主、安全高效的工廠級數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)棧，避免商業(yè)軟件的近期壁壘與遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn)，在當(dāng)前技術(shù)封鎖日趨嚴(yán)重的國際形勢下意義重大。利用建立的技術(shù)棧，自主研發(fā)了數(shù)據(jù)存儲框架、消息調(diào)度框架、數(shù)據(jù)采集框架、數(shù)據(jù)應(yīng)用框架、高級功能框架、監(jiān)測與報(bào)警框架，并在這些框架之上開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例。

（1）數(shù)據(jù)采集平臺

數(shù)據(jù)采集平臺，開發(fā)了多頻度異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集、處理與存儲技術(shù)，主要解決數(shù)據(jù)的邏輯聯(lián)通性（包括可獲取性、異構(gòu)性、關(guān)聯(lián)性等問題），通過對各類數(shù)據(jù)的充分理解和研究，PIDAS系統(tǒng)利用一系列數(shù)據(jù)采集工具，在消息調(diào)度系統(tǒng)的統(tǒng)一指揮協(xié)作下，基于物理互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)數(shù)據(jù)高效采集、過濾、標(biāo)簽和關(guān)聯(lián)的相關(guān)方法，解決了數(shù)據(jù)定義、質(zhì)量與關(guān)聯(lián)等方面的問題，為數(shù)據(jù)的最終應(yīng)用建立了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

數(shù)采平臺的基礎(chǔ)，是支撐PIDAS系統(tǒng)高層功能的底層專用系統(tǒng)框架。實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的存儲、調(diào)度、采集、應(yīng)用和監(jiān)測等方面的基礎(chǔ)軟件功能，對數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用層、數(shù)據(jù)知識性應(yīng)用層、數(shù)據(jù)智能應(yīng)用層的各類應(yīng)用軟件功能提供底層基礎(chǔ)。能夠滿足軋鋼工廠對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（毫秒級別）、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（秒級別）、過程數(shù)據(jù)（分鐘級別）、倉庫數(shù)據(jù)（月級別）的存儲和查詢的容量與性能要求。

基礎(chǔ)軟件具體包括數(shù)據(jù)存儲框架（Data StorageFrame，DSF）、消息調(diào)度框架（Message Dispatch Frame，MDF）、數(shù)據(jù)采集框架（Data Collection Frame，DCF）、數(shù)據(jù)應(yīng)用框架（Data Application Fra m e ， DA F ） 、 高 級 功 能 框 架 （ Advaned Application Frame，AAF）、監(jiān)測與報(bào)警框架（Monitor and Alert Frame，MAF）等。

DSF提供分布式的多類型數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲框架，支撐整個(gè)厚板大數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲和獲取。同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整理功能，該功能將采集服務(wù)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，包括標(biāo)簽、關(guān)聯(lián)和統(tǒng)計(jì)處理等，并將處理的結(jié)果存入DSF底層存儲單元。

DCF負(fù)責(zé)對各種類型的數(shù)據(jù)采集任務(wù)進(jìn)行管理和調(diào)度，其中包括增、減和配置采集任務(wù)，采集任務(wù)觸發(fā)管理，多個(gè)采集任務(wù)并發(fā)、串行管理，采集任務(wù)執(zhí)行結(jié)果的管理，錯(cuò)誤信息管理等。

DAF負(fù)責(zé)對建立其上的各種類型的數(shù)據(jù)應(yīng)用（DAs）提供公共功能的支撐，其中包括同步完成數(shù)據(jù)服務(wù)請求，異步完成數(shù)據(jù)服務(wù)請求，各類統(tǒng)計(jì)算法的實(shí)現(xiàn)，各類分析算法的實(shí)現(xiàn)，各類圖表的生成，各類報(bào)告的渲染，權(quán)限管理等。

MAF是負(fù)責(zé)監(jiān)測DAF，DCF和DSF內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)運(yùn)行情況，包括計(jì)算負(fù)載、內(nèi)存使用量、存儲空間、網(wǎng)絡(luò)狀況等并根據(jù)配置對出現(xiàn)的問題進(jìn)行報(bào)警。數(shù)采平臺的數(shù)據(jù)采集功能包括：從分析識別軋鋼工廠的工序數(shù)據(jù)采集對象開始，研究并確認(rèn)采集方式、頻度；其次，評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，即可信度和穩(wěn)定性；之后，研究確定數(shù)據(jù)解析、整理和過濾方法。

數(shù)采平臺采集內(nèi)容具體包括：特種儀表（板形儀FQC、平直度儀、探傷儀、掃描式溫度計(jì)）的數(shù)據(jù)采集；專業(yè)儀表（電耗、燃耗）數(shù)據(jù)采集；各工序設(shè)備層L0、基礎(chǔ)自動化層L1高頻數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集；各工序過程控制層L2的數(shù)據(jù)采集；制造執(zhí)行層L3和產(chǎn)銷管理層L4中命令數(shù)據(jù)、跟蹤數(shù)據(jù)、性能和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集。

數(shù)據(jù)平臺可以為數(shù)據(jù)庫類型數(shù)據(jù)（Oracle，DB2）開發(fā)通用型數(shù)據(jù)采集庫；為結(jié)構(gòu)化文檔類型（JSON，XML，ENV）、非結(jié)構(gòu)化文檔類型（正則表達(dá)式，模式匹配）開發(fā)通用型數(shù)據(jù)采集庫；為PLC數(shù)據(jù)類型（PDA）開發(fā)通用型數(shù)據(jù)采集庫；利用通用型數(shù)據(jù)采集庫針對每個(gè)數(shù)據(jù)采集對象開發(fā)具體的數(shù)據(jù)采集服務(wù)；針對特種儀表，開發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)；對于專業(yè)儀表，在專業(yè)采集系統(tǒng)上二次開發(fā)，開發(fā)出相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)。

因此，基于覆蓋厚板全流程關(guān)鍵數(shù)據(jù)生成節(jié)點(diǎn)的數(shù)采專用網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)采集軟件系統(tǒng)在橫向上完全覆蓋厚板生產(chǎn)關(guān)鍵工序，包括切割、加熱、軋制、矯直、冷卻、熱處理等；在縱向上完全覆蓋厚板生產(chǎn)系統(tǒng)各層次，包括特種儀表、專業(yè)儀表，L1、L2、L3、L4和數(shù)據(jù)倉庫，專業(yè)系統(tǒng)。

（2）應(yīng)用平臺

應(yīng)用平臺，是在基礎(chǔ)軟件平臺提供的公共服務(wù)和數(shù)據(jù)采集平臺提供的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)該解決方案的數(shù)據(jù)描述性應(yīng)用、數(shù)據(jù)知識性應(yīng)用與數(shù)據(jù)智能性應(yīng)用。數(shù)據(jù)描述性應(yīng)用，解決了業(yè)務(wù)價(jià)值多視角的可視化難題，以需求為導(dǎo)向，系統(tǒng)性地開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)描述性應(yīng)用，充分加強(qiáng)技術(shù)人員對數(shù)據(jù)的理解，針對軋鋼工廠生產(chǎn)管理、工藝分析、過程跟蹤、設(shè)備監(jiān)控等各種工作場景，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)快速有效表征，促成了軋鋼工廠數(shù)字化工作模式的轉(zhuǎn)變。該部分重點(diǎn)解決了軋鋼工廠效率提升的問題，如加熱爐爐溫板溫分析、軋機(jī)過程數(shù)據(jù)分析、控制冷卻過程數(shù)據(jù)分析、軋線設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)分析、產(chǎn)線各類日報(bào)自動生成與自動推送等。

數(shù)據(jù)知識性應(yīng)用，解決了業(yè)務(wù)知識化建模與持久化難題，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)數(shù)據(jù)知識化建模與技術(shù)應(yīng)用，建立了從流程型工業(yè)數(shù)據(jù)提煉知識，再將知識應(yīng)用于在線控制的創(chuàng)新路徑。不僅有效提升了軋鋼工廠的效能、產(chǎn)品的質(zhì)量，更提供了知識傳承的全新路徑。利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等各類技術(shù)手段，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度發(fā)掘，實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化，例如基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品工藝輔助設(shè)計(jì)、厚板加熱爐精細(xì)化成本分析、鋼板輪廓與軋制過程優(yōu)化、剪切線剪切優(yōu)化功能。

數(shù)據(jù)智能性應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了多系統(tǒng)動態(tài)協(xié)同智能控制技術(shù)，改變傳統(tǒng)單工序、單模型優(yōu)化的方式，實(shí)現(xiàn)了多工序、多層級、多平臺的聯(lián)動智能優(yōu)化，落地了智能化在流程型工業(yè)中真正有價(jià)值的應(yīng)用場景，開啟了軋鋼工廠智能化控制的路徑。例如，軋制多工序的聯(lián)動優(yōu)化的厚度智能控制模型，厚板產(chǎn)品“工藝-組織-性能”智能設(shè)計(jì)功能等。

應(yīng)用平臺還支持個(gè)性化應(yīng)用開發(fā)，針對營銷、制造、生產(chǎn)、設(shè)備、管理、操作、研發(fā)等不同用戶個(gè)性化需要，建立應(yīng)用開發(fā)接口，供用戶基于PIDAS平臺，根據(jù)自身的工作需要，自行開發(fā)個(gè)性化應(yīng)用。

3.3　數(shù)據(jù)通信、安全措施

軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案的數(shù)據(jù)通訊核心為數(shù)采網(wǎng)絡(luò)，其中軋鋼工廠軋制線到精整、剪切和熱處理等各核心節(jié)點(diǎn)做為數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的核心。

為保證工廠工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全，在基礎(chǔ)自動化、過程控制網(wǎng)絡(luò)的出口處部署工業(yè)安全防護(hù)墻，通過防火墻再接入數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)與公司內(nèi)部信息網(wǎng)之間，部署商用防火墻進(jìn)行隔離，保證指定的IP、端口、應(yīng)用可以通過，其他不明數(shù)據(jù)不能通過。由于數(shù)據(jù)接入點(diǎn)較多，一臺主機(jī)感染病毒就會對系統(tǒng)產(chǎn)生較大影響，數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)在主機(jī)接入的交換機(jī)端口上啟用訪問控制列表，限制通訊的端口和IP后再進(jìn)行接入。

軟件方面，該解決方案的MAF是一個(gè)分布式的系統(tǒng)狀態(tài)主動監(jiān)測和報(bào)警系統(tǒng)。MAF負(fù)責(zé)監(jiān)測DAF，DCF和DSF內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)運(yùn)行情況，包括計(jì)算負(fù)載、內(nèi)存使用量、存儲空間、網(wǎng)絡(luò)狀況等并根據(jù)配置對出現(xiàn)的問題進(jìn)行報(bào)警。2020.10 AUTOMATION PANORAMA 89

4　代表性及推廣價(jià)值

4.1　應(yīng)用情況及效果

軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案，從2015年寶鋼5米厚板產(chǎn)線逐步建立以來，針對不同場景，得到了很好應(yīng)用，取得了效率、效能和質(zhì)量的快速提升，并獲得了知識傳承上的加強(qiáng)，為企業(yè)創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。

（1）基于5米厚板產(chǎn)線建立的數(shù)據(jù)中心，解決了厚板廠工業(yè)異構(gòu)數(shù)據(jù)高效采集、存儲、使用的難題。在縱向，跨L0~L4的傳統(tǒng)自動控制層級，采集時(shí)頻從毫秒級到周級的數(shù)據(jù)；在橫向，跨工序收集從煉鋼、連鑄、厚板板坯加熱到精整以及離線熱處理整個(gè)厚板工藝流程的數(shù)據(jù)，并預(yù)留連接下級工序工廠的接口。實(shí)現(xiàn)了厚板工廠級跨工序、跨平臺、跨層級的數(shù)據(jù)收集、規(guī)整、標(biāo)簽、存儲、查詢、分析和智能應(yīng)用的功能。

（2）以5米厚板產(chǎn)線需求為導(dǎo)向開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)描述性應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)價(jià)值多視角的數(shù)據(jù)可視化，針對產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)過程、質(zhì)量管理、物流管理、成本能耗、績效管理、設(shè)備管理等各類工作場景，建立起系列綜合應(yīng)用，全面提升了勞動效率，加速了寶鋼5米厚板工作模式的轉(zhuǎn)變。

（3）以5米厚板產(chǎn)線需求為導(dǎo)向開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)知識性應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)知識化建模與持久化技術(shù)，打破傳統(tǒng)厚板產(chǎn)品的工藝設(shè)計(jì)基于技術(shù)規(guī)范、工程師經(jīng)驗(yàn)，在分散、粗粒度生產(chǎn)數(shù)據(jù)支撐下進(jìn)行的模式。針對管線鋼等厚板典型鋼種，純?nèi)斯そ?jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)提煉的知識，實(shí)現(xiàn)高效的虛擬試制來代替昂貴的實(shí)物試制，同時(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)工程師可以非常容易獲得、分析豐富的且細(xì)粒度高的各類生產(chǎn)實(shí)際數(shù)據(jù)，進(jìn)而快速提升自身的產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力，實(shí)現(xiàn)了知識傳承的全新路徑。

（4）以5米厚板產(chǎn)線需求為導(dǎo)向開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)智能性應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了多系統(tǒng)動態(tài)協(xié)同智能控制。軋制厚度智能控制模型，實(shí)現(xiàn)了加熱爐、軋線、冷卻多工序的聯(lián)動優(yōu)化，在單塊鋼板厚度高精度控制的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了合同批量鋼板厚度較高要求的穩(wěn)定控制；厚板產(chǎn)品“工藝-組織-性能”智能設(shè)計(jì)功能，典型工藝優(yōu)化推薦功能，已經(jīng)在一系列產(chǎn)品設(shè)計(jì)上發(fā)揮了重要作用，試制周期縮短了一半。不僅可以完成從工藝設(shè)計(jì)計(jì)算出目標(biāo)產(chǎn)品性能的正向過程，更能完成從產(chǎn)品要求到優(yōu)化成分和工藝設(shè)計(jì)的逆向過程，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的數(shù)字化研發(fā)。

通過PIDAS系統(tǒng)的應(yīng)用，多方面提高了效率、效能、質(zhì)量，獲得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。例如，通過提高主工序的控制精度，提升了成材率；通過提高順行率，增大了產(chǎn)能；降低精整工序的異常發(fā)生率等。僅2019年，寶鋼5米厚板認(rèn)定經(jīng)濟(jì)效益超千萬。除了直接的經(jīng)濟(jì)效益，更深層次上，寶鋼5米厚板的數(shù)字化和智能制造實(shí)踐為寶鋼5米厚板產(chǎn)線帶來了巨大的潛在價(jià)值。

智慧能源方面，通過數(shù)字化、智能化升級，極大提升了能耗監(jiān)控與分析水平，深度挖掘了節(jié)能潛力，全面提高了能源利用效率。例如，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的厚板加熱爐精細(xì)化成本分析，充分利用PIDAS系統(tǒng)提供的板坯實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（包括板坯尺寸重量、動態(tài)位置、溫度、實(shí)時(shí)爐段燃?xì)饬髁俊嶂档刃畔ⅲ﹦討B(tài)精細(xì)化計(jì)算板坯的能源分配，可以科學(xué)高效地分析不同材質(zhì)的加熱成本，為優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)安排做依據(jù)，達(dá)到了節(jié)能減排的顯著效果。這個(gè)案例是厚板能耗精細(xì)化計(jì)算的組成部分，該部分應(yīng)用的全面投用，將為厚板產(chǎn)線高能效、綠色化生產(chǎn)發(fā)揮重要作用。

智慧教育方面，通過數(shù)字化、智能化升級，打破了空間、時(shí)間的限制，有效推動了知識傳承、人才培養(yǎng)。以數(shù)據(jù)驅(qū)動，用數(shù)據(jù)說話，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值成為新的工作思路與風(fēng)尚，打破了部門、層級之間的界限，推進(jìn)了大厚板團(tuán)隊(duì)高度協(xié)同；打破了生產(chǎn)與設(shè)備、研發(fā)的界限，技術(shù)人員的知識面得到極大拓展；建立了學(xué)習(xí)型組織，帶動廣大員工思想、技能全面提升；以業(yè)務(wù)驅(qū)動、全流程應(yīng)用、參與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用自主開發(fā)，成為

知識傳承、人才培養(yǎng)的有效模式。對于關(guān)鍵產(chǎn)品，通過產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)從L0~L4收集整理的詳細(xì)過程數(shù)據(jù)，能夠更加全面地了解該產(chǎn)品生產(chǎn)的真實(shí)場景，從而有利于在時(shí)間和空間維度上掌握產(chǎn)品真正的材料特性與控制要領(lǐng)，使知識得到有效的積累、傳承。90 Column 專欄 ■

4.2技術(shù)的示范效應(yīng)

寶鋼在5米厚板的實(shí)踐表明，軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案的成功，具有巨大的示范效應(yīng)，可以推廣到鋼鐵行業(yè)的厚板、熱軋、冷軋等軋鋼工廠以及其它冶金制造單元。更進(jìn)一步，該解決方案的成功，對于普遍采用自動化四級控制系統(tǒng)流程性制造業(yè)，具有廣泛的適用性，為流程型制造業(yè)從信息化、自動化向數(shù)字化和智能制造升級，提供了可操作、可實(shí)現(xiàn)的路徑和范本。

寶鋼股份將“軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案”做為案例，在整個(gè)公司進(jìn)行推廣。公司文件要求各單位以PIDAS為范本推動公司智能制造工作。該解決方案的成功實(shí)施，創(chuàng)造性地提出了適合于流程型制造企業(yè)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，既充分利用了現(xiàn)有多級控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)資源，又突破了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的思想。該解決方案的成功，給傳統(tǒng)制造業(yè)從業(yè)者提供了一個(gè)深入理解數(shù)字化和智能制造的機(jī)會，即如何通過業(yè)務(wù)需要來驅(qū)動數(shù)字化和智能制造技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，如何消除原有多級計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)、流程、處理方式的慣性限制，如何獲得并利用技術(shù)進(jìn)步提升自身能力、發(fā)揮更大作用。

該解決方案的成功實(shí)施，示范了基于工廠級的數(shù)據(jù)中心及應(yīng)用開發(fā)平臺應(yīng)該是現(xiàn)階段流程型企業(yè)數(shù)字化和智能制造技術(shù)發(fā)展的有效途徑。一方面可以實(shí)現(xiàn)有效的業(yè)務(wù)驅(qū)動，另一方面也易于建立貼近業(yè)務(wù)人員、方便應(yīng)用的數(shù)據(jù)中心，還可以充分地實(shí)現(xiàn)工業(yè)知識與ICT技術(shù)相融合，建立起高效、融洽、有活力的數(shù)字化和智能制造技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用團(tuán)隊(duì)。這樣可以不斷地推進(jìn)這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步，并隨著技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)人員能力提升、角色轉(zhuǎn)換，企業(yè)技術(shù)進(jìn)步、模式重構(gòu)、業(yè)務(wù)升級。

該解決方案的成功實(shí)施，示范了建立工廠級數(shù)據(jù)中心與智能制造應(yīng)用平臺是流程型企業(yè)數(shù)字化和智能制造技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)。流程型企業(yè)數(shù)字化和智能制造技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，不是一次設(shè)計(jì)，終身受用，而需要基于現(xiàn)實(shí)和業(yè)務(wù)驅(qū)動，不因大數(shù)據(jù)的概念而過分追求建立大而全的數(shù)據(jù)中心、邊緣化企業(yè)級的應(yīng)用開發(fā)，創(chuàng)造性地提出從利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)開始，建立工廠級數(shù)據(jù)中心與智能制造應(yīng)用平臺，一步一步推進(jìn)企業(yè)的數(shù)據(jù)趨向完備化，具有充分的可實(shí)現(xiàn)性和戰(zhàn)略意義。

4.3商業(yè)價(jià)值與社會價(jià)值

目前數(shù)字化、智能制造已被普遍認(rèn)為是新一輪工業(yè)革命到來的標(biāo)志，會給企業(yè)帶來顛覆性的變革，是流程型制造業(yè)取得下一階段競爭優(yōu)勢的重要方向，歐美國家也早已投身其中，但在實(shí)踐中真正取得突破的還少之又少。中國鋼產(chǎn)量世界第一，約占世界鋼產(chǎn)量的50%，因此中國鋼鐵從業(yè)者應(yīng)當(dāng)具有使行業(yè)技術(shù)水平達(dá)到相同地位的決心，擔(dān)負(fù)起行業(yè)引領(lǐng)者的責(zé)任，不能一味等待變革的降臨，不能依舊進(jìn)行“跟隨型”、“復(fù)制型”研發(fā)，而是應(yīng)當(dāng)勇于創(chuàng)新，去引領(lǐng)鋼鐵業(yè)的新一輪工業(yè)革命。

“軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案”就是這樣的創(chuàng)新實(shí)踐工作。即利用ICT新技術(shù)，結(jié)合流程制造業(yè)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)鋼鐵制造業(yè)的數(shù)字化、智能化，解決行業(yè)的難題、痛點(diǎn)，應(yīng)對時(shí)代的挑戰(zhàn)。該解決方案不僅可以在厚板、熱軋、冷軋等軋鋼工廠以及其它冶金制造單元直接復(fù)制，對于普遍采用類似四級自動化系統(tǒng)的制造業(yè)，也可以快速推廣，具有巨大的商業(yè)價(jià)值。

從解決方案的提供者來看，“軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案”是由掌握工業(yè)知識的企業(yè)自身技術(shù)人員為主，基于企業(yè)核心業(yè)務(wù)要求進(jìn)行開發(fā)的，開發(fā)者更懂“工業(yè)數(shù)據(jù)”，在深刻理解數(shù)據(jù)內(nèi)涵、緊密關(guān)聯(lián)核心業(yè)務(wù)、數(shù)值應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)安全性、技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的持續(xù)性上比ICT技術(shù)公司驅(qū)動、工程公司驅(qū)動的方式有相對的優(yōu)勢。

從解決方案的架構(gòu)來看，“軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案”是以企業(yè)原有自動化系統(tǒng)為基礎(chǔ)進(jìn)行的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級，從數(shù)據(jù)中心建設(shè)，到數(shù)據(jù)綜合性應(yīng)用、數(shù)據(jù)知識性應(yīng)用、數(shù)據(jù)智能性應(yīng)用，都是來自業(yè)務(wù)實(shí)際需求驅(qū)動，經(jīng)過反復(fù)優(yōu)化，逐步發(fā)展起來的，解決了數(shù)字化與智能制造的多個(gè)核心難題，開發(fā)和應(yīng)用過程中全面涉及到流程型制造業(yè)各個(gè)層面、各種場景，具有優(yōu)秀的泛化能力，能夠系統(tǒng)性地移植推廣。

更深層次上，該解決方案實(shí)際上是提供了傳統(tǒng)流程型制造業(yè)由內(nèi)而外的進(jìn)行數(shù)字化變革的可行路徑與方式方法。該方案不僅適用于鋼鐵行業(yè)，還可以為電力、水泥、鋼鐵、有色金屬、造紙等流程型制造業(yè)的數(shù)字化、智能化提供清晰的思路以及示范。進(jìn)一步推廣與發(fā)展，必將對我國制造業(yè)的能力提升、持續(xù)發(fā)展，發(fā)揮重要作用。

摘自《自動化博覽》2020年10月刊