物联网平台的定义:
物联网平台是一个中间层,一方面位于物联网设备层和物联网网关(和数据)层之间,另一方面是应用。因此,物联网平台也被称为应用支撑平台/智能管理平台。
物联网平台的基本功能和优势:
物联网平台支持物联网设备和端点管理、连接和网络管理、数据管理、处理和分析、应用开发、安全、访问控制、监控、事件处理和接口/集成。
物联网平台有自己的根,需要管理、监控、存储、翻译、保护和分析物联网数据;启用应用程序;物联网设备管理;因为物联网缺乏标准和互 *** 作性、连接性和集成性;安全性、固件更新以及用户和访问管理;可视化并与应用程序、用户和开发人员联系。
物联网平台可以更快、更便宜、更好地构建物联网解决方案,实现物联网项目。它们的基本功能包括连接和网络管理、设备管理、数据采集、处理分析和可视化、应用支持、集成和存储。
随着更多物联网设备/资产、数据、相关技术、网络/连接解决方案的出现,以及基础设施和高效、可互 *** 作和安全连接的发展,物联网平台已经成为专业的物联网部署。
物联网平台已经成为物联网部署的重要组成部分,几种类型和供应商都有各自的侧重点和市场策略。此外,物联网平台的现实和市场非常复杂,因为物联网项目、应用和解决方案具有不同的架构、连接和管理设备的方式、管理和分析数据的可能性、构建应用的能力和利用的选项。对于任何特定环境下的任何给定物联网用例,物联网都是有意义的:例如:消费应用、企业物联网应用和工业物联网或工业40。
「1 智能制造推进的难点与问题」我国制造业面临着异常严峻的挑战:人口红利消失、“未富先老”、企业招工难,人工成本迅速上升;高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移,低成本制造业向东南亚国家转移;高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本;原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力;环保风暴也给很多企业敲响了警钟;中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状;而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下,制造企业如何实现转型升级?推进智能制造成为重要的途径。然而,目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题:
第一,概念满天飞,技术一大堆。近几年来,从工业40的热潮开始,智能制造、信息物理系统(CPS)、工业互联网(平台)、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至,对于大多数制造企业而言,可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多,例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护,让企业目不暇接。这些技术看起来都很美,但如何应用,如何取得实效?很多企业还不得而知。
第二,摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验,欠缺可以借鉴的成功案例。目前,制造企业已经存在3种类型的孤岛:信息孤岛、自动化孤岛,以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时,企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中,企业仍然是“头痛医头”,缺乏章法。
第三,理想很丰满,现实很骨感。推进智能制造,前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低,缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下,一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持,而中小企业只能“隔岸观火”,自力更生。
第四,自动化、数字化还是智能化?在推进智能制造过程中,不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试,认为这就是智能工厂。而实际上,高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品,国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如,日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机,但其前提是产品的标准化、系列化,以及面向自动化装配的设计,例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂,该工厂对于大批量生产的产品,大量应用机械手,实现高度自动化;对于中小批量的产品,推进低成本自动化,即部分工位的自动化;而对于单件定制的产品,采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂,该工厂是生产继电器的自动化工厂,该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化,而且可以在一条产线生产多种变型产品,但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂,其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂,应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动,能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂,却是少人化和人机协作的工厂,推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线,一开始设置的自动化率是90%,后来发现调整为70%,增加若干人工工位,整体质量和效率反而是最优的。此外,对于装备制造行业,机加工等工序并不适合建立自动化生产线,而建立柔性制造系统(FMS)则是更现实的选择。马扎克(MAZAK)、发那科(FANUC)的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守,自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS(柔性制造系统)
第五,理性看待投资回报。制造企业的企业家,尤其是中小型民营企业的老板,非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3~4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入,甚至有的期望值更高。然而,有些账容易算,比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算,例如工业软件作为一个使能要素,企业离不开工业软件,却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本,赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位,更是常常用不起来,业务部门牢骚满腹。长此以往,制造企业更加重硬轻软,最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六,数据采集与设备联网,迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造,必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集,实现生产设备(机床、机器人)、检测设备、物流设备(AGV、立库、叉车等),以及移动终端的联网,没有这个基础,智能制造就是无源之水。但是,现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段,甚至一些知名企业的生产线也未联网,没有基础的设备联网,何谈工业互联网?
第七,基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合,还是进一步实现数字化转型,推进智能制造,基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP,或者ERP升级换型的过程中,花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰,也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是,一些企业的基础数据还没有理顺,却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法,注定是难以取得实效的。
「2 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长,节能减排的要求越来越高,市场竞争白热化,客户需求日益个性化,制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下,智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面,很多大中型制造企业开展了相关实践,还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流,减少人工,成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡,但智能制造只是手段,不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标,积极学习各种智能制造新兴技术,探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性,具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析,明确总体拥有成本,根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化,为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目,以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下,又形成新的智能孤岛,甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此,制造企业推进智能制造,需要把握以下5项基本原则:
原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段,智能制造(Smart manufacturing)系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力,能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”,实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造,并不仅仅包括生产制造环节的智能化,而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用,是推进智能制造的基础和前提条件。
原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括:物联网、增材制造(3D打印,包含设备、材料、工艺)、云计算、电子商务、电子数据交换(EDI)、PLC、DCS、自动识别技术(RFID、条码、机器视觉)、数控系统、大数据分析(包括工业大数据)、 虚拟现实/增强现实、Digital twin(数字孪生,包括产品、设备、车间)、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成(EAI、ESB)等技术。需要明确的是,部分技术还处于发展的初期阶段,制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时,要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等,而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化,快速切换生产多种产品,或者可以混线生产多种产品,能够实现生产数据、质量数据的自动采集,并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
原则4必须做好整体规划,选择适合企业自身特点的实施方案,有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题,例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换;推进智能制造需要处理来源多样的异构数据,包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据,需要确保基础数据的准确性;推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门,甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此,制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训,选择有实战经验的智能制造咨询服务机构,共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下,选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如,推进基于物联网的预测性维护服务,促进企业已销售的产品的配件销售,提高客户服务满意度;或者通过实现生产线的智能化,提高设备的整体绩效和产品合格率;通过建立企业级BOM平台,实现产品的在线定制等。
原则5企业需要建立自己的专业队伍,并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程,推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程,而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程,涉及到诸多工业软件的集成应用,涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化,并且需要与推进精益管理结合起来推进,因此,制造企业需要建立自身的专业队伍,融合信息化、自动化和管理人才,并选择若干长期的战略合作伙伴,包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时,必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验,产品具有开放性和可扩展性,具有本地化服务能力的解决方案提供商,选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时,尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之,推进智能制造,既要积极布局前沿技术的应用,又要夯实基础,务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程,经历了一个又一个的“工程”,从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩(甩图纸、甩账表)”到制造业信息化工程;产生了一次又一次的“热潮”,从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等,既有政府的积极推进,也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下,就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统,实施与应用也不到位,最终形成了很多信息化孤岛,没有达到预期目标,甚至多次推倒重来。因此,不论市场上有哪些“热词”(buzz word)或者热潮,制造企业都不能再盲目跟风,而是应当保持冷静与理智,以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进,积极、稳妥地推进智能制造,从而真正取得实效。
「3 智能制造推进的策略」
首先,推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求,以及向服务要效益等途径,提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二,必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链,是一个极其复杂的系统工程,不要期望“毕其功于一役”;推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作;不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造,需要引入中立、专业的服务机构,开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习,让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外,需要强调的是,小批量、多品种的企业,不要盲目推进无人工厂;个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得;不能盲目推进机器换人。
第三,大处着眼,小处着手。企业要想推进智能制造取得实效,应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容,通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤,画出清晰的智能制造路线图,然后根据路线图和智能制造整体规划,稳步推进具体的项目,注重对每个智能制造项目明确其KPI指标,在测度关键绩效指标的基础上,评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效,需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四,紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来,制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷,金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式,还改变了产品结构,也彻底打破了可制造性的桎梏,催生了创成设计等新的设计模式,从计算机辅助人设计,演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身,车身焊接不能再使用点焊,取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进,往往会对产品的性能,例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展,由接触式测量发展到非接触式测量,由离线检测演化为在线检测,由事后检测演化为边测量边加工,从而帮助制造企业提升产品质量。
第五,积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前,人工智能技术的发展如火如荼,必将在制造业不断得到应用,尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外,虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)等可视化技术,在制造业也有很好的应用场景,例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测,蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot(协作机器人,单臂和双臂)在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用,机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六,选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂,也非常个性化,相关技术在不断演进,企业本身也是动态变化,智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中,智能制造的推进是一个长期的过程。因此,企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴,从培训、现状评估、规划,到具体的数字化工厂仿真、产线设计,到真正实现工控网络的建设,并建立工控安全体系,实现IT与OT系统的集成。
从2017年和2019年Gartner将数字孪生(Digital Twin)作为十大战略性技术发布以来,数字孪生正在从虚拟产品生命周期管理、工业物联网专业技术,发展为企业数字化的核心通用技术。作为企业数字化通用技术,数字孪生为企业的运营创新、产品与服务创新、商业模式创新、管理创新带来了新的机会,本文结合PLM、工业互联网及企业领域数字孪生技术的发展演进探讨如何规划和实施企业数字孪生战略。
数字孪生的技术演进:从虚拟产品技术到数字化战略技术
2021年上海车展特斯拉车主维权事件中,特斯拉分别向市场监管部门、维权的张女士发送了整理为Excel表格的48页6697组后台服务器数据,详细记录了车主在事故前30分钟的车辆状况和驾驶动作。
特斯拉的用户不仅可以通过特斯拉的数字孪生追溯设备的过去和当前使用状况,还可以发现,在使用过程中,特斯拉 汽车 的功能似乎越来越智能,特斯拉 汽车 似乎会越来越懂你。特斯拉通过数字孪生给用户提供了一种“持续智能”,可以持续适配用户、持续优化。特斯拉通过这种服务,每年可以从每辆特斯拉获得超过1200美元的收入。
要构建类似特斯拉这样的数字化产品、服务和商业模式,首先需要理解数字孪生技术的由来、发展及持续演进。数字孪生迄今经历了三个演进阶段:
1、虚拟产品管理发展阶段
2003年迈克尔·格里夫斯(Michael Greives)第一次提出将数字孪生(Digital Twin) 作为PLM的一个概念模型,将虚拟产品纳入PLM的管理范畴,重新定义了PLM。到2011年NASA将“数字孪生”(Digital Twin)列入美国航空航天发展规划,这个阶段是数字孪生的概念形成阶段。这个阶段数字孪生主要被定位为下一代PLM系统的“虚拟完美模型”(Virtually perfect Model)。
2、工业互联网发展阶段
2011年以来,GE公司发布雄心勃勃的工业互联网计划,随后,在GE和西门子、PTC等公司的倡导和支持下,数字孪生作为工业互联网的核心技术得到了前所未有的重视,这个阶段,无论是GE、PTC还是西门子,都不仅将数字孪生用于CAD、CAE、PLM等虚拟产品系统工程,还在设备(APM)、过程控制、网络等工业互联网各个领域以数字孪生和数字主线作为核心技术支持,各个厂商分别发布了设备、网络、过程、产品、生产、运营等不同应用场景数以百万计的数字孪生体。数字孪生通过工业互联网的发展进入到商用阶段,不过迄今大约只有1%的企业资产应用了数字孪生技术。
3、数字化战略技术发展阶段
2017年Gartner将数字孪生列入10大战略技术趋势,数字孪生从工业互联网的核心技术进一步发展为基于物联网的智慧城市和企业数字化的核心战略技术。数字孪生作为战略技术,从复杂系统工程(iMBSE)和工业互联网等特定领域发展为智慧城市和企业的数字化基础设施。Gartner数字孪生分为离散数字孪生、组合数字孪生、组织数字孪生三个基本类型。产品数字孪生也好,设备数字孪生也好,实际都是一种离散的数字体,这样的数字孪生的作用是局部的,Gartner的建议实际是将这种离散的数字孪生能力“组装”起来,打造具备特定的业务模式和运营模式的组织数字孪生(DTO),让企业具备数字孪生的持续智能能力。这样,数字孪生就成为企业数字化的一种核心战略技术。
数字孪生实施路线:从离散可视、数据驱动到持续智能
数字孪生的概念虽然出现已久,但是在企业数字化转型中的应用还刚刚开始,即使引入数字孪生的企业也还处于试点和 探索 阶段。但是在未来一年内,65%的大型企业都表示会投入启动数字孪生项目。未来两到三年,是企业数字孪生建设的战略机遇期,有的放矢的拟定数字孪生战略,无疑将获得先行优势。
目前推行数字孪生的制造企业,基本有两条战略实施路线,一条是从产品数字孪生开始,基于产品数字孪生,实现虚拟样机、虚拟仿真,缩短产品研发周期,降低产品研发成本。典型代表是中车集团如中车株机;一条是设备和车间数字孪生开始,基于设备和车间数字孪生,实现透明化的装备生产、运维和服务。典型代表是树根互联参与的三一重工8号工厂;
从企业战略发展角度,为了实现通过数字孪生构建未来的竞争优势,企业的数字孪生的战略可以按照四个步骤展开:
1、第一阶段:实现离散数字孪生的连接与可见
离散数字孪生,是实现设备、人员等单一的资源数据连接和数据可视以实现资源优化的单一数字孪生体。这一阶段,基于边缘网络技术、设备及资源管理系统,通过选定的设备、流程、系统的数字化连接和数据采集、数字化标识、数字化监测,实现数字化设备、流程和系统的诊断、描述性分析和预测;目前在不少企业推行的RPA(流程机器人)其实也是一种离散数字孪生的应用。设备的离散数字孪生未来将主要通过设备供应商提供;流程的离散数字孪生主要通过应用软件服务商提供;
2、第二阶段:实现复合数字孪生的互联与数据驱动
复合数字孪生是基于内部离散数字孪生和外部数据资源复合而成的数字孪生体,如一条产线,一个端到端的服务线。数字孪生的复合过程不是简单的数据互通,包括基于 历史 数据的机器学习和模型训练、基于实时数据的模型实时运行和监测。所以复合数字孪生的能力是需要通过一个包括AI和大数据能力在内的物联网平台实现的。符合数字孪生一般通过企业个性化定制实现。
3、第三阶段:实现企业数字孪生的数据驱动与持续智能
企业数字孪生(DTO)重点是面向企业全流程,通过数据孪生监测和驱动的业务运行,形成一种可以持续自动采集、自动分析、自主执行、自主决策的数据驱动闭环。在2020年的战略技术趋势预测中,Gartner提出了一个“持续智能”的新概念刚好可以解释企业数字孪生的价值。持续智能指的是基于数字化在线平台实时获取数据流,实时进行情景分析并给出响应方案,实现决策与运营的一体化。企业数字孪生的的建设是一个系统工程,基本的建设内容包括全价值链的数据获取、模型构建、数据监测及支持持续智能的数据与分析平台建设。这种需求很多企业都是存在的,不过大多数企业因为不了解企业数字孪生的概念,可能将这个项目简单等同于大数据中心。
4、第四阶段:实现数字孪生的生态服务与价值共生
将产业上下游的数字孪生组织集合起来,就成为以链主为核心的产业数字孪生,如 汽车 制造商上下游数字孪生体集合起来就可以构成一个包括消费者、供应商、4S店及 社会 服务资源在内的 汽车 产业数字孪生。产业数字孪生将改变传统的产业协同关系,衍生出全新的基于数据和智能的生他服务和价值共生模式。个性化订制、网络化协同最终将体现在客户参与数字孪生、生态伙伴共享产业数字孪生的价值。
数字孪生的创新策略:模型驱动、架构引领, 探索 中前进
从离散数字孪生,复合数字孪生到企业数字孪生、生态数字孪生,数字孪生在企业的应用深度不断加深、实施的复杂性和应用的难度也会逐级加大。在实施的过程中必然面临不确定的风险,在行业内实际还缺少行之有效的数字孪生实施方法。
在复杂系统工程领域,有基于模型的系统工程方法(iMBSE)对产品定义、领域建模与仿真给出了方法论指导;
在虚实融合的数字化方法论层面,德国工业40参考架构、中美工业互联网参考架构也已经发表了发表了相关的架构框架。
但是在企业数字孪生领域,在面向企业运营和流程优化领域,原有的BPM(业务流程管理)的方法论已经不能支持模型驱动、虚实融合的数字化业务模式和运营模式创新需求,企业需要新的业务和运用模式优化方法论。
作者:金蝶软件(中国)有限公司
组稿:李艾离
本文内容仅代表作者观点,不构成购买或投资建议。
关于图扑软件(Hightopo)
图扑软件自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎。广泛应用于 2D、3D 可视化、工业组态与数字孪生领域。为工业物联网、楼宇、场馆、园区、数据中心、工厂、电站、医院、农业、学校、仓储等行业客户提供优质数字孪生解决方案。
本文介绍智慧选煤厂可视化解决方案及重点应用场景。
国家“十四五”规划,中国要实现“2060”目标,需要优化产业结构和能源结构。煤炭是我国重要的基础能源,为国民经济和社会发展提供了可靠的能源保障。在智能化发展大潮之下,煤炭行业亟待借势转型。
图扑软件应用自主研发的 HT for Web 产品,搭建了选煤厂区建筑及生产设备、管线等设施的三维场景,将生产数据采集、安全监测监控与生产时空有机结合,构建了集智能巡检、设备安全监测、预警功能、企业管理于一体的三维可视化管理系统。全方位推动选煤厂精细化管理工作,实现减人增效的目的。
通过 Hightopo 构建 Web 智慧选煤系统。整体场景采用航拍建模方式获取,利用飞机或无人机搭载多台传感器,对选煤厂进行拍摄采集,快速高效获取真实反映厂区情况的数据信息。通过纠正、平差、多视影像匹配等一系列的内业处理 *** 作,最终获得三维模型。航拍建模的成果数据具有地理坐标系信息,可以准确地和 GIS 匹配。
HT 和 GIS 的集成方案中可提供根据经纬度和海拔数据构建漫游线路,让用户以第一人称的视角按照指定线路对厂区进行巡检漫游,在制定线路的时候可以参考重点区域或智能化水平较高的区域进行制定,给用户呈现选煤厂重点发展区域以及智能化发展成效。
在线监测核心设备运行情况,对选煤厂智能管控实现全覆盖,避免监控不到位、工作人员疏忽等问题所造成的各类事故的出现,确保了选煤厂机电设备的正常、平稳、持续、高效的工作。
本次三维选煤厂可视化项目,从日常管控、企业历程、应急管控为主体进行展示。系统聚焦产品运输、洗选加工关键流程管控,化繁为简,从根本上堵塞管理漏洞,通过精准监督推动企业高质量发展。
日常管控
大气监测
在生产过程中,选煤带来的环境污染非常严重,这一问题已经引起社会各界的重视。图扑软件运用丰富的可视化图表和动画效果,实时统计各厂区、监测点的监测设备数据,数据涵盖当日室外温度、湿度、压力、二氧化硫和颗粒物等多个关键指标。为制定对控制污染源无组织排放、减少大气污染等综合管理方案,提供可靠的数据信息。
水环境监测
结合图扑软件 Web 2D 组态功能,再通过数据采集,实现水环境监测可视化。数据包括 ph 值、化学需氧量、生物化学需氧量以及细菌总数等水体资源保护及污染控制的重要指标。技术员可及时掌握洗水变化规律,做出适当调整。
固体废弃物占比监测
煤炭固体废弃物是指煤炭在生产、加工和消费过程中不再需要或者暂时没有利用价值而被遗弃的固态或半固态物质。利用图扑软件可视化图表,将固体废弃物以及占比进行等关键数据进行可视化呈现。防止固体废弃物污染环境,保障人体健康,维护矿区环境景观。
主厂房数据管控
主厂房是选煤厂生产系统的核心建筑物,选煤工艺的大部分的流程都要在此完成。图扑软件将 BIM 技术应用到主厂房建设中,BIM 技术将模型进行细化及深化之后,配合图扑软件 HT 引擎,进行贴近现实的三维渲染动画。2D 面板联动三维场景,动态更新设备指标,时刻对选煤工艺进行安全监管。
图扑软件 HT 的轻量化方式是在传统的 GIS 和 BIM 技术上做出了全新的改变:HT 具有轻量化、低成本的优点,企业无需再购置笨重昂贵的 GIS 和 BIM 软件;而且起点低、效果好,传统 Web 开发人员可轻松上手,借力 HT 强大的 3D 渲染效果即可做出高仿真场景。
点击“楼层隐藏”切换透视效果,呈现厂房内三维设备在厂房分布情况,点击“楼层展开”切换查看不同楼层内场景的设备运行情况。
3D 主厂房
主厂房设备监控系统通过 HT 3D 效果,1:1 制作 3D 可视化仿真互动模型,并将重介洗煤工艺流程整合融入,将原煤进行洗选加工和综合处理的全过程信息监控。
系统可实时显示重介旋流器、精煤皮带、振动筛、原煤皮带等重要设备的动态数据,当点选不同楼层设备时,自动d出设备多重信息,创建多参数实时在线监测。
数据信息包括运行设备的振动频率、温度、故障信号、趋势信号等数据,管理人员可通过此功能,进行调用查看设备运行状态、故障属性及导致故障发生的相关联信息历史数据。
2D 主厂房
选煤厂主厂房负责把主井提升上来的精煤进行分选加工成原煤、块煤和矸石等产品。图扑软件以二维组态图方式搭建的选煤生产线,界面中可对用户所关注的产能信息、设备运行关键指标进行监测展示。覆盖精煤、中煤、矸石、煤泥的产品形成全过程。
场景内可对脱介筛、磁选机、泄介筛、离心机等设备布局进行可视化展示,不同的产物生产线路采用不同颜色的线条标识,为作业人员提供图形注释。
同传统界面相比,图扑满足工业物联网现代化的、高性能的、跨平台(桌面 Mouse /移动 Touch /虚拟现实 VR)的图形展示效果及交互体验。同时还支持结合 VR/AR 进行展示,让用户能够沉浸在虚拟环境中进行体验,尤其对工厂、车间、生产线等大型场景更具有优势。
密控系统
通过图扑软件实现可交互的 Web 密控三维系统,针对重介系统的密度控制和数据监控而开发,可使测量密度值跟踪、趋近直至等于设定值。密控系统分为精煤密控、中煤密控和矸石密控三大板块,实现煤泥含量及旋流器入口压力的稳定控制。
浓缩车间数据管控
浓缩车间适用于选矿厂的精矿和尾矿脱水处理。图扑软件基于 HTML5 标准的组件库,构建车间三维场景。
设备可视化
浓缩设备具有以下特点:
添加絮凝剂增大沉降固体颗粒的粒径,从而加快沉降速度
装设倾斜板缩短矿粒沉降距离,增加沉降面积
发挥泥浆沉积浓相层的絮凝、过滤、压缩和提高处理量的作用
配备有完整的自控设施
其中絮凝加药机设置高亮显示,点击即可隐藏其他设备显示。
蓄水动画演示
通过图扑软件将 2D 和 3D 无缝融合,搭配数据面板以及动画驱动制作了蓄水工艺可视化。场景支持常规的旋转、平移和视角缩放。蓄水工艺包括蓄水、加药搅拌(添加絮凝剂)、放水、泵体放水等 *** 作的演示,营造具有真实沉浸感的体验。
压滤车间数据管控
压滤车间负责压滤处理煤泥、回收分离介质水,压滤机负责处理浓缩机底流。传统的压滤生产主要依靠人工 *** 作,需人工查看并判断压榨程度,工作效率低下,产品水分无法得到保证,存在液压系统破损或压滤喷料伤人的安全隐患。
图扑软件搭建的压滤车间可视化管理系统,通过 HT 引擎将压滤车间的压滤机以及楼层分布进行 1:1 还原,可随时查看设备基本信息、运行信息、故障信息等。点击左侧面板压滤机以及楼层展开,即可查看车间楼层分布情况以及压滤机工作状态。
实时监测系统内压滤机状态信息,包括松开、压紧、进料等各进程状态,打破压滤机与压滤机之间、压滤机与智能压滤检测系统相关辅助设备之间的信息孤岛。实现智能压滤检测系统内所有设备及相关信息的统一集中监管,降低岗位巡检工的劳动强度,方便生产监管。
每台压滤机增设故障信息以及运行信息,通过实时监测压滤机电流电压,结合本台压滤机运行状态、基本信息,可自动判断压滤机是否达到进料结束时机,保障压缩车间正常运行。
汽车装车站可视化
传统的汽车装车采用人工 *** 作装车。人工调度车辆位置和放料闸板开关存在人车精准配合难度大,容易出现溜槽磕碰、撒煤、超偏载等问题,装车工作效率低下。
图扑软件基于 Web 端的 UI/2D/3D、GIS、BIM 及 VR/AR 等可视化工具及应用,可以在浏览器上流畅展示,实现对车辆状态、料位状态、装载设备状态等关键信息的采集,并对设备进行控制,对司机进行提示,有效解决所需岗位人员多,职工劳动强度大等问题。
其中使用模型贴图的 UV 偏移动画模拟了煤矿运输过程。场景中还有与图纸按钮的功能交互,如溜槽展示、煤储动画以及栈桥动画的启停动画及演示,以及运输设备的单独查看。
能源管控
图扑软件自主研发的 HT 选煤厂能源管控系统,展示了厂区所有建筑用能、重要设备或工艺的能源消耗。点选内场景建筑图标,可以清晰明了地看出对应建筑当日及一周内用水、用电、用气的累计值以及变化趋势,能源管理一键触达。
用电管控
接入削峰、填谷实时数据形成峰谷时段用电柱状图表,选煤厂据此可实施"避峰就谷"生产用电管理模式,在完成生产任务的前提下,通过合理组织安排生产时间,降低电费平均价格,从而实现降低生产用电成本。
吨煤介耗
介质消耗是重介质选煤厂的主要辅助材料消耗之一,也是评价重介质选煤的一项主要技术经济指标。图扑软件通过对接数据接口,将本月吨煤介耗以及环比数值进行可视化表达,在后台,管理员可以对工厂用能进行全面检查,并及时反馈相关问题。
生产管控
选煤厂的生产是连续性很高的过程,连续的生产过程是由多个执行不同任务的工艺环节和多种工艺设备及相应的辅助设备来完成。
图扑软件通过对接生产线上所有设备数据,构建选煤厂生产管控系统。2D 面板展示实时产量、库存量以及生产数据等关键数据指标,利于明确各车间的生产任务及生产进度,实现车间生产现场管理透明化;协助车间生产管理人员及时处理突发状况,确保生产稳定进行。
传送带集中控制
煤矿输送带的运输方式与其他井下运输相比在运输速度、运输效率等方面具有十分明显的优势,可以实现短期内对大量煤炭物资的运输。图扑软件针对煤矿运输环节容易出现的各种问题,对传送带运输在线监测,降低煤矿运输成本的同时,保障运输人员的安全性,提升运输的整体速度。
支持模拟无人机视角漫游,当经过厂区建筑时,可自动d出对应设备信息及瞬时带煤量变化趋势、在线统计设备故障数量,值班人员根据实时显示的数据进行复查留存,实现对煤炭产量的实时准确监管,有效解决职工不履职、工作疏忽容易造成事故隐患的现象,防止皮带断带等事故的发生。
参观模式
企业历程及荣誉
图扑软件依托自主研发的 HT 产品,对企业的品牌文化进行整体设计,展示企业的发展历程、成就以及业务等。通过数据可视化、分布式数据展示,既能客观真实地展示出企业经营状态、未来发展前景,也能更好地赋能企业发展,助推企业的进一步升级。
企业管理
人力资源管理是现代企业管理中的一个重要环节,随着企业信息化的不断推进发展,企业人力资源管理对大数据的应用也成为必要趋势。图扑软件搭建的企业管理平台,支持通过自定义的数据指标,展示如员工数量、职位结构、公司股东等情况,清晰的展示企业组织内部人才资源的基本概况,让管理人员对企业的人才组织现状有全方位动态的掌握。
经营绩效
图扑软件建立的以经营绩效为中心的可视化面板,实时展示企业的支出、收入金额、上缴税金,实现企业运营的穿透管理,满足领导“看得见、看得清、看得远”的需求,为企业资产经营管理、生产运营管理、产业结构调整等决策提供支持。
应急管控
安全四色图
图扑软件对选煤厂所有风险进行辨识分级,不同危害级别区域选用不同的颜色显示,建立安全四色图。方便建立安全风险分级管控工作体系,明确负责安全风险分级管控工作的管理部门。
不同风险和危害级别制定具体的防控措施进行管理。在图扑软件 2D 面板展示应急预案,应急物资、剩余应急物资信息。规范厂区应急救援工作,提高应对风险和防范事故的能力,保证职工安全的健康,最大限度的减少财产损失。
疏散路线
场景内通过流动线条标示输送路线,指向疏散出口方向。支持模拟多条疏散路线并预测时间,测出最佳逃生路线。
安全监测
选煤厂内车间设备分布不规律、跨楼层,涉及的监测点多达两百多个,因此需要根据监测点位置分布特点合理设置监测子站的位置,以及每个监测子站的监测范围。通过图扑软件 HT 打造的三维可视化系统支持根据现场摄像头实际点位,接入所对应的摄像头视频画面,实现场景还原。
一旦管辖区域内的监控摄像头拍摄到异常现象,系统会把摄像头信号调到显示大屏上,同时报警装置响起,提醒相关人员查看、解决问题。
预警统计
设备在线监测与预警是现阶段选煤厂“智能化”普遍建设内容,现场使用效果较为理想。但普遍存在浅尝辄止,数据监测类型单一,没有对在线预警数据进行深度挖掘、分析等问题。图扑软件对接多类传感器,多数据的监测与健康评估,实现故障定性、定量、定位诊断,包括燃气、电气、节能等运行参数。
融合红外成像和 AI 摄像头,系统可自主设置电子围栏内容、生效范围,实时监测设备关键部位温度,通过电子围栏看板,职工可实时查看现场中的设备情况以及设备统计。
重点监测
针对选煤厂重点区域,图扑软件依靠三维可视化技术划定重点监控对象,联动 HT 视频融合技术,将监控画面以 2D 方式融合到场景的三维模型中,为 *** 作人员提供直观的视频图像和简单的视图控制,保证选煤生产的高效、有序进行。
采煤工艺全流程可视化
图扑软件还搭建了 2D 采煤工艺全流程监控可视化解决方案,对采煤工艺流程相关的设备和 *** 作进行展示。实现设备全量全要素的模拟仿真反演。
相较于 InTouch/IFIX/WinCC 这些传统组态软件,图扑基于 Web 的平台更适合 C/S 向 B/S 转型的大趋势,多元素丰富的可视化组件和支持快捷的数据绑定方式,可用于快速创建和部署。实现零代码、低代码生成页面,可以快速搭建可视化页面生产平台,大大降低页面生产成本。为各类工业场景提供 2D、25D、3D 多种清晰美观的可视化服务模式。
其中,图扑软件搭建的智慧电力可视化解决方案,可帮助决策者从微观到宏观地掌握全省电网运行态势,形成数据和服务闭环。虚拟电厂既可以作为“正电厂”向系统供电调峰,又可作为“负电厂”加大负荷消纳配合系统填谷。
打造健康舒适厂区
系统对接环境监测系统,实时采集厂区内各监测指标,以及选煤厂房内各有害气体,并选用图扑软件丰富的图表、平面图等形式形象展示,通过设置环境数据预警值和告警值实现平台环境监测的自动告警。
优化选煤厂用能
HT 能耗监测系统的监测范畴涵盖厂区的电、水、气,通过智能设备对能源消耗进行全面感知,对各类能耗进行采集统计,并经过能耗分析挖掘对厂区生产生活的整体用能优化。
完善选煤厂安全建设
通过搭载智慧化物联网设备,对厂区资产信息进行统计分析,实现厂区资产的数字化管理。同时也能进行物资定位与盘点,实现管理人员对物资的全生命周期管理。
保障厂区生产生活安全
图扑软件对每日巡更计划的实施情况进行有效监测,并可联动 3D 场景查看巡更计划在厂区中路线、视频点位等信息。同时图表化展示巡更过程中的异常上报趋势,分析出巡更异常的高发时间段与区域。
目前,随着人工智能、5G 等新一代信息技术的迅猛发展,正处于从工业经济向数字经济转型过渡的大变革时代。图扑软件以“黑色煤炭、绿色发展、高碳能源、低碳利用”的管理理念,以精细化的管理模式,建立的智能化洗煤厂平台,最大限度以用户需要提供优质信息,发掘业务协同价值,多维度多层次展现,帮助用户迅速做出决策,提高选煤厂业务效率及质量。未来,图扑软件将紧跟 5G 时代的脚步,为选煤厂管理及技术创新、减人提效、降低成本、转型发展注入新动能。
以技术创新为驱动,伴随着中国IT业不断成长和发展,2004年创办的海博 科技 是国内最早一批将大数据、人工智能技术应用在平安城市运营和智慧公安建设的企业,曾参与保障北京奥运会、海军节、世园会、全运会、APEC等诸多国际重大活动,以及天网工程、平安城市等国家级重点项目建设,产品及创新解决方案研发能力处于国内一流水平,一个以海博为核心的“AI+”生态圈正在加速构建。
如今,海博 科技 与华为、阿里巴巴建立战略合作伙伴关系,与海信进行视频解码的相关技术研究,……全面推动公共安全、智慧城市、大 健康 等领域的“AI+”升级,以算法引领数字孪生,赋能城市升级。
(一)多款“AIoT”智能产品国内领先
作为山东省第三批“瞪羚企业”,海博 科技 正如瞪羚一样,已跳跃进入了高成长期。2018年是海博人最自豪的一年,“这一年我们干了两件大事,一是圆满保障了上合组织青岛峰会,二是企业产品化转型成功。”山东海博 科技 信息系统股份有限公司总经理韩东明表示。
2018年公司团队全面支撑上合组织青岛峰会视频保障工作,协助客户以环鲁、环青、环城三道防控圈为核心,整合城市监控视频、移动警务视频、海警船4G视频、卫星通信视频等,构建起海陆空视频监控联动的“天罗地网”,为各单位在指挥调度、 社会 面管控、要人警卫、应急处突、反恐防爆、情报预警等6个维度提供稳定智能的视频安保支撑。海博 科技 自主研发的视频云警务大数据实战平台,连续6024个小时以全面、稳定的场景能力保障活动安全有序举行。
2018年,海博 科技 在“AIoT(人工智能物联网)”智能产品研发上取得了极大的突破。技术研发团队凭借对人体行为分析、手势识别、图像深度学习、视频智能分析等技术的研发和创新应用,打造了多款“AIoT”智能产品,覆盖终端用户,包括智能警用无人机、警务终端、智能车载、智能体检机器人等。
(二)加强技术攻坚,持续以算法引领智慧城市赋能升级
公司的人体行为分析技术,可“实现同时对数十人的面部表情、手势、身体行为进行捕捉、识别和分析,进而做到行为预测、深度生物识别”,尤其视频大数据、人工智能产品及创新解决方案研发能力,始终在公共安全和民生领域处于国内领先。
经过对驾驶员体检业务以及相关技术应用的研究,海博 科技 研发驾驶员智能自助体检机,实现了由项目型向产品型软件公司转型的战略升级。目前拥有包括软件著作权、实用新型专利等在内的近50余项知识产权。,海博 科技 近年来成功研发推出了国内领先的驾驶员智能自助体检机。
海博 科技 在与公共安全领域用户的业务合作中发现,通过人工智能技术对提供驾驶员体检服务已经具备了技术可行性,并且也有较大的现实需求。这是一套融合了视频图像深度学习、人工智能算法、多模态感知等技术,对人体行为进行智能化检测的AIoT设备。“在学车诉求较强的旺季,一台驾驶员智能自助体检机一天能实现100余人的体检业务,彻底改变驾驶员体检线下模式,减轻体检人来回奔波、浪费人力物力,提升服务效率,有效降低整个 社会 成本,取得良好的 社会 效益和经济效益。”
(三)打通城市警务体系“毛细血管”
在技术人才方面,海博 科技 长期专注于大数据和人工智能领域的 科技 研发及技术创新工作,现已形成稳定的团队,围绕公司目前的核心产品,已攻克了多个行业共性难题。
近年来,海博 科技 共有21个独立开发的项目列入青岛市技术创新重点项目计划,与哈尔滨工业大学成立校企联合实验室,达成产学研合作项目1个,共同进行“监控视频分析与处理”项目的研究开发,开展人工智能以及视觉技术分析等内容的技术研究,分别与中国海洋大学、山东大学达成合作意向,双方未来将在人才、技术、设备等多方面进行合作。依托这些技术,公司在2020年推出海博锐鹰智慧警车系统,将算力、本地解析能力从市局、分局前移到民警手中,以边缘计算、人工智能算法打通城市警务体系“毛细血管”。
此外,海博 科技 还积极与上下游企业进行技术交流,“用 科技 守护美好生活”是海博 科技 的企业使命,每时每刻都在守护和改变着这个城市。秉持“智汇物联,安创未来”的信念,希望通过海博的研发和努力,能让城市更加安宁、和谐,美好。
(四)“数字孪生”推动城市智慧升级,从虚实结合到虚实互动,智慧孪生城市未来已来。
数字孪生作为实现数字世界与物理世界实时互动的重要技术,得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,数字孪生与国民经济各产业融合不断深化,有力,成为我国经济 社会 发展变革的强大动力。
在推动智慧城市建设中,公司的计算机视觉识别技术就破解了夜间识别这一长期的行业痛点,实现了复杂环境的精准识别与定位。针对公安业务需求,海博 科技 研发了近二十项“专家+实战型”智能研判技战法模型,极大丰富了预警、研判、指挥、管控等手段,让行业尖端技术真正成为用户一线实战强有力的“武器”。
在公共安全领域,海博 科技 立足于场景化和互联网化的思维,以人工智能大数据为服务基石,基于领先的人脸识别车辆识别技术,在智能安防领域不断取得重大进步。联合安全领域全球合作伙伴共同打造出端到端公共安全解决方案,以视频解析为中心,构建大数据可视分析决策平台——智慧公安创新应用实验室。汇聚人脸识别、视频结构化、车辆识别等功能模块,实现海量视频价值数据的存储、管理和智能化应用,助力实现数字警务、智慧公安的美好愿望。
回溯创业历程,创始人深有感触:“正是对团队、员工以及客户的信任,让海博 科技 从不到十人的创业团队,一步步发展成为国家高新技术企业、山东省瞪羚企业,也让我们有勇气、有信心实现让海博的产品服务每座城市的目标。”
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)