1　行業(yè)所面臨的挑戰

計算機信息和通信技術(shù)（Information and Communications Technology，ICT）的發(fā)展，促使社會(huì )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(wàn)噸，約占據世界鋼產(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(zhù)從信息化、自動(dòng)化向數字化、智能化轉型升級的迫切需求。

在工業(yè)制造領(lǐng)域，雖然智能制造會(huì )給企業(yè)帶來(lái)顛覆性的變革得到普遍認同，并被期待為新工業(yè)革命的標志，但是在實(shí)踐中真正取得的突破卻不多，特別是在制造過(guò)程中物料經(jīng)過(guò)連續的工序產(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(dòng)化、信息化過(guò)渡升級到數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化，是新一次工業(yè)革命的真正契機，這不僅是制造業(yè)面臨的挑戰，更是當今自動(dòng)化行業(yè)面臨的最大挑戰。

當前，制造業(yè)數字化與智能化的升級中，還沒(méi)有被廣泛接受認可的綜合解決方案，大都仍處于高研發(fā)投入、長(cháng)周期回報的培育期。目前“供給側熱、需求側冷”，我們認為是因為供給側還不能提供讓需求側真正熱起來(lái)的技術(shù)。各行業(yè)、各專(zhuān)業(yè)融通發(fā)展非常欠缺，一方面制造業(yè)對于數字化及智能制造的認知還不足，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(zhuān)業(yè)積累和知識沉淀，缺少將制造業(yè)與ICT技術(shù)融會(huì )貫通的實(shí)踐經(jīng)驗。

目前流程性制造業(yè)普遍采用自動(dòng)化四級控制系統，L1到L4分別用于基礎自動(dòng)化、過(guò)程控制、生產(chǎn)制造控制和產(chǎn)銷(xiāo)管理，有時(shí)候也把特殊儀表作為單獨的L0級。在生產(chǎn)過(guò)程中，在L0到L4不同層級上產(chǎn)生不同體量、不同頻度的海量數據。相應數據采集的頻率也有很大的區別。L0/L1以毫秒為單位，L2以毫秒、秒為單位，主要過(guò)程控制還在秒級到分鐘級，所以L(fǎng)0~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，數據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，數據總體頻度以周為單位。這些數據按照系統架構存儲在不同的平臺上，相對獨立，為不同崗位的人員所利用。這種四級計算機控制系統，總體上滿(mǎn)足了自動(dòng)化、信息化時(shí)代從市場(chǎng)到現場(chǎng)的信息流程傳遞規范化、透明化，執行準確化等要求。但基本上是自上而下地接受指令并完成制造過(guò)程設計與控制、生產(chǎn)工序的過(guò)程控制、機械設備的基本動(dòng)作控制。利用實(shí)際生產(chǎn)數據進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)總體上是基于同一級的數據源，自下而上地反饋生產(chǎn)實(shí)績(jì)，往往因為數據時(shí)頻上的差異，丟失了大量的細節，甚至不能實(shí)現有效的數據傳遞，更遑論勾連、保存和查詢(xún)，所以難以得到很好利用。

普遍采用上述計算機控制系統的鋼鐵行業(yè)，作為現代流程制造業(yè)中信息化、自動(dòng)化程度最高的行業(yè)之一，應該在這場(chǎng)從信息化、自動(dòng)化向數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化轉變升級的挑戰中發(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(chǎng)為樣板對象，結合厚板業(yè)務(wù)需要，開(kāi)展了一系列數字化及智能制造的研發(fā)應用實(shí)踐。該厚板廠(chǎng)于2005年建成投產(chǎn)，年產(chǎn)量200萬(wàn)噸，建廠(chǎng)之初就采用了四級計算機控制系統，其架構符合GB/T 20720.1-2006/IEC 62264-1:2003和ANSI/ISA–95.00.01–2000企業(yè)控制系統集成的標準中的連續控制模式。在5米厚板工廠(chǎng)建立數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(dòng)化向數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化升級具有普遍的指導意義。

2　目標與總體概述

軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造解決方案的主要目標是以寶鋼5米厚板產(chǎn)線(xiàn)為實(shí)踐對象，提供流程型制造企業(yè)從信息化、自動(dòng)化向數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化轉變升級的路徑與方法，將現代ICT技術(shù)與制造業(yè)場(chǎng)景充分融合，打造“工廠(chǎng)級數據中心與智能制造應用平臺”。在寶鋼5米厚板產(chǎn)線(xiàn)達到“三個(gè)提升，一個(gè)傳承”目標，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)現厚板軋鋼工廠(chǎng)的數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化。

為實(shí)現上述目標，本解決方案以寶鋼5米厚板廠(chǎng)原有的信息化、自動(dòng)化系統為基礎，由業(yè)務(wù)驅動(dòng)，開(kāi)發(fā)了跨厚板工序、跨控制層級、跨數據采集和存儲平臺的工廠(chǎng)級數據中心，把厚板廠(chǎng)范圍內能夠采集的數據全部收集起來(lái)，并整理勾連，存儲到統一的數據中心上，并開(kāi)發(fā)了快速查詢(xún)、描述性應用、知識性和智能性應用的應用平臺，在工廠(chǎng)級的層次上構建了流程型數據中心和智能應用系統（Process Intelligent Data Application System，PIDAS），實(shí)際應用中取得了良好的效果，達到國際先進(jìn)水平，為流程型企業(yè)數字化和智能制造技術(shù)開(kāi)發(fā)和應用提供了成功范例。

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(chǎng)數字化與智能制造的可行路徑，軋鋼工廠(chǎng)在原有四級自動(dòng)化系統基礎上實(shí)現了數字化、智能化轉型升級，解決了傳統流程型制造業(yè)從自動(dòng)化向數字化與智能化過(guò)渡的路徑難題。

（2）自主開(kāi)發(fā)了多頻度異構工業(yè)數據采集、處理與存儲技術(shù)。解決數據的關(guān)聯(lián)性是構建工廠(chǎng)級數據應用的基礎。鋼鐵工業(yè)工廠(chǎng)級數據的來(lái)源覆蓋工廠(chǎng)L0~L4各個(gè)層級，呈現復雜的多頻度異構特征，從結構特點(diǎn)上可分為時(shí)間序列數據、二維數據、多維數據和非結構化數據多個(gè)種類(lèi)，在頻度上覆蓋毫秒級、秒級、分鐘級直到大跨度數據各類(lèi)情況，加之與業(yè)務(wù)邏輯的強耦合性，因此關(guān)聯(lián)特征標志的提取過(guò)程非常復雜，難度大。本方案通過(guò)自主開(kāi)發(fā)了多頻度異構工業(yè)數據采集、處理與存儲技術(shù)，解決了流程型工業(yè)異構數據高效采集、存儲、使用的難題。例如，僅通過(guò)鋼板號即可將煉鋼、軋鋼合同信息，控制指令，生產(chǎn)實(shí)績(jì)（包括L0，L1級數據），性能實(shí)績(jì)全部提取、實(shí)現一鍵查詢(xún)。

（3）自主開(kāi)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)數據多維度表征，滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的可視化難題。

（4）自主開(kāi)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)數據價(jià)值挖掘的難題，建立了從流程型工業(yè)數據提煉知識，再將知識應用于在線(xiàn)控制的創(chuàng )新路徑。

（5）自主開(kāi)發(fā)了多系統動(dòng)態(tài)協(xié)同智能控制技術(shù)，解決大數據與智能化在流程型工業(yè)中缺少應用場(chǎng)景、無(wú)法落地的難題，實(shí)現了真正有價(jià)值的應用，開(kāi)啟了軋鋼工廠(chǎng)智能化控制的路徑。

（6）實(shí)現了工廠(chǎng)級數據平臺內外雙向網(wǎng)絡(luò )化發(fā)展。一方面充分利用以太網(wǎng)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)在內部實(shí)現各單元的互聯(lián)互通，建立支持大規模數據分析的、充分的內在網(wǎng)絡(luò )化數據互聯(lián)體系；另一方面，充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動(dòng)端等技術(shù)建立與外部系統的廣泛互聯(lián)，從而實(shí)現系統在更大尺度與多樣環(huán)境條件下的價(jià)值體現。

（7）實(shí)現了多學(xué)科、多專(zhuān)業(yè)充分融合，項目開(kāi)發(fā)骨干來(lái)自寶鋼自有技術(shù)團隊，包括長(cháng)期從事IT技術(shù)、數據技術(shù)、領(lǐng)域技術(shù)（工藝技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)質(zhì)量管理、設備管理、工藝模型、產(chǎn)品開(kāi)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(dòng)化技術(shù)充分融合，由應用場(chǎng)景驅動(dòng)，在應用場(chǎng)景中迭代，從而實(shí)現有用、好用、深入、全面的數字化、智能化。

（8）實(shí)現了核心技術(shù)自主開(kāi)發(fā)，團隊在研究采用國內外先進(jìn)技術(shù)的基礎上，建立了流程型企業(yè)數字化和智能制造的原創(chuàng )的核心技術(shù)。以特種儀表、檢測儀表數據的采集為例，測量溫度的掃描式溫度計、測量板形的板形儀、檢測鋼板內質(zhì)的探傷儀等特殊儀表，每一個(gè)數據孤島都有其特殊性和封閉性，都需要相應的技術(shù)手段進(jìn)行分析和采集。

該解決方案，主要由兩部分組成，分別是數據中心建設與數字化、智能化應用平臺開(kāi)發(fā)。第一部分，跨層級、跨工序、跨平臺數據中心，開(kāi)創(chuàng )性地提出了適合流程型制造企業(yè)的數據中心架構，既充分利用了現有多級控制系統的基礎設施與數據資源，又突破了傳統計算機控制層級系統對于工業(yè)數據采集、存儲、使用的限制。實(shí)現了厚板軋制工廠(chǎng)多頻度異構數據的采集、標簽、存儲。第二部分，數字化、智能化應用平臺開(kāi)發(fā)，主要包括描述性、知識性與智能性等各類(lèi)應用。如圖1所示。

圖1 工廠(chǎng)級數據中心與智能制造應用平臺系統架構

本解決方案以寶鋼5米厚板產(chǎn)線(xiàn)為案例所打造的“工廠(chǎng)級數據中心與智能制造應用平臺”，實(shí)現了效率提升、效能提升、質(zhì)量提升，同時(shí)，數字化消除了時(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)應對新形勢下的行業(yè)挑戰，實(shí)現數字化和智能制造提供了有確實(shí)價(jià)值的、可持續發(fā)展的路徑。

3　系統架構

軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造PIDAS解決方案，旨在創(chuàng )建鋼鐵制造業(yè)過(guò)程智能化與數據應用系統。系統架構如圖2所示。

圖2 PIDAS系統架構

通過(guò)上圖架構，系統密切結合了軋鋼工廠(chǎng)相關(guān)的營(yíng)銷(xiāo)、制造、生產(chǎn)、設備、管理、操作、研發(fā)等不同方面的工作需要，覆蓋了軋鋼工廠(chǎng)全流程的數據，針對不同角色、不同場(chǎng)景實(shí)現了相應的數字化、智能化功能。

3.1　硬件平臺

軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造解決方案的硬件平臺包括數據中心基礎硬件平臺和數據采集網(wǎng)絡(luò )。其中自主開(kāi)發(fā)的計算與存儲集群為上層應用提供動(dòng)態(tài)、高效和安全的計算與存儲服務(wù)；數據交互與采集網(wǎng)絡(luò )，在縱向上連接生產(chǎn)系統L0~L4層級生產(chǎn)控制與制造管理系統，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(xiàn)熱處理，并預留連接下級工序工廠(chǎng)的接口，全面實(shí)現制造過(guò)程各類(lèi)異構數據的物理聯(lián)通。

（1）基礎硬件平臺

數據中心基礎硬件平臺，圍繞工廠(chǎng)級綜合數據中心的異構數據采集與智能化控制進(jìn)行設計開(kāi)發(fā)，性能、功能和穩定性滿(mǎn)足平臺要求。該數據中心具備以2020.10 AUTOMATION PANORAMA 87下特征：

• 總存儲空間在200TB以上，為整個(gè)厚板大數據系統的存儲基礎；

• 硬件架構提供運行和管理30~40臺獨立服務(wù)器的能力，作為整個(gè)厚板大數據系統的計算基礎；

• 具備在線(xiàn)熱備份能力；

• 硬件架構具有較強的無(wú)縫擴展能力；

• 硬件架構具有較強的熱恢復能力。

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(chǎng)數字化和智能制造解決方案的數據綜合性應用層、大數據應用層、人工智能應用層的開(kāi)發(fā)部署提供了基礎條件。

（2）數據采集網(wǎng)絡(luò )

工廠(chǎng)級數據采集網(wǎng)絡(luò )是該解決方案的核心基礎工作，是整個(gè)解決方案的基礎條件。該數據采集網(wǎng)絡(luò )由硬件防火墻，主網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)和采集終端集群組成。該數據采集網(wǎng)絡(luò )保證了厚板數據采集的能力和范圍，為確保數據中心數據采集內容完整性、實(shí)時(shí)性提供了硬件保障。整個(gè)網(wǎng)絡(luò )拓撲的設計、配置和管理均自主完成，采用了終端節點(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。數據采集工作完全覆蓋寶鋼5米厚板從軋制線(xiàn)到精整、剪切和熱處理等各機組，并將表面檢測儀表和探傷儀表等特殊儀表納入到數據采集工作中，集中了厚板產(chǎn)線(xiàn)各工序設備層L0、基礎自動(dòng)化層L1、過(guò)程控制層L2、制造執行層L3、產(chǎn)銷(xiāo)管理層L4等各層級數據。

3.2　軟件平臺

軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造解決方案的軟件平臺，包括數據采集平臺與應用軟件平臺。其中基礎軟件部分，充分利用國內外先進(jìn)技術(shù)，建立自主、安全高效的工廠(chǎng)級數據應用技術(shù)棧，避免商業(yè)軟件的近期壁壘與遠期風(fēng)險，在當前技術(shù)封鎖日趨嚴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)了數據存儲框架、消息調度框架、數據采集框架、數據應用框架、高級功能框架、監測與報警框架，并在這些框架之上開(kāi)發(fā)數據應用實(shí)例。

（1）數據采集平臺

數據采集平臺，開(kāi)發(fā)了多頻度異構工業(yè)數據采集、處理與存儲技術(shù)，主要解決數據的邏輯聯(lián)通性（包括可獲取性、異構性、關(guān)聯(lián)性等問(wèn)題），通過(guò)對各類(lèi)數據的充分理解和研究，PIDAS系統利用一系列數據采集工具，在消息調度系統的統一指揮協(xié)作下，基于物理互聯(lián)互通，實(shí)現了工業(yè)數據高效采集、過(guò)濾、標簽和關(guān)聯(lián)的相關(guān)方法，解決了數據定義、質(zhì)量與關(guān)聯(lián)等方面的問(wèn)題，為數據的最終應用建立了良好的數據基礎。

數采平臺的基礎，是支撐PIDAS系統高層功能的底層專(zhuān)用系統框架。實(shí)現系統的存儲、調度、采集、應用和監測等方面的基礎軟件功能，對數據綜合應用層、數據知識性應用層、數據智能應用層的各類(lèi)應用軟件功能提供底層基礎。能夠滿(mǎn)足軋鋼工廠(chǎng)對實(shí)時(shí)數據（毫秒級別）、準實(shí)時(shí)數據（秒級別）、過(guò)程數據（分鐘級別）、倉庫數據（月級別）的存儲和查詢(xún)的容量與性能要求。

基礎軟件具體包括數據存儲框架（Data StorageFrame，DSF）、消息調度框架（Message Dispatch Frame，MDF）、數據采集框架（Data Collection Frame，DCF）、數據應用框架（Data Application Fra m e ， DA F ） 、 高 級 功 能 框 架 （ Advaned Application Frame，AAF）、監測與報警框架（Monitor and Alert Frame，MAF）等。

DSF提供分布式的多類(lèi)型數據存儲系統，實(shí)現統一的數據存儲框架，支撐整個(gè)厚板大數據系統數據的存儲和獲取。同時(shí)實(shí)現數據整理功能，該功能將采集服務(wù)獲得的數據進(jìn)行整理，包括標簽、關(guān)聯(lián)和統計處理等，并將處理的結果存入DSF底層存儲單元。

DCF負責對各種類(lèi)型的數據采集任務(wù)進(jìn)行管理和調度，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)執行結果的管理，錯誤信息管理等。

DAF負責對建立其上的各種類(lèi)型的數據應用（DAs）提供公共功能的支撐，其中包括同步完成數據服務(wù)請求，異步完成數據服務(wù)請求，各類(lèi)統計算法的實(shí)現，各類(lèi)分析算法的實(shí)現，各類(lèi)圖表的生成，各類(lèi)報告的渲染，權限管理等。

MAF是負責監測DAF，DCF和DSF內每個(gè)節點(diǎn)的系統運行情況，包括計算負載、內存使用量、存儲空間、網(wǎng)絡(luò )狀況等并根據配置對出現的問(wèn)題進(jìn)行報警。數采平臺的數據采集功能包括：從分析識別軋鋼工廠(chǎng)的工序數據采集對象開(kāi)始，研究并確認采集方式、頻度；其次，評估數據質(zhì)量，即可信度和穩定性；之后，研究確定數據解析、整理和過(guò)濾方法。

數采平臺采集內容具體包括：特種儀表（板形儀FQC、平直度儀、探傷儀、掃描式溫度計）的數據采集；專(zhuān)業(yè)儀表（電耗、燃耗）數據采集；各工序設備層L0、基礎自動(dòng)化層L1高頻數據和實(shí)時(shí)數據的采集；各工序過(guò)程控制層L2的數據采集；制造執行層L3和產(chǎn)銷(xiāo)管理層L4中命令數據、跟蹤數據、性能和檢驗數據的采集。

數據平臺可以為數據庫類(lèi)型數據（Oracle，DB2）開(kāi)發(fā)通用型數據采集庫；為結構化文檔類(lèi)型（JSON，XML，ENV）、非結構化文檔類(lèi)型（正則表達式，模式匹配）開(kāi)發(fā)通用型數據采集庫；為PLC數據類(lèi)型（PDA）開(kāi)發(fā)通用型數據采集庫；利用通用型數據采集庫針對每個(gè)數據采集對象開(kāi)發(fā)具體的數據采集服務(wù)；針對特種儀表，開(kāi)發(fā)相應的數據采集服務(wù)；對于專(zhuān)業(yè)儀表，在專(zhuān)業(yè)采集系統上二次開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)出相應的數據采集服務(wù)。

因此，基于覆蓋厚板全流程關(guān)鍵數據生成節點(diǎn)的數采專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò )，數據采集軟件系統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)系統各層次，包括特種儀表、專(zhuān)業(yè)儀表，L1、L2、L3、L4和數據倉庫，專(zhuān)業(yè)系統。

（2）應用平臺

應用平臺，是在基礎軟件平臺提供的公共服務(wù)和數據采集平臺提供的數據基礎上，實(shí)現該解決方案的數據描述性應用、數據知識性應用與數據智能性應用。數據描述性應用，解決了業(yè)務(wù)價(jià)值多視角的可視化難題，以需求為導向，系統性地開(kāi)發(fā)了一系列數據描述性應用，充分加強技術(shù)人員對數據的理解，針對軋鋼工廠(chǎng)生產(chǎn)管理、工藝分析、過(guò)程跟蹤、設備監控等各種工作場(chǎng)景，實(shí)現工業(yè)數據快速有效表征，促成了軋鋼工廠(chǎng)數字化工作模式的轉變。該部分重點(diǎn)解決了軋鋼工廠(chǎng)效率提升的問(wèn)題，如加熱爐爐溫板溫分析、軋機過(guò)程數據分析、控制冷卻過(guò)程數據分析、軋線(xiàn)設備關(guān)鍵參數分析、產(chǎn)線(xiàn)各類(lèi)日報自動(dòng)生成與自動(dòng)推送等。

數據知識性應用，解決了業(yè)務(wù)知識化建模與持久化難題，實(shí)現了工業(yè)數據知識化建模與技術(shù)應用，建立了從流程型工業(yè)數據提煉知識，再將知識應用于在線(xiàn)控制的創(chuàng )新路徑。不僅有效提升了軋鋼工廠(chǎng)的效能、產(chǎn)品的質(zhì)量，更提供了知識傳承的全新路徑。利用機器學(xué)習、深度學(xué)習等各類(lèi)技術(shù)手段，對數據進(jìn)行深度發(fā)掘，實(shí)現價(jià)值最大化，例如基于數據驅動(dòng)的產(chǎn)品工藝輔助設計、厚板加熱爐精細化成本分析、鋼板輪廓與軋制過(guò)程優(yōu)化、剪切線(xiàn)剪切優(yōu)化功能。

數據智能性應用，實(shí)現了多系統動(dòng)態(tài)協(xié)同智能控制技術(shù)，改變傳統單工序、單模型優(yōu)化的方式，實(shí)現了多工序、多層級、多平臺的聯(lián)動(dòng)智能優(yōu)化，落地了智能化在流程型工業(yè)中真正有價(jià)值的應用場(chǎng)景，開(kāi)啟了軋鋼工廠(chǎng)智能化控制的路徑。例如，軋制多工序的聯(lián)動(dòng)優(yōu)化的厚度智能控制模型，厚板產(chǎn)品“工藝-組織-性能”智能設計功能等。

應用平臺還支持個(gè)性化應用開(kāi)發(fā)，針對營(yíng)銷(xiāo)、制造、生產(chǎn)、設備、管理、操作、研發(fā)等不同用戶(hù)個(gè)性化需要，建立應用開(kāi)發(fā)接口，供用戶(hù)基于PIDAS平臺，根據自身的工作需要，自行開(kāi)發(fā)個(gè)性化應用。

3.3　數據通信、安全措施

軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造解決方案的數據通訊核心為數采網(wǎng)絡(luò )，其中軋鋼工廠(chǎng)軋制線(xiàn)到精整、剪切和熱處理等各核心節點(diǎn)做為數據網(wǎng)絡(luò )的核心。

為保證工廠(chǎng)工業(yè)網(wǎng)絡(luò )安全，在基礎自動(dòng)化、過(guò)程控制網(wǎng)絡(luò )的出口處部署工業(yè)安全防護墻，通過(guò)防火墻再接入數據采集網(wǎng)絡(luò )。數據采集網(wǎng)絡(luò )與公司內部信息網(wǎng)之間，部署商用防火墻進(jìn)行隔離，保證指定的IP、端口、應用可以通過(guò)，其他不明數據不能通過(guò)。由于數據接入點(diǎn)較多，一臺主機感染病毒就會(huì )對系統產(chǎn)生較大影響，數據采集網(wǎng)絡(luò )在主機接入的交換機端口上啟用訪(fǎng)問(wèn)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)分布式的系統狀態(tài)主動(dòng)監測和報警系統。MAF負責監測DAF，DCF和DSF內每個(gè)節點(diǎn)的系統運行情況，包括計算負載、內存使用量、存儲空間、網(wǎng)絡(luò )狀況等并根據配置對出現的問(wèn)題進(jìn)行報警。2020.10 AUTOMATION PANORAMA 89

4　代表性及推廣價(jià)值

4.1　應用情況及效果

軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造解決方案，從2015年寶鋼5米厚板產(chǎn)線(xiàn)逐步建立以來(lái)，針對不同場(chǎng)景，得到了很好應用，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，為企業(yè)創(chuàng )造了巨大的經(jīng)濟效益和社會(huì )效益。

（1）基于5米厚板產(chǎn)線(xiàn)建立的數據中心，解決了厚板廠(chǎng)工業(yè)異構數據高效采集、存儲、使用的難題。在縱向，跨L0~L4的傳統自動(dòng)控制層級，采集時(shí)頻從毫秒級到周級的數據；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(xiàn)熱處理整個(gè)厚板工藝流程的數據，并預留連接下級工序工廠(chǎng)的接口。實(shí)現了厚板工廠(chǎng)級跨工序、跨平臺、跨層級的數據收集、規整、標簽、存儲、查詢(xún)、分析和智能應用的功能。

（2）以5米厚板產(chǎn)線(xiàn)需求為導向開(kāi)發(fā)了一系列數據描述性應用，實(shí)現了業(yè)務(wù)價(jià)值多視角的數據可視化，針對產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)過(guò)程、質(zhì)量管理、物流管理、成本能耗、績(jì)效管理、設備管理等各類(lèi)工作場(chǎng)景，建立起系列綜合應用，全面提升了勞動(dòng)效率，加速了寶鋼5米厚板工作模式的轉變。

（3）以5米厚板產(chǎn)線(xiàn)需求為導向開(kāi)發(fā)了一系列數據知識性應用，實(shí)現了業(yè)務(wù)知識化建模與持久化技術(shù)，打破傳統厚板產(chǎn)品的工藝設計基于技術(shù)規范、工程師經(jīng)驗，在分散、粗粒度生產(chǎn)數據支撐下進(jìn)行的模式。針對管線(xiàn)鋼等厚板典型鋼種，純人工經(jīng)驗轉為數據提煉的知識，實(shí)現高效的虛擬試制來(lái)代替昂貴的實(shí)物試制，同時(shí)產(chǎn)品設計工程師可以非常容易獲得、分析豐富的且細粒度高的各類(lèi)生產(chǎn)實(shí)際數據，進(jìn)而快速提升自身的產(chǎn)品設計能力，實(shí)現了知識傳承的全新路徑。

（4）以5米厚板產(chǎn)線(xiàn)需求為導向開(kāi)發(fā)了一系列數據智能性應用，實(shí)現了多系統動(dòng)態(tài)協(xié)同智能控制。軋制厚度智能控制模型，實(shí)現了加熱爐、軋線(xiàn)、冷卻多工序的聯(lián)動(dòng)優(yōu)化，在單塊鋼板厚度高精度控制的基礎上，實(shí)現了合同批量鋼板厚度較高要求的穩定控制；厚板產(chǎn)品“工藝-組織-性能”智能設計功能，典型工藝優(yōu)化推薦功能，已經(jīng)在一系列產(chǎn)品設計上發(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計計算出目標產(chǎn)品性能的正向過(guò)程，更能完成從產(chǎn)品要求到優(yōu)化成分和工藝設計的逆向過(guò)程，實(shí)現了產(chǎn)品的數字化研發(fā)。

通過(guò)PIDAS系統的應用，多方面提高了效率、效能、質(zhì)量，獲得了巨大的經(jīng)濟效益。例如，通過(guò)提高主工序的控制精度，提升了成材率；通過(guò)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米厚板認定經(jīng)濟效益超千萬(wàn)。除了直接的經(jīng)濟效益，更深層次上，寶鋼5米厚板的數字化和智能制造實(shí)踐為寶鋼5米厚板產(chǎn)線(xiàn)帶來(lái)了巨大的潛在價(jià)值。

智慧能源方面，通過(guò)數字化、智能化升級，極大提升了能耗監控與分析水平，深度挖掘了節能潛力，全面提高了能源利用效率。例如，基于數據驅動(dòng)的厚板加熱爐精細化成本分析，充分利用PIDAS系統提供的板坯實(shí)時(shí)數據（包括板坯尺寸重量、動(dòng)態(tài)位置、溫度、實(shí)時(shí)爐段燃氣流量、熱值等信息）動(dòng)態(tài)精細化計算板坯的能源分配，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)品結構和生產(chǎn)安排做依據，達到了節能減排的顯著(zhù)效果。這個(gè)案例是厚板能耗精細化計算的組成部分，該部分應用的全面投用，將為厚板產(chǎn)線(xiàn)高能效、綠色化生產(chǎn)發(fā)揮重要作用。

智慧教育方面，通過(guò)數字化、智能化升級，打破了空間、時(shí)間的限制，有效推動(dòng)了知識傳承、人才培養。以數據驅動(dòng)，用數據說(shuō)話(huà)，讓數據產(chǎn)生價(jià)值成為新的工作思路與風(fēng)尚，打破了部門(mén)、層級之間的界限，推進(jìn)了大厚板團隊高度協(xié)同；打破了生產(chǎn)與設備、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)習型組織，帶動(dòng)廣大員工思想、技能全面提升；以業(yè)務(wù)驅動(dòng)、全流程應用、參與大數據創(chuàng )新應用自主開(kāi)發(fā)，成為

知識傳承、人才培養的有效模式。對于關(guān)鍵產(chǎn)品，通過(guò)產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)從L0~L4收集整理的詳細過(guò)程數據，能夠更加全面地了解該產(chǎn)品生產(chǎn)的真實(shí)場(chǎng)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(zhuān)欄 ■

4.2技術(shù)的示范效應

寶鋼在5米厚板的實(shí)踐表明，軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造解決方案的成功，具有巨大的示范效應，可以推廣到鋼鐵行業(yè)的厚板、熱軋、冷軋等軋鋼工廠(chǎng)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(dòng)化四級控制系統流程性制造業(yè)，具有廣泛的適用性，為流程型制造業(yè)從信息化、自動(dòng)化向數字化和智能制造升級，提供了可操作、可實(shí)現的路徑和范本。

寶鋼股份將“軋鋼工廠(chǎng)數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(dòng)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)的數據中心架構，既充分利用了現有多級控制系統的基礎設施與數據資源，又突破了傳統計算機控制系統的思想。該解決方案的成功，給傳統制造業(yè)從業(yè)者提供了一個(gè)深入理解數字化和智能制造的機會(huì )，即如何通過(guò)業(yè)務(wù)需要來(lái)驅動(dòng)數字化和智能制造技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應用，如何消除原有多級計算機控制系統、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(chǎng)級的數據中心及應用開(kāi)發(fā)平臺應該是現階段流程型企業(yè)數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)現有效的業(yè)務(wù)驅動(dòng)，另一方面也易于建立貼近業(yè)務(wù)人員、方便應用的數據中心，還可以充分地實(shí)現工業(yè)知識與ICT技術(shù)相融合，建立起高效、融洽、有活力的數字化和智能制造技術(shù)開(kāi)發(fā)和應用團隊。這樣可以不斷地推進(jìn)這項技術(shù)的進(jìn)步，并隨著(zhù)技術(shù)進(jìn)步實(shí)現人員能力提升、角色轉換，企業(yè)技術(shù)進(jìn)步、模式重構、業(yè)務(wù)升級。

該解決方案的成功實(shí)施，示范了建立工廠(chǎng)級數據中心與智能制造應用平臺是流程型企業(yè)數字化和智能制造技術(shù)進(jìn)步的基礎。流程型企業(yè)數字化和智能制造技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應用，不是一次設計，終身受用，而需要基于現實(shí)和業(yè)務(wù)驅動(dòng)，不因大數據的概念而過(guò)分追求建立大而全的數據中心、邊緣化企業(yè)級的應用開(kāi)發(fā)，創(chuàng )造性地提出從利用現有數據開(kāi)始，建立工廠(chǎng)級數據中心與智能制造應用平臺，一步一步推進(jìn)企業(yè)的數據趨向完備化，具有充分的可實(shí)現性和戰略意義。

4.3商業(yè)價(jià)值與社會(huì )價(jià)值

目前數字化、智能制造已被普遍認為是新一輪工業(yè)革命到來(lái)的標志，會(huì )給企業(yè)帶來(lái)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)者應當具有使行業(yè)技術(shù)水平達到相同地位的決心，擔負起行業(yè)引領(lǐng)者的責任，不能一味等待變革的降臨，不能依舊進(jìn)行“跟隨型”、“復制型”研發(fā)，而是應當勇于創(chuàng )新，去引領(lǐng)鋼鐵業(yè)的新一輪工業(yè)革命。

“軋鋼工廠(chǎng)數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)，結合流程制造業(yè)特點(diǎn)，實(shí)現鋼鐵制造業(yè)的數字化、智能化，解決行業(yè)的難題、痛點(diǎn)，應對時(shí)代的挑戰。該解決方案不僅可以在厚板、熱軋、冷軋等軋鋼工廠(chǎng)以及其它冶金制造單元直接復制，對于普遍采用類(lèi)似四級自動(dòng)化系統的制造業(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(lái)看，“軋鋼工廠(chǎng)數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(kāi)發(fā)的，開(kāi)發(fā)者更懂“工業(yè)數據”，在深刻理解數據內涵、緊密關(guān)聯(lián)核心業(yè)務(wù)、數值應用場(chǎng)景、數據安全性、技術(shù)開(kāi)發(fā)和應用的持續性上比ICT技術(shù)公司驅動(dòng)、工程公司驅動(dòng)的方式有相對的優(yōu)勢。

從解決方案的架構來(lái)看，“軋鋼工廠(chǎng)數字化和智能制造解決方案”是以企業(yè)原有自動(dòng)化系統為基礎進(jìn)行的數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化升級，從數據中心建設，到數據綜合性應用、數據知識性應用、數據智能性應用，都是來(lái)自業(yè)務(wù)實(shí)際需求驅動(dòng)，經(jīng)過(guò)反復優(yōu)化，逐步發(fā)展起來(lái)的，解決了數字化與智能制造的多個(gè)核心難題，開(kāi)發(fā)和應用過(guò)程中全面涉及到流程型制造業(yè)各個(gè)層面、各種場(chǎng)景，具有優(yōu)秀的泛化能力，能夠系統性地移植推廣。

更深層次上，該解決方案實(shí)際上是提供了傳統流程型制造業(yè)由內而外的進(jìn)行數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、持續發(fā)展，發(fā)揮重要作用。

摘自《自動(dòng)化博覽》2020年10月刊