石油化工类企业智能制造之路该怎么走? 点击:1712 | 回复:3



三十岁的老河马

    
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楼主

     7月31日,工信部对2018年智能制造试点示范项目进行公示,共有99个项目入选,公示时间为7月31日至8月29日。9个石油化工类项目名列其中。

     流程化工业智能化制造的路该怎么走?开贴讨论一下,有兴趣的可以发表一下看法。




三十岁的老河马

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1楼

智能制造及其十大关键技术

引自https://blog.csdn.net/black_yu/article/details/80881679

德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生,不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解,通过阅读本文你将对智能制造有一个更全面的了解。

智能制造是什么 
智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品;应用智能装备;自底向上建立智能产线,构建智能车间,打造智能工厂;践行智能研发;形成智能物流和供应链体系;开展智能管理;推进智能服务;最终实现智能决策。

目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次,智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力,能够准确执行指令,能够实现闭环反馈;而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”,智能制造系统能够实现自主学习、自主决策,不断优化。

智能制造十大关键技术 
图1智能制造的十大关键技术 
在智能制造的关键技术当中,智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新;智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂,可以帮助企业实现生产模式的创新;智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新;而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的,制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。 
这里写图片描述
1.智能产品(Smart Product)

智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件,具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等,包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元,提升产品的附加值。

2.智能服务(Smart Service)

基于传感器和物联网(IoT),可以感知产品的状态,从而进行预防性维修维护,及时帮助客户更换备品备件,甚至可以通过了解产品运行的状态,帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据,辅助企业进行市场营销的决策。此外,企业通过开发面向客户服务的APP,也是一种智能服务的手段,可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务,从而锁定用户,开展服务营销。

3.智能装备(Smart Equipment)

制造装备经历了机械装备到数控装备,目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能,可以实现在机检测,从而补偿加工误差,提高加工精度,还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高,现在由于有了闭环的检测与补偿,可以降低对环境的要求。

4.智能产线(Smart ProducTIon line)

很多行业的企业高度依赖自动化生产线,比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等,实现自动化的加工、装配和检测,一些机械标准件生产也应用了自动化生产线,比如轴承。但是,装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点,就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线,柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率,工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

5.智能车间(Smart workshop)

一个车间通常有多条生产线,这些生产线要么生产相似零件或产品,要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化,需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析,进行高效排产和合理排班,显著提高设备利用率(OEE)。因此,无论什么制造行业,制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

6.智能工厂(Smart Factory)

一个工厂通常由多个车间组成,大型企业有多个工厂。作为智能工厂,不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化,同时,产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心,对整个工厂进行指挥和调度,及时发现和解决突发问题,这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑,主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProducTIon planning),并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(producTIon scheduling),MES排产的粒度是天、小时,甚至分钟。

7.智能研发(Smart R&D)

离散制造企业在产品研发方面,已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统,但是e-works在为制造企业提供咨询服务的过程中发现,很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品,需要机电软多学科的协同配合;要缩短产品研发周期,需要深入应用仿真技术,建立虚拟数字化样机,实现多学科仿真,通过仿真减少实物试验;需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想,以支持大批量客户定制或产品个性化定制;需要将仿真技术与试验管理结合起来,以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理,LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。

8.智能管理(Smart Management)

制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等,国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据,近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策,最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

9.智能物流与供应链(Smart logisTIcs and SCM)

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动,因此,越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时,也越来越重视物流自动化,自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心,智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System,仓储管理系统)和TMS(Transport Management System,运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

10.智能决策(Smart Decision Making) 
企业在运营过程中,产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据,比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据,这些数据一般是结构化的数据,可以进行多维度的分析和预测,这就是BI(Business Intelligence,业务智能)技术的范畴,也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时,企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI,并与预设的目标进行对比,同时,对KPI进行层层分解,来对干部和员工进行考核,这就是EPM(Enterprise Performance Management,企业绩效管理)的范畴。从技术角度来看,内存计算是BI的重要支撑。


三十岁的老河马

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2楼

【工业智能】人工智能技术助力流程工业发展报告

转自:https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/79999776

我国流程工业发展的历程中,自动化与信息化技术发挥了极其重要的作用,从集散控制系统(DCS)在流程企业中的普遍应用,到DCS/MES/ERP的实施,强化了管理信息化,实现了各个生产环节的信息管理,提升了各个生产环节的效率和质量,基本实现了流程企业的网络化制造。同时,在信息化与工业化两化深度融合方针的指导下,我国流程企业信息化技术的应用与推广也达到了一个新的高度。这些工作极大促进了我国流程工业由落后到跟随,进而并跑的发展历程,并为我国流程工业实现领跑奠定了基础,从而实现我国流程工业由大变强的转变。金准人工智能专家分析流程工业面临的挑战与智能制造的目标,

一、流程工业面临的挑战与智能制造的目标

1. 流程工业面临的挑战

随着我国流程工业的不断发展与壮大,同时也面临着许多严峻的挑战,主要体现在以下四方面。

(1)随着矿产资源的开采,难冶资源比例增大,特别是我国有色矿产资源禀赋富矿少,以及难选和难冶矿多、共伴生矿多的特点,因此如何高效综合利用国内的低品位共伴生矿产资源刻不容缓。

(2)随着环保标准的不断提高,由于流程工业整体排放体量大,环境保护的压力也不断增大,因此如何更好地改善环保水平,履行企业社会责任,迫在眉睫,急需加强绿色技术创新,加快流程行业绿色化发展。

(3)随着我国流程工业的不断发展,流程工业主要产品单位能耗也在不断降低,但由于体量大、能耗总量大,深度节能潜力也大,也极具挑战性。

(4)流程工业许多岗位,人力成本急剧攀升,也就人工智能与行业的深度融合。

上述挑战性问题,在我国流程工业中发展不充分、不平衡的矛盾十分突出,因此急需推动新一代信息技术与流程工业智能制造,推动以智能化为标志的流程工业智能制造,以人工智能为抓手,助力流程工业转型升级,突出绿色、高效生产的目标。

2. 流程工业智能优化制造

流程工业包含着一系列的物理化学反应,其物质转换和能量转移过程往往难以准确数字化;过程中物料往往无法标记跟踪,且存在物料循环利用与混合;生产包含多过程组合,连续生产,处理过程不可分割;特别是我国流程工业原料的多源与成分的多变,给生产过程带来组多不确定性。由于流程工业生产过程的上述特点,使得在其智能制造的模式上也与离散工业有着显著的不同。

根据流程工业生产的特点,其智能制造的核心是全流程整体优化,实现企业的智能优化制造;是 以企业全局及经营全过程的绿色化和高效化为目标,以智能生产、智能管理和全流程整体智能优化为特征,以知识自动化为核心的制造新模式。

全流程整体智能优化主要包含工艺优化、运行优化、资源与能效优化。

工艺优化主要包含工艺控制与设备使用知识模型、工艺参数优化、协同生产流程优化等。

运行优化主要包含计划、调度知识模型、全流程生产运行优化、全企业部门运作协同优化等。

资源与能效优化主要包含自动感知、处理、分析的内外部大数据知识模式,以及优化资源利用效率和全企业能效。

二、人工智能技术助力流程工业智能制造的案例分析

泡沫浮选是最主要的选矿方法,广泛应用于钢铁、有色金属、煤炭、化工、环保等工业部门。我国90%以上的有色金属是经泡沫浮现处理的,选矿水平的高低,将直接影响资源的回收率和环保。

浮选是以一定的工艺路线,在矿浆中加入浮选药剂,产生携带矿粒的稳定气泡,通过手机含矿的泡沫,提高原矿品味的过程。由于浮选过程流程长、工艺复杂;矿源频繁波动,工况多变;各工序过程操作量众多;精矿、尾矿及中间过程质量无法在线检测等原因,其生产过程主要是操作人员依靠经验对多工序多槽泡沫的视觉特征(大小分布、颜色、虚实等)进行综合关联分析,判断浮选和工矿状态,然后完后多槽药剂加量、液位、流量、鼓风量等的协调操作,如图1所示。

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由于人的主观性强,分析判断误差大,且很难适应原料的变化,经常会造成工矿的不稳定,生产指标波动频繁,难以保证精矿产品质量,且带来药剂消耗大、资源回收率低、易产生环境污染等。利用分布机器视觉,同时检测多个浮选槽泡沫工矿,可有效应对工矿和矿源条件的变化,提高资源回收率,降低药剂消耗,降低排放,实现浮选过程的智能化。

1. 基于分布机器视觉进行浮选工矿智能识别、分析 、协调优化

基于分布机器视觉进行浮选工矿智能识别、分析 、协调优化框图如图2所示。

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(1)提出了反映浮选工矿的泡沫图像敏感特征选择方法

基于泡沫对药剂变化的敏感性分析,根据泡沫与矿源和生产工矿的关系,确立了浮选泡沫尺寸、纹理、流动速度、颜色、稳定度和承载率等敏感特征集,并提出特征描述方法,为浮选工矿识别、分析与协调机制创造了条件。

(2)提出了融合分布机器视觉图像敏感特征、工艺机理和过程数据的生产指标预测方法

由于浮选过程金属品位难以在线分析,并且金属品位与泡沫特征、过程参数间关系十分复杂,严重制约了生产水平的提升。我们提出了融合泡沫图像特征、机理模型和数据的品位预测方法,如图3所示,,实现了精矿品位、尾矿金属含量的实时在线预测。

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(3)浮选过程工矿识别是其稳定操作的基础

金准人工智能专家研究了不同工序机器人视觉特征与工矿之间的关系,提出了基于机器视觉特征的多种能够工矿智能识别方法,主要包括泡沫视觉特征与工艺参数融合的浮选入矿类型识别,以及基于泡沫大小动态分布特征的加药量健康状态自学习识别、基于多尺度泡沫特征和嵌入先验知识聚类的病态工矿识别等。

(4)提出了基于泡沫图像敏感特征分布的浮选全流程协调优化控制

协调优化是基于对不同工序泡沫图像特征的分析和工矿识别来确定每道工序最佳的泡沫图像特这,并通过工矿稳定运行在最佳状态,从而改变人工观察泡沫、手动调节的工作方式。具体如图4所示。

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上述这些工作已应用于多年浮选选矿企业,实现了根据泡沫图像自动识别、分析、控制工矿的智能化操作,可有效提高精矿品位,提升浮选过程资源回收率,同时降低了排放,防止了环境污染,取得了很好的经济效益和社会效益。

从案例中可以看出,人工智能技术在流程工业智能化的进程中,是可以发挥重要作用,并能取得实际效果的。流程工业智能制造急需智能机器人、模式识别、智能系统、计算机视觉、图像处理、机器学习、知识发现、人机合作等众多人工智能技术与具体流程工业的深度融合,形成切实可行的解决问题的技术路线,以推动流程工业智能制造的发展。

2. 知识自动化

流程工业知识型工作。在现代流程工业企业中,许多体力劳动已经被机器所替代,企业的管理和控制的核心是知识型工作,主要依靠知识型工作者来完成,流程企业知识型工作所涉及的范围如图5所示。

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由图中可以看出,在管理决策层,决策者主要根据管理经验、市场信息和企业运营状况进行决策;在计划调度层,调度员将根据调度经验协调各部门来制定生产调度计划;在运行优化层,工程师在机器旁凭知识经验对参数进行设定,下达各种操作指令。

但是,由上述知识型工作者完成的知识型工作面临着以下严峻的挑战。

(1)新要求。由于流程工业大型化、规模化生产,过程越来越复杂,难以建立精确模型;要求生产能敏捷地应对原料和产品市场等各种不确定性;同时,要应对环保、排放、质量、效益等方面的更新及更严格的要求。

(2)新环境。由于云平台、移动计算、互联网、大数据等的应用,数据种类和规模迅速增加,知识型工作者面临新的信息环境和海量信息往往感到无所适从。

(3)知识型工作严重依赖高素质知识型工作者;人工操作、决策存在主观性和不一致性,无法实现全流程整体优化;知识的推广、积累和传承都十分困难,知识型工作的机制急需改变。

面对上述挑战,金准人工智能专家认为,知识型工作必须实现自动化,即知识自动化。

流程工业知识的特点

流程工业主要包括机理知识、经验知识和数据知识。

(1)机理知识。反映工业生产那过程和本质规律,经过长时间研究证明正确的。它往往是以物理、化学、数学知识为基础,以公式、方程式等数学形式表示。

(2)经验知识。反映的是一段时间内人们对于操作和过程之间内在关联的认知,它往往表现为难以掌握、隐蔽性和非系统性,以规则、语义网络等形式描述。

(3)数据知识。反映的是当前操作的效果,直接来自于生产现场,往往以信号、数据等形式表示。

知识自动化的案例:生产调度过程知识自动化。

流程企业生产调度流程主要如图所示。

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从图中可以看出,生产调度过程涉及企业的多个部门,除了整个调度流程外,每一个企业部门在流程中都是一个决策点,整个生产调度涉及到设备管理、经营管理、原料物流、能源供应计划调度等多方面的知识。在企业,由于生产调度涉及面广,其过程往往需要通过调度会议来协调冲突和矛盾。由此看来,由知识型工作者来完成的人工调度决策存在的问题是低效率、时间长、动态反应不及时、易出现决策错误等。生产调度过程知识自动化系统,主要完成决策流程的优化与自动化,在每个决策点上实施知识驱动的自动化决策,从而实现机器完成的生产过程知识自动化。

三、流程工业智能制造对人工智能技术的挑战

由上看到,人工智能技术完全能够助力流程功能工业智能制造的升级。但是同时金准人工智能专家提到,流程工业智能制造升级的需求,也对人工智能技术提出了新的挑战,这主要体现在以下三个方面。

(1)复杂工矿动态感知与知识发现。它主要涉及数据与知识相结合的运行工矿的动态感知,大数据环境下生产过程的知识发现与高效获取等。

(2)生产过程动态特性认知与知识关联。它主要涉及多时空动态数据的深度学习、流程工业知识关联建模与自学习方法,以及生产决策知识的融合与演化等。

(3)流程企业大数据环境下多目标优化决策。它主要涉及全流程动态性能评估与智能调整方法,以及不确定、开放环境下的人机合作决策与自学习等。

总结

目前,我国流程工业在很多方面与世界先进水平相比,正处于从大到强的关键时期,迫切需要通过生产全流程的智能化实现绿色高效生产,金准人工智能专家认为人工智能技术与流程工业的深度融合,可为流程工业智能制造提供强有力的支撑;同时也可促进人工智能技术的新一步发展,实现工业文明与生态文明的协调进步。


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类似一样遇到行业的问题,前期规划顶层设计的思路不清晰,造成后面的方案规划很迷茫,关键是你能想到的--却是需要花很多钱的,项目又必须保证投资回报率,纠结中...IT人士和现场人士的想法又不一样


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