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和利时智能技术周东红:数字工厂操作系统赋能电厂智能化

北极星电力网新闻中心  来源:电力头条APP    2018/5/9 14:49:33  我要投稿  

北极星火力发电网讯:大家都知道新工业革命的趋势将改变传统工业时代在资本、机器和社会分工上的这种固有体系,将人类智慧从资本和技术垄断的束缚中解放出来,那么,随着物联网、大数据、人工智能的加速发展,数字化时代在到来。北京和利时智能技术有限公司常务副总经理周东红在中国能源研究会节能减排中心与华北电力大学国家大学科技园联合举办“2018年智慧电厂论坛(第一期)”上发表演讲时表示。北极星电力网全程对会议进行直播,如需了解更多的会议直播,请联系微信号:13693626116。

北京和利时智能技术有限公司常务副总经理周东红主题演讲《数字工厂操作系统赋能电厂智能化》

大家好!我想跟大家分享一下和利时在面向电厂的智能化方面未来要做的一些新的思考和正在做的一些实践。原来的和利时公司是做火电站的DCS的,国内包括百万千万的机组和大型机组30万以上的约有300多台机组是用它的产品,原来它的背景将更关注于工业数据。

简单的回顾一下和利时,和利时1993年成立,目前是国内领先的自动化系统解决方案的供应商,总部在北京,在杭州有50亩生产和研发基地,在新加坡、西安、深圳都有研发基地,现在员工3800人。

多年来,和利时一直坚持聚焦于工业自动化,聚焦于自主创新,他是我们第一套DCS系统首台套的供应商,也是一个百万千万机组,就是核电数字化系统的首台套,也是国内第一台大型的PLC,在火电站用大型的PLC的比较少,在地铁工程和市政工程里面用的大型PLC比较多,是目前跟西门子、GE等抗衡的大型PLC系统,是中国地铁的综合轨道交通系统的综合供应商,在地铁领域从信号到综合监控、到自动驾驶,提供的是全系列产品,既是第一套轨道系统的提供者,也是第一条自动驾驶系统来做的。还有中国的高铁,大概是用40%的概率,高铁的运行控制系统用的是和利时的。

但是,和利时到目前为止大概有1万多家规模以上的工业企业客户,还有3万多个工业现场,但是这些人,像火电站这么大型的系统之系统,就是比较复杂的系统,我们对于比如说一个集团多个火电站或者是咱们一个国家一大片的火电站是一个点,所以如何从点走到线再走到面,或者说在数字化和智能化时代我们怎么样去面向未来,或者我们讲工业互联网+的时候怎么样去面向未来,这个是和利时前两年思考现在已经开始实践的一个重大的面向未来的战略,就是面向未来的战略支撑点,我们要做第一套数字工厂操作系统,而且已经用于现场的数字工厂操作系统。

数字工厂操作系统主要是解决几个方面的看下面的1、2、3,其实底下这一层大家都非常熟悉,我们的DCS、PLC还有我们的智能装备,这个基础上为了跟工业互联网或者说我们叫数字化和智能化去结合,去思考这样一个问题,我们加了一层边缘计算,这上面加了工业的SaaS,再上面才是我们的应用,这上面看到了很多关于工厂的应用,但是和利时思考这个问题的时候可能更多的是如何为这些应用提供一个共性的这种平台,我们称之为数字工厂操作系统,仅仅是聚焦在生产过程,就是数字工厂这个,我们对ERP或者说CIM这方面IT的,因为不是和利时的强项,所以没有纳入进来,数字工厂操作系统主要是OT这块所有的数据集成。

边缘层解决的是什么问题?在原来的控制系统的基础上,因为和利时正在做下一代的比如说DCS或者控制系统,这个基础上昨天刘校长也谈到了,增强的CPU、增强的带宽、增强的存储。另外也要考虑基于实时性、安全性和隐私性的需求,增加了边缘计算这一层,因为工业安全和网络安全有很大的不同,有应用安全、功能安全和本质安全。还有工业网络,也会做比较大的改变,叫做低时延可便利的工业网络。

云端这块,边缘计算更多的是靠近本地的,云端这块将会提供一套标准,就是一套工业标准,因为和利时会总结1万多个客户、3万多个工业现场,比如说数据连接的标准,数据管理的一些标准,包括很多建模的标准,会提供一整套的标准。另外会提供一个机车的开发环境,我们谈到的很多应用,这个可能是和利时不是很擅长的,但是在座的各位可能是电厂的或者说是某一个现场的人员,他是比较熟悉的,他可以使用我们的集成开发环境,我们提供的标准,我们提供的开发工具,来做自己的创新的应用,就是说依靠群众的力量来做可持续的创新应用。还有运行环境,直接保存以后,要么就运行在边缘端,要么运行在云端。还有运营环境,当我们说从一个电厂走向一个集团的几百个电厂,再走到一个区域,可能是上千家电厂的时候,每一家电厂会有一些个性化的应用,甚至比如说数据会相对是独立的,所以说这里面有一个运营环境,包括不同的群贤、不同的管理。

这里面对于行业的价值是什么,也就是说他会沉淀很多行业的技术原理、基础的工艺,还有一些模型的工具,包括实践的经验,就是说一个电厂沉淀下来的东西可以跟另外一个电厂进行分享,包括有些优化算法,面向未来我们说在电厂里面会提供大量的优化算法,但这个优化算不能说每一个优化算法就提供一套系统,这个就是我们讲的叫做套装的软件。事实上最后是上百个、甚至上千个优化算法都运行在一个平台上,他随时可以融合运行在边缘端,也可以运行在云端,当然比如说基于安全的考虑需要运行在边缘端的时候就运行在边缘端,边缘端和云端进行融合。上面就可以根据我们沉淀的这些技术原理,依托我们提供的这些标准和环境整个架构,就可以提供你去做工业SaaS的应用。这个是和利时数字工厂操作系统提供了这样一套架构、一套规范、一套标准以及一整套的开发工具。

数字工厂的基础地位,我们说没有数字工厂所谓的工业互联网就是空中楼阁,因为和利时的强项是他的生产过程以及后端的运营维护,所以说他目前来讲,在面向工业互联网的时候也是聚焦在生产云这一块,我们给上面的设计也好或者说工业链的管理也好,都是会提供数据,因为和利时经过20多年的积累,他在工业性上提供比较可靠的、安全的、完备的工业数据。

这个是我们对数字工厂操作系统的一个认识,从传统的工业到数字化时代,需要有这么一个平台,前端很多企业目前已经具备条件了,后端是我们正在努力的目标,但是和利时提供的这个数字工厂平台是基于智能的概念,就是说未来和利时可能不去做项目了,给你提供这样一个平台,但是你可以在这个平台上做你自己想要的那一套系统,所以说现在和利时新的战略当中提出了数字工厂操作系统赋能电厂智能化,关键两个字在“赋能”。

整个核心功能我简单过一下,提供一整套工业标准,工业标识、建模、分析标准,还有一整套的开发工具,提供五大服务,模型服务,就是建模,未来电厂的数字化,比如说一个锅炉是通过建模出来的,零件、部件,再到整个锅炉,通过模型来建模。数据会跟模型去结合,提供分析服务,我们讲的是大数据的分析框架和大数据的分析服务,包括算法,安全服务,我们讲的不仅仅是网络安全,还有更多的是工业安全服务和运营服务。

其他方面,我们讲到数据的互操作,因为数据的集成非常重要,还有就是我们说呈现这些工业原理和模型,做到“二八定律”可重复时间,原来80%的时间用于重复的工作、20%的时间用于创新,未来希望80%的时间用于创新、20%的时间用于重复工作的,当然其他还可以为产学研提供一些服务。

整个工业互联网的平台架构,这个是跟工信部工业互联网白皮书的架构是一样的,因为和利时也是这个白皮书主要的编写者,包括工业互联网主要的参与者,这里面主要的贡献,包括这个名字都是我们参与取的名。目前和利时整个系统,对于云平台来讲可以做到,如果说我们要建私有云或者是公有云,你只要提供裸机,我们就可以给你搭建上面所有的东西,裸机主要是IaaS这一层,包括对IaaS管理通用的PaaS这一层,跟阿里、华为合作,跟他们管理、整合是全部打通的。对于工业云平台工业大数据的分析,不仅仅是行业的算法,更主要的是还要有一个框架,因为行业不同的电厂之间需要沉淀他的大数据算法,以及分享。

工业数据的建模和分析,以及应用的开发工具,以及上面的APP的开发,APP的开发更多的是留给我们系统集成商来做。整个框架是完整的,我们提供整个框架的工业标准和工具。

我再讲一下边缘计算。底下的东西大家都非常熟悉,我们把边缘计算分成三个层次,主要是解决几个方面的问题,第一层,因为工业安全跟其他的安全是不一样的,所以说我们提出了边缘计算的概念,而且是为了本地有更强的计算能力和带宽能力,会有这么一个考虑,增强。第二层,我们需要跟云端去融合,首先是模型我们要一致的,比如说我们的分析服务、安全服务,整个都要一致的,服务要一致,接口要一致,所以要跟云端融合,有些数据会留在边缘这一侧,有些数据会到云端去。

边缘这一层我们业提供了刚才的增强能力以后,也可以做一些局部的边缘优化更新和边缘的自主决策。这个关键技术我就快速的过一下,给大家看一眼,包括工业建模和数据双胞胎还有工业安全,这一块和利时积累了不少经验,也是非常重视的。

我想讲一下数字工厂战略的路径。我们说左侧第一个层面,基础自动化,和利时已经做了20几年了,而且咱们国家有一定的积累,当然高端控制这块目前和利时有一些高端装备的控制我们也正在追赶。第二级,可以做到工厂这一级的大脑和车间这一级的大脑,包括我们和利时不仅仅做流程行业,也做包括生产性的数字化,边缘跟云的结合,车间级的优化。第三层,我们走到集团级的大脑,大型的发电级,他们正在做,和利时跟他们一起在做方案,也是在参与做很多的标准。包括集团级的大脑,比如火电站,面向未来会形成成千上万的优化算法,或者很多共享的知识怎么样沉淀到这个平台上来。后面我们形成区域或者国家级的成本算法,整个电厂智能化的基础设施。

下面跟大家分享一下国内国外同行做的情况,因为和利时一直对标的是国外的跨国公司,也希望通过自己的产品慢慢的改进中国的控制领域在国际上的地位,我们没有西门子的设计,但是制造过程一样的,我们能力是一样的,甚至在国内我们肯定能力比他强。GE,在高价值的设备、大数据分析,我们可以跟他进行比较。在建模这块,IOT赋能这块我们对标的是PDC,在架构这块,我们不仅仅学习的是西门子,更多的是参考了埃克森˙美孚。国内我们是差异化的竞争,因为我们更多做的是生产过程这块,就是说顶层数据这块我们远远优于他们,比如海尔,海尔跟我们是战略合作伙伴,我们也成立了合资公司,海尔108加工厂,将会实现集团级的工厂大脑,还有阿里,阿里工业大脑,主要是趋于中企业,这些都跟和利时是差异化,和利时可以提供数据,数据还是很重要的。

这块大家会是很感兴趣的,昨天刘校长在谈的时候从三层架构定为两层架构,事实上我们从国外来看,美国的代表埃克森˙美孚国家代表事实上分成两块,一块是OT,一块是IT,OK我们就是说跟生产过程相关的所有的跟制动化和信息化的系统,OT这块他们也有数据中心,就是实时的OT的服务,我们要求把他新一代的自动化系统架构,要求标准模块化、互操作安全的开放性,而且驱动这个控制系统云化和服务化,所以说有一个数据中心,就是OT这块也有数据中心。他会跟IT这块通过某种方式,安全的方式完全是隔离的,另外这里会增加实时服务的主线,因为我们要求更多的数据、更高速的数据运行。还有网关,因为我们可能会增加一些采集的节点,比如我们在大数据分析当中需要有一些数据,但是目前没有,可能在DCS或者其他的里面没有。还有我们说分布式的控制节点,因为我们很多优化的算法,事实上我觉得我们工业软件,我们讲的工业软件在火电站里面按照我们在OT这块“二八定律”可以至少增加20%的工业软件,我们讲的优化算法事实上就是工业软件,这些工业软件有了以后要反馈回去如何进行优化控制,所以说会增加分布式的控制节点,这是我们考虑的,当然这里边我们拿埃克森˙美孚的案例,昨天刘校长已经讲到两层了,我说这个。

这个是和利时的整个新战略定位,赋能电力领域的OT数字化转型。和利时始终是立足于自己的核心能力,然后去向数字化、智能化转型,而且和利时更多采用赋能的概念,并不是一开始我跟人家做响应,更多是赋能的概念。

首先,新一代的智能化系统,模块化、互操作化和服务化。另外,在管理创新上,也会做很大的变革,事实上每次生产力的变革都会引起生产关系的变化,包括教育的变革,这里面讲到管理的变革,统一标准可重用。

另外,智能运营系统,我们会更多的从系统的安全、绿色、高效运行,包括刚才我讲的“二八定律”,80%的优化软件都会来自于面向未来的大数据的分析或者我们通过建立OT这一层的数据中心以后,来共享这些数据,来应用这些数据,来形成一些新的工业软件。

这里面我们在火电站里面做了一些案例,我讲的主要是三个方面的案例,一个是鸿山电厂,鸿山电厂希望输出的功率更加稳定,因为现在也是要求火电站运行更加灵活,输出功率相对也比较稳定,第二,煤耗希望降低,我们通过大数据分析的方法做了一些应用的案例,目前在运行和优化当中。目前,可能有1万家供应商,内部有几千家企业,包括制造业会有上百家,他通过建立电站云平台,也要解决底层生产过程的监控在云化的问题。因为只油生产过程云化以后,目前来讲是集中采购,集中采购包括可能1月份采购了,当然你就会集中供货,集中供货就会集中库存,会导致很大的浪费和质量没法保证,因为集中供货以后产能不一定跟得上,其他时间都是闲置的,这样可能会外包,生产过程也是监控不到,希望通过互联网平台的建设实现产能的共享,就是我们讲的削峰填谷,能够整个的采购和供应链比较平滑起来、透明起来,透明起来质量得到保证,平滑起来以后,无论是资金的占用、库存以及整个的物流,都可以大幅度的节约成本,比如电力里面大的集团都是体量非常大的,做这么一个平台,这样的效益就会非常明显,包括可以实现用金融的方式来推进这样的商业模式的实现。

还有备品备件共享平台,当可以预见到重大装备或者重大装备里面的某一个部件什么时候可能坏时,备品备件的共享平台才会有真正的价值,不仅可以大幅度减少停机、减少维护时间,而且也可以从备品备件共享角度实现,最后是跟水务集团500家水厂组建的,鸿山的案例是大数据分析案例,用大量的大数据分析的工业软件,不是一套软件运行在电厂。而是说它有一个平台,一个一个的优化算法的软件,可以共享平台,在行业之间,甚至在跨行业之间都可以来进行共享,这样就可以提高整个工业体系或者说我们整个法定行业的效率。另外,昨天也讲到我们在发电这块有内部的体系结构,事实上我们跨到外面去,还有外部的体系结构,所以说如何内部跟外部进行融合,也是互联网要思考的问题。

我想总结一下,和利时不仅仅是在原来的DCS上,将会实现新一代的智能化控制系统,更重要的是面向未来会做一个在工业互联网+这样的时代下,作为一个系统性的思考,做一个基础性的操作系统,为整个行业效率的提升去做努力。谢谢大家!

(发言为电力头条APP根据速记整理,未经本人审核)

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