打造一體化數(shù)字基座，廣域銘島構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智造體系

隨著工業(yè)4.0的到來，以及工業(yè)企業(yè)向數(shù)字化和智能化方向快速發(fā)展，工業(yè)設(shè)備傳感器數(shù)量持續(xù)增加，采集數(shù)據(jù)也呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，海量多維度傳感數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的工業(yè)價(jià)值。

然而，傳統(tǒng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在預(yù)測(cè)性分析和優(yōu)化決策大數(shù)據(jù)分析能力上依然欠缺，如何利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果為企業(yè)決策提供增值是許多企業(yè)碰到的難題，為此廣域銘島工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)——嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。

嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)，打通集團(tuán)、企業(yè)、工廠、車間、產(chǎn)線等各級(jí)實(shí)體設(shè)施設(shè)備的連接，并與現(xiàn)有工業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行集成互通，形成工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的分布式集采、集中存儲(chǔ)，為工業(yè)智能化應(yīng)用提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理體系及數(shù)字基座，為制造業(yè)全環(huán)節(jié)的狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策提供基礎(chǔ)。

目前，該平臺(tái)正持續(xù)賦能工業(yè)企業(yè)，在領(lǐng)克汽車成都工廠、廣西百色市百礦集團(tuán)、亞歐新能源汽車制造（重慶）公司AECQ工廠等企業(yè)得到充分實(shí)踐應(yīng)用，幫助制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)從“經(jīng)驗(yàn)依賴”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)變。

四大能力助力工業(yè)數(shù)據(jù)治理

平臺(tái)以“端-邊緣網(wǎng)關(guān)-平臺(tái)-工業(yè)應(yīng)用”為功能架構(gòu)，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集能力和多種協(xié)議支持，保證了連接無憂，在設(shè)備管理、數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)服務(wù)方面便捷而高效。

▲嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)架構(gòu)

“廣域銘島IIoT平臺(tái)的核心就是打造工廠數(shù)字化的基座”，廣域銘島高級(jí)架構(gòu)師表示。圍繞這一核心，嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)擁有“三位一體”、靈活存儲(chǔ)、強(qiáng)大數(shù)據(jù)引擎和邊緣智能等四方面的能力特色。

首先，平臺(tái)不僅涵蓋傳統(tǒng)SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）和EAM（企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)），還結(jié)合IIoT的特有功能，形成三位一體的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集，設(shè)備資產(chǎn)的靜態(tài)動(dòng)態(tài)管理、設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控、工廠產(chǎn)線的系統(tǒng)監(jiān)控，打造完整工廠數(shù)字化基座。

其次，平臺(tái)擁有靈活的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略。對(duì)于采集的數(shù)據(jù)，平臺(tái)可根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同進(jìn)行分別處理。

再者，平臺(tái)具有復(fù)雜強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理引擎。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理邏輯和上層業(yè)務(wù)的解耦，保證建立在基座的上層應(yīng)用獲取到干凈的數(shù)據(jù)。

尤其值得一提的是，嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)提供了邊緣智能的有力支撐。在平臺(tái)上集成了AI模型和機(jī)理模型的運(yùn)行引擎，離線訓(xùn)練或者開發(fā)出來的模型都可以部署到平臺(tái)上進(jìn)行運(yùn)行，形成邊緣智能。

這樣一來，在邊緣端就可以實(shí)時(shí)處理上報(bào)的數(shù)據(jù)，支撐預(yù)測(cè)性維護(hù)、工藝優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化等具體場(chǎng)景，并根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。

比如，在領(lǐng)克汽車成都工廠，采用鍋爐開機(jī)邊緣智能模型，有效避免了資源浪費(fèi)。

▲領(lǐng)克成都工廠鍋爐模型

鍋爐運(yùn)行需要預(yù)熱，以便在工人上班時(shí)能達(dá)到作業(yè)所需的工藝溫度。過往受限于人工經(jīng)驗(yàn)和設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境條件等因素，開機(jī)時(shí)間往往不精準(zhǔn)，或者開機(jī)時(shí)間短，導(dǎo)致工人上班后溫度不夠，等待時(shí)間增加；或者開機(jī)時(shí)間長(zhǎng)，過早到達(dá)工藝溫度，造成資源浪費(fèi)。

采用邊緣智能模型后，根據(jù)采集到的鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境溫度、生產(chǎn)計(jì)劃（產(chǎn)能、排班等）等信息進(jìn)行計(jì)算，得到理想的開機(jī)時(shí)間。從而避免了過早開機(jī)導(dǎo)致的資源浪費(fèi)，也避免了過晚開機(jī)影響生產(chǎn)進(jìn)程。

大量協(xié)議與模型支撐企業(yè)開箱即用

嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)相較于其他平臺(tái)還有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

一方面，平臺(tái)誕生于工業(yè)行業(yè)，比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開發(fā)的工業(yè)平臺(tái)支持的底層工業(yè)協(xié)議更多，在工業(yè)協(xié)議的實(shí)施和工業(yè)數(shù)據(jù)處理等方面也更有經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，基于對(duì)工業(yè)設(shè)備與場(chǎng)景的深入理解，平臺(tái)上沉淀出了足夠多的物模型、配置信息，能夠幫助許多工業(yè)企業(yè)開箱即用，不需要大量配置。

另一方面，嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)相較于許多第三方開發(fā)的IIoT平臺(tái)更加成熟?；诩嗄曛圃斓滋N(yùn)，并已沉淀五年時(shí)間，擁有強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)支持和豐富案例數(shù)據(jù)支撐。

目前平臺(tái)已能夠滿足90%以上設(shè)備數(shù)采協(xié)議，并且對(duì)于不支持的協(xié)議，平臺(tái)可在兩周時(shí)間內(nèi)開發(fā)完成協(xié)議插件的開發(fā)，并通過OTA升級(jí)在邊緣網(wǎng)關(guān)落地。

▲領(lǐng)克成都工廠“貨到人”無人配送

同樣以領(lǐng)克成都工廠為例，嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)支持ODBC、OPCDA、Snap7等多種協(xié)議，實(shí)現(xiàn)來自不同供應(yīng)商的設(shè)備統(tǒng)一接入，進(jìn)行了10000余個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)采集，從而作為整體化數(shù)字化基座，支撐了生產(chǎn)制造、質(zhì)量管控、能源管理、物流調(diào)度等多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)字化改造，并為工業(yè)應(yīng)用的開發(fā)及實(shí)施提供基礎(chǔ)。

比如，在總裝車間物流調(diào)度方面，平臺(tái)支持了來自不同廠家的200多臺(tái)AGV數(shù)據(jù)采集與分析，支撐了出入庫數(shù)據(jù)管理與3D建模仿真等，為OWL場(chǎng)內(nèi)倉儲(chǔ)物流協(xié)同解決方案的開發(fā)提供數(shù)據(jù)及模型支持，間接助力總裝車間實(shí)現(xiàn)了“貨到人”無人配送，揀配人員步行數(shù)（過去日常5萬步）減少80%，作業(yè)效率提升20%，庫存下降67%。

“在領(lǐng)克成都工廠，嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)以即插即用的連接能力，打通數(shù)據(jù)鴻溝，降低設(shè)備接入的復(fù)雜度，減少50%監(jiān)控設(shè)備所需的工作量，降低60%的意外停機(jī)?！?/span>

整合業(yè)務(wù)系統(tǒng) 拓展賦能服務(wù)

廣域銘島產(chǎn)品負(fù)責(zé)人表示，作為數(shù)字化基座，通過整合業(yè)務(wù)系統(tǒng)，以整體解決方案的模式對(duì)領(lǐng)克工廠進(jìn)行數(shù)智賦能，實(shí)現(xiàn)了制造基地與產(chǎn)業(yè)鏈之間的協(xié)同，是嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型案例。

同時(shí)，領(lǐng)克成都工廠也成為廣域銘島打造的工業(yè)4.0智能制造工廠標(biāo)桿，展示在全新迭代的廣域銘島官網(wǎng)中，詳情可登陸官網(wǎng)“案例中心”欄目?jī)?nèi)了解。

除此之外，嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)立足于工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求和痛點(diǎn)，目前正在服務(wù)汽摩、能源、有色金屬等多個(gè)行業(yè)，同時(shí)也在積極拓展服務(wù)領(lǐng)域。

在吉利汽車制造湘潭基地，平臺(tái)通過對(duì)工廠電表、水表、氣表、流量計(jì)等300余臺(tái)設(shè)備接入，15000余個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)采集，對(duì)工廠進(jìn)行精細(xì)化能耗采集、能耗統(tǒng)計(jì)和能耗對(duì)比。

數(shù)據(jù)的充分流通，幫助管理者更加精準(zhǔn)的了解整個(gè)生產(chǎn)線的能耗狀況，快速識(shí)別出每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能耗狀態(tài)，使得工廠焊裝電、涂裝點(diǎn)、總裝電、空壓機(jī)用電等全廠用電得到有效節(jié)省，通用動(dòng)力能耗、通用制冷設(shè)備能耗、人力成本、全廠水消耗和產(chǎn)車能耗都有所降低。

▲AECQ智慧工廠藍(lán)圖

在亞歐新能源汽車制造（重慶）公司，嘉元物宇I(lǐng)IoT平臺(tái)正積極助力5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智慧工廠標(biāo)桿——AECQ工廠的建設(shè)。預(yù)計(jì)將有10萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)位，實(shí)現(xiàn)工廠設(shè)備與系統(tǒng)的互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)集成化、應(yīng)用平臺(tái)化、業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)敏捷化。

由功能平臺(tái)轉(zhuǎn)向內(nèi)容平臺(tái)

當(dāng)前，我國(guó)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已取得階段性發(fā)展成果，然而在實(shí)踐過程中依然面臨挑戰(zhàn)。

首先，制造業(yè)企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r復(fù)雜，數(shù)字化程度參差不齊，設(shè)備、場(chǎng)景多種多樣，使得標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)議和接口具有一定封閉性和排他性，為工業(yè)數(shù)據(jù)共享、協(xié)同造成難題。其次，尚有一部分企業(yè)對(duì)智能化轉(zhuǎn)型的認(rèn)識(shí)不夠堅(jiān)決，只在局部進(jìn)行改造，信息孤島嚴(yán)重。

對(duì)此，廣域銘島高級(jí)架構(gòu)師認(rèn)為，企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型要從整體上規(guī)劃，以IIoT平臺(tái)作為基座進(jìn)行數(shù)字化改造，并對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行整體重構(gòu)，才能真正打通數(shù)據(jù)鏈路?！叭绻皇蔷植康母脑?，不進(jìn)行系統(tǒng)重構(gòu)，IIoT平臺(tái)的真正價(jià)值也會(huì)大打折扣。”

對(duì)于IIoT平臺(tái)自身發(fā)展，廣域銘島接下來將繼續(xù)提升三方面實(shí)力。一是提升平臺(tái)的可管理能力，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)集中監(jiān)控，日志集中存儲(chǔ)，能夠快速發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)接入設(shè)備及平臺(tái)組件的問題，讓問題快速暴露并得以解決。二是提高IIoT平臺(tái)的性能和穩(wěn)定性，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)所積累的技術(shù)手段，支持起海量數(shù)據(jù)的接入。三是通過項(xiàng)目實(shí)施，積累更多的數(shù)采協(xié)議，物模型，機(jī)理模型，最終實(shí)現(xiàn)功能平臺(tái)向內(nèi)容平臺(tái)的發(fā)展。

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關(guān)鍵詞：平臺(tái),工業(yè),數(shù)據(jù),工廠,IIoT