問題與需求

問 題

1、 經(jīng)過多年信息化建設，沙鋼集團已具備生產(chǎn)、質(zhì)量、采購、銷售、財務等業(yè)務系統(tǒng)，擁有大量的業(yè)務數(shù)據(jù)，各業(yè)務系統(tǒng)缺乏有效技術(shù)手段打通，數(shù)據(jù)無法及時融合，實現(xiàn)應有的價值。

2、 沙鋼集團作為流程制造業(yè)，有著眾多的生產(chǎn)控制設備與系統(tǒng)，設備故障無法及時發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段主要通過定期停機進行調(diào)試與維護，來保證生產(chǎn)的持續(xù)運行，無法實時監(jiān)控各設備運行狀態(tài)與趨勢。

3、 沙鋼集團目前煉鋼吹煉時間在15分鐘左右，在吹煉至12分鐘左右時，需有一次溫度和碳含量的測定來作為控制終點的參考?，F(xiàn)階段煉鋼吹煉過程為有經(jīng)驗的老師傅進行人工控制，容易導致最終鋼水質(zhì)量參差不齊；且如今工廠年輕力量越來越薄弱，煉鋼過程亟需從經(jīng)驗化轉(zhuǎn)換為標準化。

需 求

需要構(gòu)建沙鋼的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，利用大數(shù)據(jù)平臺的分布式計算能力、實時流計算能力、機器學習能力，幫助企業(yè)實現(xiàn)如下場景：

（1）實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)的批量計算與BI可視化分析，如實現(xiàn)公司跨年度、長周期產(chǎn)品銷量分類統(tǒng)計，實現(xiàn)原材料庫存的實時分析統(tǒng)計等。

（2）實現(xiàn)現(xiàn)場工業(yè)設備的執(zhí)行情況的實時監(jiān)控和報警，如工藝卡、開軋溫度、咬鋼信號等參數(shù)與狀態(tài)的實時采集與流式計算分析，并進行大屏統(tǒng)一監(jiān)控。

（3）實現(xiàn)煉鋼工藝過程的機器學習建模。基于加入煉鋼轉(zhuǎn)爐的原料條件，找出吹煉過程中供氧和造渣操作之間最佳的協(xié)調(diào)方式，以提高出鋼終點溫度和碳含量的命中率，保證出鋼的質(zhì)量，提高煉鋼的生產(chǎn)效率，降低成本，節(jié)能減排。

解決方案

1、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺設計思路

沙鋼工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設采取“一次規(guī)劃、重點切入、以點帶面、分步實施”的原則逐步推進，以BI分析、大屏監(jiān)控、智能分析場景切入，搭建主體框架，并逐步滲透到其他工廠與業(yè)務主體；實現(xiàn)集團層面的統(tǒng)一分析、統(tǒng)一決策、統(tǒng)一運營。

最終業(yè)務應用建設要達到以下目標：

（1）通過生產(chǎn)全工段工藝模型構(gòu)建與整合，在滿足產(chǎn)量和質(zhì)量要求的情況下實現(xiàn)較低成本、較低能耗；通過人、機、料、法、環(huán)數(shù)據(jù)的大數(shù)分析，實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場完全透明可視化，提高生產(chǎn)效率。

（2）通過對生產(chǎn)、質(zhì)量、采購、銷售、財務等業(yè)務系統(tǒng)的融合，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)流程化、流程業(yè)務化。

（3）通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)平臺服務能力，沉淀沙鋼特有知識，實現(xiàn)企業(yè)對外服務。

2、平臺技術(shù)實現(xiàn)

星環(huán)科技提供的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺幫助沙鋼快速實現(xiàn)批量計算、實時流計算、機器學習等技術(shù)能力。

（1）數(shù)據(jù)接入管理：通過ETL工具與流式計算Slipstream引擎實現(xiàn)全類型數(shù)據(jù)的實時、準實時、定時接入，包括沙鋼業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)等。

（2）數(shù)據(jù)存儲與計算：通過Transwarp Hyperbase NewSQL數(shù)據(jù)庫與Inceptor分布式計算引擎實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)的毫秒級計算與全量數(shù)據(jù)的批量計算，并通過BI報表工具Polit進行可視化展示。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：基于星環(huán)機器學習平臺Transwarp Sophon，促使資深的人工智能技術(shù)專家與沙鋼的業(yè)務專家進行聯(lián)合建模，實現(xiàn)生產(chǎn)工業(yè)流程的模型構(gòu)建與標準化。

3、數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)

整體采用AIoT的邊云一體架構(gòu)。邊緣計算端主要實現(xiàn)連接、處理、轉(zhuǎn)發(fā)等功能，同時對設備狀態(tài)、設備運維、模型等進行管理；云平臺端主要實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲、計算、分析、模型下發(fā)等功能，實現(xiàn)邊端與云端一體化。

應用成效

1、海量業(yè)務數(shù)據(jù)分析與展示

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的分布式計算能力，實現(xiàn)了沙鋼集團財務、生產(chǎn)等主要業(yè)務領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)批量分析與展示。

2、生產(chǎn)現(xiàn)場實時監(jiān)控和告警

基于邊緣計算和實時流引擎，實現(xiàn)了現(xiàn)場工藝執(zhí)行情況的實時監(jiān)控和告警，確保生產(chǎn)過程有序進行。

3、生產(chǎn)操作人員人力成本減少

原本轉(zhuǎn)爐煉鋼部分從鐵水入爐開始，廢鋼以及所有的輔料添加的時間和量都需要爐長憑經(jīng)驗多次作出決定，機器學習模型卻可以通過預測一次做出決策，降低大量勞動成本。此外，簡化了轉(zhuǎn)爐煉鋼流程，省去了多次添加輔料步驟、調(diào)節(jié)氧槍高度，從而減少生產(chǎn)操作人員，降低人員投入工時每月45天。

4、產(chǎn)品命中率及效率提升

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺機器學習能力，通過轉(zhuǎn)爐煉鋼的生產(chǎn)過程大數(shù)據(jù)，找出了吹煉過程中供氧和造渣操作之間最佳的協(xié)調(diào)方式，沉淀了轉(zhuǎn)爐煉鋼的工業(yè)生產(chǎn)模型，做到了標準化的煉鋼生產(chǎn)。模型沉淀后可進行生產(chǎn)化參數(shù)遠程實時控制，可提高煉鋼過程的生產(chǎn)效率5%；并且提高了出鋼終點溫度和碳含量的命中率，保證了鋼水的質(zhì)量比人工經(jīng)驗生產(chǎn)高19~33%不等。

方案核心價值

星環(huán)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺+邊緣計算解決方案可滿足工業(yè)行業(yè)批量計算、實時計算、機器學習等綜合應用需求。主要的核心價值如下：

– 邊云協(xié)同：邊端快速分析響應，云端智能模型構(gòu)建，邊云一體化；

– 數(shù)據(jù)賦能：利用邊緣計算平臺高并發(fā)、高壓縮比、實時寫入性能強、多維查詢和聚合響應快等特點，快速實現(xiàn)實時查詢與檢索、簡單規(guī)則預警、組態(tài)展示等場景；

– 智能分析：利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的分布式存儲、計算、分析能力，實現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析、復雜規(guī)則預警、人工智能分析等場景。

沙鋼集團借助星環(huán)TDH和Sophon搭建的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，打通匯聚了各個業(yè)務環(huán)節(jié)的海量數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析與機器學習工具將沉睡數(shù)據(jù)喚醒，促進了集團的業(yè)務數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同時工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設，顯著提高了沙鋼集團煉鋼工藝的質(zhì)量和效率，大大減少了人力投入與生產(chǎn)過程中的碳排放，實現(xiàn)了由科技驅(qū)動的工業(yè)數(shù)字化、綠色化轉(zhuǎn)型。

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