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AIdustry工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目是華能集團聯(lián)合太極股份等企業(yè)，共同打造的服務(wù)于流程型行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。AIdustry融合了深厚的工業(yè)基因和新興的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，該項目涵蓋火電、水電、核電、風電、光伏、鋼鐵、化工等多個行業(yè)500余家企業(yè)，接入數(shù)據(jù)點位超過1000萬，通過工業(yè)資源的泛在連接，打通行業(yè)內(nèi)部各個環(huán)節(jié)，加速行業(yè)數(shù)據(jù)的縱向流通與橫向交互，實現(xiàn)流程型行業(yè)制造資源的互聯(lián)互通，為產(chǎn)業(yè)增值提效提供保障。此外，本項目最終將形成超過1000個的行業(yè)應(yīng)用，滿足為企業(yè)提供全面感知、移動應(yīng)用和智能分析的需求，形成制造資源交互共享、數(shù)據(jù)集成，價值釋放的生態(tài)體系，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，成為流程型企業(yè)競爭新優(yōu)勢的關(guān)鍵抓手。同時，通過項目的產(chǎn)業(yè)化推廣，在項目建立完成后的未來5年內(nèi)，年產(chǎn)生經(jīng)濟效益突破1個億，每年可實現(xiàn)至少20%的新增用戶與產(chǎn)值增長，總經(jīng)濟效益力爭達到3億水平。到2025年，完成建設(shè)國家級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之重任。

一、項目概況
1. 項目背景
作為國民經(jīng)濟基礎(chǔ)行業(yè)之一，流程型行業(yè)在人們社會生活中的特殊地位，往往使其生產(chǎn)、傳輸、供應(yīng)和服務(wù)的及時性、可靠性具有極強的經(jīng)濟意義，有時甚至具有某種程度的政治、軍事意義。因此，流程型行業(yè)的管理具有高度的可靠性和數(shù)據(jù)安全性要求。近年來，隨著太極股份與華能集團合作的不斷加深，太極股份以TECO工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)，與華能集團共同籌建了服務(wù)于流程型行業(yè)的AIdustry工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目，該項目涵蓋電力、鋼鐵、化工等多個行業(yè)。

2. 項目目標
建立以大數(shù)據(jù)為核心的流程型行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過匯聚全業(yè)務(wù)、全類型數(shù)據(jù)資源信息，全面支撐電力、鋼鐵、煤炭等行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。為流程型行業(yè)設(shè)備管理、安全生產(chǎn)、運行優(yōu)化、經(jīng)營管理提供分析診斷、智能運維、決策支持等服務(wù)，以提高工作效率和管理水平，降低經(jīng)營成本，輔助科學決策和戰(zhàn)略管理。同時依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，建立開放、共享、共贏的運營體系，為企業(yè)創(chuàng)造更高效益。

二、項目實施概況

1.項目設(shè)計原則
本項目整體設(shè)計上遵循如下原則：

• 以市場為導向，立足長遠；

• 貫徹國家標準，保障實施安全可靠；

• 方案先進合理，降本增效；

• 設(shè)備選型堅持先進、成熟、適用的原則，確保生產(chǎn)安全提效；

• 明確項目目標，針對項目難點，開展關(guān)鍵技術(shù)研究與攻關(guān)。

2．項目技術(shù)路線
（1）采用以工業(yè)PaaS為核心的平臺使能技術(shù)
PaaS云資源部署及管理功能，能將現(xiàn)有各種業(yè)務(wù)能力進行整合，具體可以歸類為應(yīng)用服務(wù)器、業(yè)務(wù)能力接入、業(yè)務(wù)引擎、業(yè)務(wù)開放平臺，向下根據(jù)業(yè)務(wù)能力需要測算基礎(chǔ)服務(wù)能力，通過IaaS提供的API調(diào)用硬件資源，向上提供業(yè)務(wù)調(diào)度中心服務(wù)，實時監(jiān)控平臺的各種資源，并將這些資源通過API開放給SaaS用戶。
（2）    采用分布式大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)具有分布式及并行化等關(guān)鍵技術(shù)特征，由多個分布的節(jié)點組合而成的集群通過網(wǎng)絡(luò)連接提供服務(wù)及能力，以群體合力的方式提供服務(wù)及動力。大數(shù)據(jù)技術(shù)為應(yīng)對流程型工業(yè)行業(yè)的海量數(shù)據(jù)、提升系統(tǒng)的處理效率、縮短運算時間和應(yīng)用響應(yīng)時間、提升用戶體驗提供保障。
（3）    采用大數(shù)據(jù)分布式內(nèi)存計算技術(shù)
平臺的分布式內(nèi)存計算采用Spark技術(shù)，Spark是基于map reduce算法實現(xiàn)的分布式計算，通過彈性分布式數(shù)據(jù)集實現(xiàn)對分布式內(nèi)存的抽象使用，以操作本地集合的方式來操作分布式數(shù)據(jù)集，這對于迭代運算比較常見的機器學習算法，效率將得到明顯提升。從而滿足流程型企業(yè)信息化中各種實時/準實時業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)需求，提高系統(tǒng)運行效率，保障業(yè)務(wù)響應(yīng)的時效性。
（4）    采用基于大規(guī)模并行處理（MPP）架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
數(shù)據(jù)倉庫采用主流的支持大規(guī)模并行處理（MPP）架構(gòu)的成熟產(chǎn)品，采用并行的方法提升海量數(shù)據(jù)的處理能力和系統(tǒng)的可靠性。
（5）    采用微服務(wù)技術(shù)的應(yīng)用開發(fā)模式
在應(yīng)用開發(fā)模式上，平臺提供下面三種能力：
提供多語言與工具支持：Java，Ruby和PHP等多種語言編譯環(huán)境。
微服務(wù)架構(gòu)：提供涵蓋服務(wù)注冊、發(fā)現(xiàn)、通信、調(diào)用的管理機制和運行環(huán)境，支撐基于微型服務(wù)單元集成的“松耦合”應(yīng)用開發(fā)和部署。
圖形化編程：通過圖形化編程工具，簡化開發(fā)流程，支持用戶采用拖拽方式進行應(yīng)用創(chuàng)建、測試、擴展等。

3．項目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容
AIdustry工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是面向流程型行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，支撐資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，其總體包括邊緣、平臺、應(yīng)用三大核心層級，以微應(yīng)用的形式構(gòu)建企業(yè)各類創(chuàng)新應(yīng)用，最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進的流程型工業(yè)生態(tài)。其總體架構(gòu)如下圖所示：

圖 1 AIdustry總體架構(gòu)

 

平臺邊緣層負責采集燃氣輪機、發(fā)電機、變壓器等各種生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)和MES、SIS等控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以及管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)特定的傳輸協(xié)議，如MQTT等，上傳到平臺層。平臺層基于海量數(shù)據(jù)和微服務(wù)組件庫為用戶提供技術(shù)能力和業(yè)務(wù)能力。應(yīng)用層為不同維度的用戶提供個性化應(yīng)用，其中包括廠級的智慧生產(chǎn)、集團級智慧經(jīng)營和上下游企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)同功能；同時支持新應(yīng)用的測試發(fā)布等應(yīng)用市場功能以支持業(yè)務(wù)運營。平臺安全策略涵蓋了從底層網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備接入，到設(shè)備控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全的各個層級，保障企業(yè)高效安全生產(chǎn)。

三、下一步實施計劃

1. 項目實施目標
通過產(chǎn)業(yè)化推廣舉措，實現(xiàn)電力、鋼鐵、化工類企業(yè)應(yīng)用至少1000個，實際用戶超過500個，年經(jīng)濟效益突破1個億，未來5年內(nèi)，每年至少20%的產(chǎn)值增長，到2025年，總經(jīng)濟效益力爭達到3億水平。

2. 項目實施計劃

四、項目創(chuàng)新點和實施效果

1. 項目先進性及創(chuàng)新點
（1）項目的先進性
采用當前先進的云計算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化等技術(shù)方式，將行業(yè)內(nèi)的隱性知識與經(jīng)驗進行集成與串聯(lián)，基于協(xié)同發(fā)展的人才培養(yǎng)、實踐和跨界創(chuàng)新機制，形成涵蓋行業(yè)產(chǎn)、學、研、用、商等各類用戶的知識體系與扁平化的行業(yè)組織體系，實現(xiàn)行業(yè)需求的個性化組合與創(chuàng)新，進而達到實體行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)虛實結(jié)合的行業(yè)形態(tài)。
（2）項目的創(chuàng)新點
a.理論創(chuàng)新
本項目引入了大數(shù)據(jù)、人工智能的理念和方法，建立問題處理流水線，將復(fù)雜問題簡單化，簡單問題流程化，降解了算法理解和使用難度。

b.應(yīng)用創(chuàng)新
長期以來趨勢預(yù)警，故障診斷和優(yōu)化運行一直是流程型行業(yè)的技術(shù)痛點和難題， AIdustry采用人工智能技術(shù)和設(shè)備機理模型相結(jié)合的方式創(chuàng)造性地解決了流程型工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)的歷史難題。

圖3 風電領(lǐng)域設(shè)備模型

圖4 風電領(lǐng)域應(yīng)用模型

 

c.技術(shù)創(chuàng)新
創(chuàng)造性的采用人工智能算法，結(jié)合工業(yè)領(lǐng)域的機理模型，形成一套專業(yè)的模型算法，并采用算法流水線模式，實現(xiàn)多種應(yīng)用功能的搭建。

圖5 風電葉片結(jié)冰診斷流程

采用多種變量變換分類模型，對各風機葉片結(jié)冰進行精確診斷，診斷準確率達到93%以上。

 
2.實施效果
目前中國發(fā)電量占全球總量的24.1%左右，按全球平均設(shè)備優(yōu)化收益來看，未來十年可實現(xiàn)1.8萬億人民幣的成本降低和收入。按發(fā)電行業(yè)合計約1000個電廠計算，同時按平均50-100萬的智能化投入來核算，AIdustry的推廣示范效益在近兩年至少能帶動50-100億級的產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模。

（1）本項目帶來的行業(yè)經(jīng)濟效益
一方面，從行業(yè)增值提效角度看，AIdustry平臺打通了行業(yè)內(nèi)部的各個環(huán)節(jié)，加速各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)縱向流動和交互。另一方面，從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用角度看，AIdustry平臺構(gòu)建了一個龐大的制造生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)提供行業(yè)應(yīng)用和數(shù)據(jù)交互，釋放了資源價值。
（2）本項目帶來的企業(yè)經(jīng)濟效益
本項目通過AIdustry的實施，所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益包括：

• 實現(xiàn)設(shè)備實時運行可靠性維護，保障生產(chǎn)安全；

• 實現(xiàn)設(shè)備異常安全預(yù)警，減少因設(shè)備異常而產(chǎn)生的經(jīng)濟損失；

• 實現(xiàn)設(shè)備故障告警，規(guī)避安全事故，降低企業(yè)事故損失；

• 實現(xiàn)分布式資源的集中高效管理，提高企業(yè)資源管理效率；

• 實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備間的聯(lián)動調(diào)節(jié)與管理，降低企業(yè)生產(chǎn)能耗。

（3）本項目的平臺應(yīng)用經(jīng)濟效益
通過AIdustry實現(xiàn)對設(shè)備進行實時監(jiān)測、實時預(yù)警的目的，從而保證設(shè)備健康、安全、穩(wěn)定地運行。并提前感知設(shè)備故障，從而減少企業(yè)設(shè)備維護成本、檢修成本，同時提高設(shè)備的使用年限。隨著該平臺的深入推廣，已推動工業(yè)企業(yè)累計實現(xiàn)業(yè)務(wù)增收不低于3億元。
（4）技術(shù)成果應(yīng)用場景
應(yīng)用場景一：火電設(shè)備運行特性分析
該應(yīng)用以火電機組運行狀態(tài)監(jiān)測與系統(tǒng)大數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用機組實際運行數(shù)據(jù)，從多個維度進行運行數(shù)據(jù)趨勢分析和相關(guān)性分析，為機組運行狀態(tài)監(jiān)測提供有效的分析手段。

圖7 診斷模型故障樹

應(yīng)用場景二：水電設(shè)備安全預(yù)警
在平臺層部署可信、成熟的故障模型，并根據(jù)該模型對機組的狀態(tài)數(shù)據(jù)進行實時故障識別，實現(xiàn)發(fā)電設(shè)備安全預(yù)警的快速響應(yīng)。

應(yīng)用場景三：風電設(shè)備故障預(yù)警與診斷
齒輪箱是風力發(fā)電設(shè)備的重要組成部件，對保證風力發(fā)電正常運行起著至關(guān)重要的作用。通過從多維度實現(xiàn)齒輪箱失效故障分類，明確齒輪箱的優(yōu)化方向，并為齒輪箱失效建模提供依據(jù)。

圖10齒輪箱失效故障原因分析理論框架

 圖11齒輪箱失效故障實時診斷模型使用過程