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多亏有了“工业大脑”,这100多座老工业城市转型升级容易多了

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天下网商 2020-01-09 18:40 抢发第一评
摘要:工业大脑的本质就是把大量的工业知识、经验、方法模型化,变成一套代码、工具、软件,它不会因为操作人员的水平高低产生波动。

天下网商记者 贡晓丽

站在六国化工厂中心控制室大厅,磷酸车间主任李飞的脑子可以像过电影一样,回闪车间里所有的工艺流程,生产操控系统上每一个数据变化的因果关系、处理方法。

要知道,整个磷酸生产的流程参数超过200个。究竟哪些参数和产品质量关联最大?李飞坦言,其实常年工作在一线的老师傅们不是不清楚,只是这些参数的搭配组合如何达到最优解,却是操作工们怎么也琢磨不透的。

而从去年开始,因为有了现代大型化工厂的神经中枢——DCS中控室,萃取目标值、计划控制值、控制值推荐等参数,一目了然,所有重要的控制决策都从这里发出,六国化工的磷酸萃取转化率得到了明显提升——

磷酸萃取率平均增长0.79个百分点,最高提升1.2%,一年内实现提升效果翻倍,预计每年可为企业增加约600万元经济效益,节约磷矿石资源6000吨、减少磷石膏固废排放1万吨。

作为铜陵市推动实施的“工业大脑”项目中第一个示范试点项目,六国化工公司与阿里云合作的“磷酸萃取率提升大数据应用项目”已经取得了不俗的成绩,这也给传统企业结合数字经济,将智能数据注入传统制造业,利用“工业大脑”实现制造业高质量发展与转型,带来了启示。

把车开到80迈

磷酸萃取是磷化工行业的一个核心工段,通过磷矿石跟浓硫酸反应,强酸制弱酸,把磷矿石中的磷酸提取出来,生成细鳞酸,这是农业磷肥的关键原料。工艺说起来简单,但整个操作过程严重依赖工人经验。

安徽六国化工股份有限公司总经理马健坦言,六国化工的磷酸萃取过程虽然实现了中央集成,但仍有很多个参数需要工人监控,每个参数的重要性不一样,如果有异常就需要工人及时调整。

一个合格的化工厂磷酸生产线中控员,需要具备哪些技能?面对滤液密度、磷矿浆含固量、硫酸液容量等几十个指标,推算出应该调整的参数,控制管道中浓硫酸的流量,保证正常生产。

作为24小时生产的化工企业,六国化工实行四班三运转,工人分四班,每天三个班工人上班,一个班休息。“这所有班的工人,其实每个人对参数的理解都不一样,每个人都有自己的操作方式,有些人平稳,有些人激进,主观上的影响,难免会导致工艺参数的波动。”马健说。

还有新手们对工艺的不熟悉,也会造成硫酸注入量不稳定。而一个熟练的中控员想要出徒,则需要一年以上的时间。

马健表示:“我们就是想把这个波动性消除。从工业控制角度来讲,参数越稳定,整个流程运行越平稳。”

“就像我们努力把车保持在匀速80迈,这样最省油,但是人不是机器,司机的习惯和熟练程度不一样,我们也只能在80迈上下忽快忽慢。”李飞说。

“‘大脑’让我们心里更有底”

有什么办法能够将车速固定下来,将生产效率最高的数据固定下来?阿里云提供的解决办法是将数据交给算法,找到最优数据的规律,由算法给出操作参考,工人们可以直接根据推荐参数着手调控。

这期间,阿里云的数据科学家与“老师傅”一起,将磷酸萃取过程中涉及到的200多个生产参数进行筛选,最终锁定20项关键参数;接下来,通过数据建模,将参数喂给模型进行模型训练,结合专家经验找出最优的那一组“配方”;再根据模型推荐的参数,对产线设备进行实际控制,检验算法效果,对模型做进一步优化;最后,模型实时、动态推荐的最优参数,就可以在实际的磷酸萃取过程中,辅助工程师进行决策。

“工业大脑”在六国化工的体现,就是通过工艺控制数据实时上云,建模分析,然后把计算优化后的数据反馈到生产流程进行验证,得到一个物料添加的最优解。

“以往我们8个小时做8个样本,根据我们自身的经验来调整物料添加比。现在‘工业大脑’会根据我们设定的目标值给出最合理的值,减轻了我们工作量,同时最大限度防止不合理配比,实现降耗减排目标。”李飞说。

这个备受认可的“大脑”,也是一点点变聪明的。六国化工技术员项瑞生说,项目刚开始,机器推荐的参数并不是特别准确,也出现过传输失误导致数据中断的情况,工人们认为用处不大。

对于“工人们没太大感觉,也不太信任”的情况,工厂用了很多考核手段,要求工人们必须使用。经过数据的不断积累,工人们慢慢发现,机器算法给出参数推荐所产出的产品质量确实高。

“现在,没有这套‘工业大脑’软件的话,工人们就会不习惯了,与其自己费神费力地去盯几十个数据,到不如直接用软件推荐的参数来的效果好。”李飞说。

项目刚落成时,机器推荐的参数一小时更新一次,而现在10分钟~15分钟就能推荐一次,这对磷酸萃取这种需要长时间反应的工艺意义重大。

由于在磷酸生产中,磷酸萃取槽容积较大,萃取槽中的指标反馈到中控需要一定的时间,因此数据更新越及时,对工人的工作及工厂的运转越有帮助。“以过量硫酸根为例,硫酸增加约1小时后,指标数据才会反馈到中控,如果等中控接收到数据再对指标进行调整,那就晚了。现在参数推荐的间隔时间越来越短,让我们的心里更有底了。”项瑞生说。

打造“铜陵模式”

“阿里云的出发点立足于工厂、立足于产线,做产线的智能中枢,它的手段就是以数据为核心,提升整个生产的效能,为企业实现降本增效。”马健认为,阿里云将工业大脑的定义实实在在地落在了工厂里。

2019年末,六国化工的这一数字化转型项目入选工信部工业互联网跨行业跨领域平台典型应用案列,推荐语是:“工业大脑”模式将行业痛点问题的解决方案通过工业互联网平台沉淀、复制、开放,对中国100多座老工业城市的转型升级具有非常强的借鉴意义。

作为一个云计算厂商,阿里云清楚地知道自己的强项与弱势,“我们擅长的地方就是IT+DT的技术,对数据有一定的处理能力,但我们缺乏对行业know-how。”阿里云数据智能事业部总经理潘立维说,“如果没有行业机理的模型,行业老专家的经验,靠我们的算法专家在现场收集再多数据都没有用。”他表示,磷酸萃取率的提高是算法专家与六国工人师傅们共创的结果。

现在六国化工当中的”工业大脑”仅仅是围绕核心生产环节来打造。潘立维认为还不够,“接下来,从原料到生产工艺到最后的安全保障环节,阿里云与六国化工一起还要加大数据智能和人工智能的投入。”

更远一点的目标,阿里云是要依托工业大脑的技术,赋能整个铜陵的产业生态,“如何把铜陵这样一个工业城市,通过数据驱动的方式,通过工业大脑的技术平台,实现整个铜陵工业的数字化转型,如何打造生态、构建生态、创造企业价值,形成点线面的区域协同,跟省市政府的联动,这是接下去我们要在铜陵深挖的地方”。潘立维表示。

长江工业大数据公司总经理曹阳表示,“铜陵模式”就是将互联网企业完整的产品技术、海量多维的数据、赋能的生态体系落地于铜陵,和当地企业痛点和需求密切结合,利用“天时、地利、人和”构建区域级“多对多”的工业互联网平台,再造和升级生产关系。

六国化工“工业大脑”的示范意义已经不仅仅局限于自身。马健感慨道:“在工业互联网蓬勃发展的时代,我们也想参与一下,搭上阿里腾飞的翅膀,哪怕做一根小羽毛,也能贡献一点力量。”

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