工业互联网平台+工业设备上云白皮书.pdf
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1、 赛迪研究院工业互联网系列白皮书之五赛迪研究院工业互联网系列白皮书之五 “工业互联网平台工业互联网平台+工业设备上云”工业设备上云”白皮书白皮书 编写单位:中国电子信息产业发展研究院编写单位:中国电子信息产业发展研究院 2021 年年 10 月月 1 对“工业互联网平台+工业设备上云”的认识 为什么?是什么?如何干?当前,全球新一轮科技革命和产业变革深入推进,工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,正对工业发展产生全方位、深层次、革命性影响,支撑世界各国加快转变发展方式、优化产业结构、转换增长动力。工业互联网平台通过全面连接工业经济工业全要素、全产业链、全价值链,有利于全面构建
2、新型工业生产制造和服务体系,赋能企业数字化、网络化、智能化转型升级。在此过程中,工业设备上云正作为牵引工业互联网平台发展的先导性应用,成为当前工业互联网平台建设的热点领域。党中央国务院高度重视工业设备上云,从 2017 年至今围绕推动工业设备上云已发布多项政策文件。特别是在2018 年 7 月工信部发布的工业互联网平台建设及推广指南(工信部信软2018126 号)中,明确提出要“实施工业设备上云领跑者计划”,确定了工业设备上云的四大重点工作领域,即以炼铁高炉、工业锅炉、石化设备为代表的高能耗设备,以柴油发动机、大中型电机、大型空压机为代表的高通用设备,以工程机械、数控机床为代表的高价值设备和以
3、风电、光伏为表的新能源设备。2 图图 关于推动工业设备上云的政策体系关于推动工业设备上云的政策体系 在各级政府部门和各类企业主体的共同努力下,我国工业互联网平台和工业设备上云均取得了阶段性成效。据工信部统计,截至 2021 年 6 月份,国内已涌现出 100 余个重点工业互联网平台,连接设备数已超过 7000 万台,工业设备上云正稳步推进。随着工业互联网平台的普及推广,工业设备上云正逐渐进入实践深耕的阶段。为进一步统一社会共识,凝聚产业力量,共同提高工业设备上云水平,我们编写组成员共同起草了这本“工业互联网+工业设备上云”白皮书,旨在尝试阐明工业设备上云的总体定位、上云对象、技术要素、实施路径
4、和趋势展望,增强制造业高质量发展动能。一、总体定位:工业设备上云是赋能产业生态转型升级的加速器 工业设备是工业企业的主要生产资料之一,广泛分布 3 在各个车间,负责原材料到成品的各项加工环节,其发展水平是衡量企业核心竞争能力与数字化转型阶段的重要指标。推动工业设备上云,将会进一步丰富工业互联网平台连接的工业要素,深度赋能用户企业、设备供应商、工业互联网平台运营商等多方主体,加速产业生态整体转型升级。图图 工业设备上云赋能产业生态转型升级工业设备上云赋能产业生态转型升级(一)对用户企业而言,工业设备上云可助力提质降(一)对用户企业而言,工业设备上云可助力提质降本增效本增效 目前,我国工业体系中的
5、工业设备仍存在资源浪费、产能闲置、安全隐患等多种痛点问题。据相关行业协会初步测算,全国 50 万台燃煤锅炉煤炭消耗占全国 25%以上,200 万台数控机床设备负载率不足 40%。通过推动这些工业设备上云,并开展运行监测、能效优化等服务,预计可使燃煤锅炉能耗降低 3%,数控机床利用率提升 8%,带来直接经济效益可达数百亿元。由此可见,推动工业设备上云,4 可实现工业设备运行状态、运行环境等数据的云端汇聚,形成以数据驱动为特征的业务决策闭环,加速业务流程重组和生产方式优化,助力企业提质降本增效。(二)对设备供应商而言,工业设备上云可驱动商业(二)对设备供应商而言,工业设备上云可驱动商业模模式创新式
6、创新 推动工业设备上云,可以为设备供应商提供设备全生命周期的数据,为供应商变革产品形态和服务模式提供重要数据支撑,驱动商业模式创新。一方面,创新以产品为一方面,创新以产品为中心的商业模式。中心的商业模式。工业设备在实际生产过程中产生的运行参数和维修记录等数据,可基于工业互联网平台反馈至供应商,辅助供应商进行预测性维护和反馈式创新等服务,优化设备运维效率和性能指标,最大化发挥设备的使用价值。另一方面,创新以服务为中心的商业模式。另一方面,创新以服务为中心的商业模式。工业设备上云数据可以在设备供应商、用户企业、金融机构等主体间充分流动,加速不同业务之间的互联互通、协作配合,驱动共享制造、设备融资租
7、赁、供应链金融等新型服务模式加速涌现。(三)对平台运营商而言,工业设备上云可加速功能(三)对平台运营商而言,工业设备上云可加速功能体系优化体系优化 工业设备上云,可以为工业互联网平台运营商提供重要应用场景,在实践中检验技术水平和应用成效,全面加速平台功能体系优化。一方面,完善技术支撑体系。一方面,完善技术支撑体系。工业 5 设备上云是一项系统性工程,涉及数据采集、传输、汇聚、分析等多项技术的融合应用。推动工业设备上云,有利于进一步完善设备数据采集体系,突破协议解析、边缘智能等技术短板,巩固工业互联网平台技术支撑体系。另一方另一方面,完善推广应用体系。面,完善推广应用体系。工业设备上云可以为工业
8、互联网平台提供海量、多元的一手数据,驱动工业技术、经验、技术、原理等工业知识软件化,加速工业机理模型沉淀和优化,培育状态监测、故障预警、远程运维等新型工业APP,提高工业互联网平台解决特定问题的能力。二、上云对象:高耗能设备、高通用设备、高价值设备、新能源设备 为贯彻落实工业互联网平台建设及推广指南(工信部信软2018126 号)中提出的“工业设备上云领跑者计划”,本白皮书重点聚焦高耗能设备、高通用设备、高价值设备和新能源设备这四类具有迫切上云需求、良好上云基础、巨大潜在效益、广阔应用空间的工业设备,探索梳理一套科学合理的工业设备上云解决方案。图图 工业设备上云“领跑者”计划工业设备上云“领跑
9、者”计划 6(一)聚焦高耗能设备,加快实现节能降耗(一)聚焦高耗能设备,加快实现节能降耗 我国工业体系中的高耗能设备主要包括炼铁高炉、工业锅炉、石化设备等,面临的能耗高、污染高、效率低等痛点问题十分突出。通过推动高耗能设备上云,面向复杂应用环境开发易部署、高可靠、低成本的数据采集系统,基于平台开展设备状态监测、工况改善、故障诊断和远程运维等服务,提高设备能源利用效率、减少污染物排放。(二)聚焦高通用设备,加快实现精准运维(二)聚焦高通用设备,加快实现精准运维 高通用设备主要指柴油发动机、大中型电机和大型空压机等为企业生产提供动力输出的工业设备,在实际运行中存在能耗高、风险高、运维难等痛点问题。
10、通过推动高通用设备上云,精准采集设备运行参数和环境参数,基于平台开展能效优化、运行监测、故障预警、预测性维护等服务,保障设备安全、可靠、稳定、高效运行。(三)聚焦高价值设备,加快实现效益提升(三)聚焦高价值设备,加快实现效益提升 高价值设备的类型主要有工程机械、数控机床等单体价值量较高的工业设备,当前主要面临管理维护粗放、产能利用不足、服务模式落后等问题。通过推动高价值设备上云,实现设备与设备、设备与环境、设备与服务之间的互联互通,基于平台开展设备资产管理、健康监测、运营优化、能力交易、安全操作等服务,加速培育网络化协同制造、供应链金融、设备融资租赁等新模式。7(四)聚焦新能源设备,加快实现高
11、效发电(四)聚焦新能源设备,加快实现高效发电 新能源设备主要指风电、光伏等将清洁能源转换为电能的设备,在发电过程中存在弃电率高、消纳难、并网难等问题。通过推动新能源设备上云,全面、实时、准确采集发电设备运行数据和发电场环境数据,基于平台开展设备建模、功率预测、调度优化等服务,提高对风能、太阳能等能源利用效率,优化发电效率和并网效率,降低发电成本。本白皮书与各行业领先企业共同梳理了“四大类、十小类”重点工业设备上云的痛点问题、应用场景和解决方案服务商,如下表。表表 重点工业设备上云应用场景总览重点工业设备上云应用场景总览 设备 类型 重点设备 痛点问题 应用场景 高耗能设备 炼铁高炉 设备管理低
12、效 环保管理粗放 工艺知识高度隐性 设备互联水平低 高炉故障诊断 高炉绿色生产 生产工艺优化 产线协同管控 工业锅炉 能效管理粗放 燃烧状态不透明 安全隐患高 水质波动大 锅炉能效管理 锅炉燃烧管控 锅炉健康管理 水处理优化 石油化工设备 设备能耗高 安全风险高 停机损失大 运维难度大 设备节能降耗 设备安全预警 设备预测维护 设备操作模拟 高通用设备 柴油发动机 产品研发周期长 设备服役工况复杂 设备故障率较高 智能研发 在线管理 预测性维护 8 设备 类型 重点设备 痛点问题 应用场景 大中型电机 设备利用效率低 设备维护成本高 设备安全风险大 设备能耗成本高 电机设备托管 电机状态监测
13、电机故障预警 电机智能运维 电机能效优化 大型空压机 运行监控及时性弱 设备能耗管理粗放 运营服务效率不高 产业协同有待提升 运维管控 设备节能优化 后服务市场运维 产业链协同 高价值设备 工程机械 设备故障情况多发 施工效率低 设备管理体系粗放 金融体系不完善 设备远程运维 智慧施工 在线管控 融资租赁 数控机床 设备运维成本较高 设备利用效率较低 生产管理即时性差 设备改造升级困难 健康管理 智能运维 刀具管理 生产能力共享 备件管理 新能源设备 风电设备 风电数据质量不一 设备运维成本高昂 风场综合管理困难 虚拟风场设计 设备预测维护 风场管理优化 光伏设备 设备运维效率低 能源利用率不
14、稳定 运行监控困难 全景式监控 智能化分析 智能运维 可以看到,推动工业设备上云在我国具有广阔的应用空间和市场前景。但同时,我国工业设备上云仍面临巨大挑战,具体包括“一缺三难”的四大拦路虎。一是上云战一是上云战略思想缺共识。略思想缺共识。不同企业对工业设备上云的认识不统一,缺乏相应的战略部署和资源投入。二是海量设备数据难采二是海量设备数据难采集。集。工业设备结构复杂、工况多样,受限于传感器精度不高、边缘计算能力不足等因素,全面采集海量设备数据的难度较大。三是多元数据协议难解析。三是多元数据协议难解析。不同品牌、不同类型的工业设备数据格式、数据协议等差异巨大,尚不能实 9 现大范围的互联互通,制
15、约着数据的规模效应和联动效应。四是复杂数据分四是复杂数据分析难处理。析难处理。工业设备数据类型杂、数量多,相关数据分析处理模型仍不成熟,应用效果有待进一步检验。三、技术要素:数据+模型+应用 工业设备上云涉及工业设备数据采集、传输、分析和应用等多个环节,可以概括为“数据+模型+应用”三大技术要素。这三大要素协同作用,共同激发企业创新生产方式和管理模式。图图 工业设备上云三大技术要素工业设备上云三大技术要素(一)数据:工业设备上云的“血液”(一)数据:工业设备上云的“血液”数据是工业设备上云的“血液”,携带有工业设备各类信息,贯穿所有技术层级和实施环节。综合运用智能传感、10 设备接入、协议解析
16、、边缘计算等多种技术,精准感知设备运行状况,高效采集设备数据,并通过现场总线、工业以太网、工业无线等将其传输到云端,为进一步的分析处理提供重要数据基础。(二)模型:工业设备上云的“大脑”(二)模型:工业设备上云的“大脑”模型是工业设备上云的“大脑”,以采集的设备数据为基础,综合利用第一性原理模型和大数据算法模型,输出指导业务流程优化的决策。深度挖掘海量设备数据之间的因果关系和相关关系,推动工业技术、机理、工艺、经验等工业知识的模块化封装和软件化沉淀,保证设备状态监测、故障预警、智能运维等新型服务的科学性和合理性。(三)应用:工业设备上云的“四肢”(三)应用:工业设备上云的“四肢”应用是工业设备
17、上云的“四肢”,切实解决工业设备领域的特定痛点问题,打通解决方案落地的“最后一公里”。基于数据的高效汇聚和模型的科学分析,有效支撑设备级、企业级、产业链级等不同层次的应用场景,实现信息、物料、资金等资源跨部门、跨企业、跨区域的自由流动,重塑价值创造机制,增强企业核心竞争能力。四、实施路径:基于 PDCA 的工业设备上云方法论 本白皮书基于“PDCA 理论”(计划执行检查处理)提出的工业设备上云实施路径,是一个循环往返、持续迭代、不断优化的过程,单个实施周期主要包括“整体 11 设计上云实施应用部署评估改进”等四个环节。图图 工业设备上云方法论工业设备上云方法论(一)整体设计(一)整体设计 在推
18、动工业设备上云之前,要进行整体设计,具体包括系统评估、需求分析、方案制定和效益分析等重点工作,综合判断是否要开展工业设备上云。一是系统评估。对工业设备的痛点问题、上云基础、技术条件、人员素质进行全面的评估,明确设备上云的可行性和必要性。二是需求分析。从问题出发,清晰掌握工业设备在管理优化、高效维护、应用创新等方面对上云的重点需求,如状态实时监测、故障精准预警等。三是方案制定。协调人力、物料、资金、技术等资源要素,制定节奏合理、目标明确的上云实施方案。四是效益分析。面向工业设备上云构建效益评估模型,设立关键指标和评估步骤,准确评估设备上云的经济效益和社会效益。12(二)上云实施(二)上云实施 工
19、业设备上云的具体实施过程,主要包括设备改造、数据采集、云端接入、应用开发和安全防护等五项工作。一是设备改造。将合适的智能传感器部署在重点工业设备边缘侧,并接入企业专用网络,实现工业设备各项数据的可感知、可传输。二是数据采集。明确工业设备数据采集的种类、格式和频率等要求,搭建覆盖多源设备、支持多种协议的数据采集体系。三是云端接入。根据工业设备上云对安全性、便捷性等方面的需求,确定使用私用云、公有云和混合云等不同类型的平台载体。四是应用开发。为企业员工提供完备的应用软件培训体系和开发环境,进一步丰富工业设备上云的应用场景。五是安全防护。完善工业设备上云安全排查机制和风险防范措施,有效保障数据端、控
20、制端、网络端和设备端等领域的安全。(三)应用部署(三)应用部署 在具备工业设备上云简单功能的基础上,企业要加大面向设备、企业、产业链等特定应用场景的解决方案的开发力度,激发工业设备上云发挥更深层次的价值。一是设备级应用。基于单个工业设备上云数据,开发部署包括状态监测、故障诊断、预测预警、远程运维等在内的应用,提高工业设备的产能利用效率和维护效率。二是企业级应用。基于企业内部所有工业设备的上云数据,开发部署自 13 动排产、工序协同、质量追溯等在内的应用,降低生产成本、提高产品质量、提升经营水平。三是产业链级应用。基于不同企业之间工业设备数据的互联互通,开发部署供应链金融、共享制造等应用,提高产
21、业链的协同性,实现产业链资源的优化配置。(四)评估改进(四)评估改进 在工业设备上云落地应用过程中,要积极开展监测、绩效评估和持续改进等工作,不断优化价值创造机制,塑造企业新型竞争能力。一是成效监测。基于工业设备上云采集的数据,开发各类来源可靠、动态更新的新型工业指数,有效反映重点设备、重点行业、重点区域的运行状况。二是绩效评估。根据整体设计阶段设置的效益评估模型,对工业设备上云的成效进行定期评估,持续挖掘潜在问题,形成待优化改进清单。三是持续改进。针对工业设备上云过程中存在的问题,精准迭代技术方案和运行模式,确保设备上云整体的功能全面和性能领先。五、趋势展望:工业设备上云生态加速完善(一)技
22、术架构由中心型向边云协同转变(一)技术架构由中心型向边云协同转变 随着研发、设计、生产、服务等不同工业场景对数据需求的持续上升,以云计算中心为核心的传统云架构越来越难以满足广大工业设备上云的数据处理要求,越来越多的企业开始以边云协同架构支撑业务扩展。边云协同可将 14 云端智能计算能力快速延伸到设备边缘,满足工业场景的海量、实时、安全等数据处理需要。(二)核心引擎由单模型向混合模型转变(二)核心引擎由单模型向混合模型转变 在传统设备上云场景中,管理者熟练掌握工业设备的运行规律、故障特征等,能够以机理模型为核心对采集到的数据进行处理分析,支撑开展上云应用服务。随着工业数据分析精度要求的日益提升,
23、对于部分复杂度高、关联度广的场景已难以建立明晰可用的机理模型。通过“机理模型+模型算法”的融合方式,有利于绕过内部机理建立初始参数与结果的内在映射,加快解决复杂工业场景的数据分析问题,创新开展工业设备上云服务。(三)应用类型由管理型向多元创新转变(三)应用类型由管理型向多元创新转变 数据作为新型生产要素,是构建企业决策闭环的重要原料,对技术、管理等其他要素具有鲜明的引领和带动作用。随着数据采集精度和广度的持续提升,企业持续完善已有机理模型,创新开展基于工业设备数据的上云应用,有利于推动服务从远程管控、预测式维护等设备管理型应用向产业链金融、共享制造等新模式新业态转换,加速制造企业服务化延伸,打
24、造企业发展新动能。(四)安全体系由软件型向内部原生转变(四)安全体系由软件型向内部原生转变 近年来,随着传统工业设备上云规模持续扩大,网络爆破、隐私泄露、黑客勒索等工业信息安全事件时有发生。15 数据安全成为影响企业上云积极性的重要因素。云原生安全应用能够内嵌在云平台中,解决传统安全软件与用户云计算环境割裂的痛点,在开发流程早期尽早开展云上安全防护,通过自动化手段促进微服务的深化应用,加强企业的数据监控和问题响应能力,提升企业整体安全水平。本白皮书的编制受到了社会各界的广泛关注和大力支持,在此对 5 家部属事业单位和 42 家重点企业的配合表示特别感谢。由于时间有限,本白皮书仍有很多不足,请各
25、位读者批评指正。16 白皮书编委会:(排名不分先后)中国电子信息产业发展研究院:姚磊、袁晓庆、宋颖昌、张朝、孙刚、牟华伟、李奕晨 中国信息通信研究院:赵紫东 国家工业信息安全发展研究中心:王庆瑜、江鸿震、袁兵 中国电子技术标准化研究院:贾超、安成 北京赛宝工业技术研究院有限公司:谢宽、王单、赵盛轩 中国工业互联网研究院:张皓翔、曹浩、李威 海尔卡奥斯物联生态科技有限公司:盛国军、吴秀璞、曲贵超 走向智能研究院:赵敏 北京智冶互联科技有限公司:赵宏博、李永杰、续飞飞 宝武装备智能科技有限公司:张君、庄继勇、王立辉、励军、王建宇、朱献忠、程本俊 上海宝信软件股份有限公司:王建新、冯华堂、吴毅平 鞍
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