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    基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)中心建設(shè)探索

    2014-10-15 02:15:56姬廣鵬
    中國新通信 2014年18期
    關(guān)鍵詞:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)

    姬廣鵬

    【摘要】 繼以互聯(lián)網(wǎng)為標志的第三次工業(yè)革命后,大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算無疑將成為引領(lǐng)第四次工業(yè)革命的新寵。本文結(jié)合長輸油氣管道現(xiàn)狀,探討建立集監(jiān)控診斷、趨勢預警、失效預防等功能,并能夠?qū)崿F(xiàn)資產(chǎn)合理優(yōu)化,提升設(shè)備效率的大數(shù)據(jù)融合分析中心,將生產(chǎn)過程控制與企業(yè)日常經(jīng)營管理有機結(jié)合,挖掘數(shù)據(jù)的“服務(wù)”價值,為經(jīng)營管理提供科學決策,進而推動管控一體化建設(shè),持續(xù)提升管理水平。

    【關(guān)鍵詞】 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 管控一體化

    伴隨移動網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、云計算浪潮,工業(yè)革命創(chuàng)造的龐大的機器世界和信息革命的網(wǎng)絡(luò)、智能計算和數(shù)據(jù)搜集、處理能力結(jié)合,推動著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命的到來。本文通過探討將中國石油管道公司在用的生產(chǎn)控制及經(jīng)營管理信息系統(tǒng)之間的關(guān)鍵數(shù)據(jù)通過集成共享,借助云計算,實現(xiàn)資產(chǎn)最優(yōu)配置及科學管理決策,助力管控一體化建設(shè),提高管理效率。

    一、總體結(jié)構(gòu)及實現(xiàn)技術(shù)

    1.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

    大數(shù)據(jù)中心采用分層結(jié)構(gòu),通過將現(xiàn)有各系統(tǒng)的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)及經(jīng)營管理數(shù)據(jù)匯集到大數(shù)據(jù)中心,借助云計算及成熟的大數(shù)據(jù)分析技術(shù),通過相關(guān)服務(wù)接口,為管理決策提供依據(jù),實現(xiàn)資產(chǎn)優(yōu)化、失效預防、智能機器等功能。

    1.2 解決方案及主流平臺

    大數(shù)據(jù)中心的4V特征決定了它不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理技術(shù)。大數(shù)據(jù)是多維的,而且極具復雜性,解決方案通常都是基于集群的物理設(shè)施平臺上,通過分布式處理系統(tǒng)來實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的處理和分析,最為常見的當屬英特爾公司推出的Hadoop。

    二、建設(shè)內(nèi)容

    通過數(shù)據(jù)的高度集中及有效融合分析,在滿足現(xiàn)有控制及管理需要的前提下,通過數(shù)據(jù)利用,側(cè)重提升管理效率,為管理決策提供科學依據(jù),實現(xiàn)資產(chǎn)優(yōu)化配置及失效預防等,主要實現(xiàn)以下功能:

    2.1 為管控經(jīng)營決策提供科學依據(jù)

    傳統(tǒng)的決策往往倚賴于企業(yè)領(lǐng)導者的經(jīng)驗,大數(shù)據(jù)中心的建立則可以改變長期以來依靠經(jīng)驗、理論和思想的管理決策方式,使直覺判斷讓位于精確的數(shù)據(jù)分析,保證任何決策都是從問題出發(fā)而不用擔心數(shù)據(jù)缺失或者數(shù)據(jù)獲取困難,使決策重心回到問題本身,而領(lǐng)導者的任務(wù)則變成了發(fā)現(xiàn)和提出正確的問題。對于一般管理者和員工,可以很方便地獲得決策所需的信息,決策能力大大增強。同時,建立在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,重大決策出臺前,可以對產(chǎn)生的影響效果及范圍進行預測,為重大決策提供事前評估。

    2.2 提高設(shè)備可靠性及效能,實現(xiàn)資產(chǎn)管理及優(yōu)化

    在長輸管道行業(yè)中,泵和其他流程設(shè)備是油、氣、電等能源的消耗大戶,這些設(shè)備是否工作在最佳狀態(tài)至關(guān)重要。借助大數(shù)據(jù)分析,隨時隨地獲知關(guān)鍵設(shè)備的運行狀態(tài),及時進行維護調(diào)整,確保設(shè)備以最小的能耗工作在性能最佳的狀態(tài),實現(xiàn)資產(chǎn)的優(yōu)化管理及有限資源的最大化合理分配。同時,通過庫存優(yōu)化計劃節(jié)約短期運營成本,并降低設(shè)備的生命周期成本,確保關(guān)鍵資產(chǎn)的部件供應(yīng)。

    2.3 有效預防意外失效,提高運營效率

    基于對數(shù)據(jù)的獲取、存儲和分析可結(jié)合大數(shù)據(jù)有效開展預測。通過關(guān)鍵設(shè)備運行狀態(tài)的實時分析,在設(shè)備失效前給出預警,安排檢修或計劃停機,改善“平均失效間隔時間”(MTBF),防止失效進一步擴大,借助數(shù)據(jù)中心強大的分析計算能力,結(jié)合設(shè)備運行數(shù)據(jù)和管道內(nèi)檢測數(shù)據(jù)等,可在潛在問題造成巨大損失以及浪費維修時間之前搶先采取行動,現(xiàn)場維修人員也將不需要耗費時間去檢查哪里出了什么問題,他們將能夠直接預測哪里出了什么問題,并提前準備好修復所需的零部件,有效避免管道失效及關(guān)鍵設(shè)備意外宕機造成的嚴重后果。

    2.4 突破機器與智慧界限,讓機器更加智能

    借助大數(shù)據(jù)分析及機器智能技術(shù),以嶄新的方法將現(xiàn)實世界中的機器、設(shè)備、團隊和網(wǎng)絡(luò)連接起來。使用基于物理的分析法、預測算法、自動化和材料科學及其他關(guān)鍵學科的深厚專業(yè)知識來理解機器與大型系統(tǒng)的運作方式。通過持續(xù)的數(shù)據(jù)積累、深度學習和提高洞察力,實現(xiàn)機器與信息智能化,當“知道”大數(shù)據(jù)時,能夠分析判斷這些數(shù)據(jù)應(yīng)該用在什么地方,以及如何使用,讓大數(shù)據(jù)和預測有聯(lián)系,突破機器與智慧界限,使機器更加智能,不斷提高生產(chǎn)效率。

    三、結(jié)束語

    大數(shù)據(jù)時代的降臨已是勢不可擋,其中潛在的巨大價值勢必會掀起一場商業(yè)模式和管理決策的深刻變革,中國石油集團公司也于2012年啟動了三大數(shù)據(jù)中心建設(shè)。對于企業(yè)來說,數(shù)據(jù)正日益成為企業(yè)的核心競爭力,企業(yè)必須要充分、有效地利用大數(shù)據(jù),挖掘蘊含其中的附加價值,依靠數(shù)據(jù)來驅(qū)動增長,不斷發(fā)展壯大。

    參 考 文 獻

    [1]楊茂,陳渝等,數(shù)字氣田管控一體化信息系統(tǒng)建設(shè)[J].天然氣與石油,2013,(6):7-9

    [2]沈培璐,陳彬,基于管控一體化系統(tǒng)的第三方數(shù)據(jù)通信整合[J].化工自動化及儀表,2012,(7):950-952

    [3] Viktor Mayer-Schonberger,Big Data [M]. London: 2013

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