工業(yè)互聯網+能源的想象空間

文 | 郭朝暉

作者系上海優(yōu)也信息科技有限公司首席科學家、中國工業(yè)互聯網產業(yè)聯盟工業(yè)大數據組副主席

技術的價值很大程度上決定于應用該技術的場景。能源領域的很多場景恰恰適合工業(yè)互聯網技術的應用。

工業(yè)互聯網與能源管控有著特殊的淵源。GE公司的《工業(yè)互聯網》白皮書用三個視角討論工業(yè)互聯網的價值，能源消耗就是其中之一。在此之前，杰里米·里夫金曾經出版過一本叫做《第三次工業(yè)革命》的暢銷書。這本書討論的核心觀點就是能源互聯網對未來工業(yè)的影響。

工業(yè)互聯網的適用性

在工業(yè)互聯網領域，與能源系統(tǒng)相關的實踐案例很多。如光伏、風電或油田設備的遠程監(jiān)控，供電系統(tǒng)的動態(tài)優(yōu)化、工業(yè)園區(qū)的能源系統(tǒng)優(yōu)化、大型企業(yè)的能源優(yōu)化等。這種現象并非偶然，因為能源領域的很多場景特別適合工業(yè)互聯網的應用。

互聯網的本質作用是能夠讓信息傳遞突破物理空間的限制。物理空間越大，互聯網的優(yōu)勢越明顯。在能源領域，與電網連接的設備分布在廣闊的國土上；風力發(fā)電、光伏發(fā)電等企業(yè)的設備往往分布在人跡罕至的荒郊野外。在鋼鐵石化等能耗高的重工業(yè)企業(yè)，廠區(qū)占地面積往往有幾平方公里到幾十平方公里。這些地方都容易找到互聯網發(fā)揮優(yōu)勢的項目。

與傳統(tǒng)互聯網相比，工業(yè)互聯網對實時性、安全性、可靠性要求更高。這些特點與能源系統(tǒng)的要求是一致的。能源供給不僅要安全、穩(wěn)定還要實現動態(tài)平衡：能源的生產和使用需要取得實時動態(tài)平衡，否則可能導致非常嚴重的后果。

與其他工業(yè)行業(yè)相比，能源介質及其生產過程都更加容易用數字化方法描述。能源系統(tǒng)的自動化程度往往較高、設備相對先進。這些特點也有利于工業(yè)互聯網的推廣和使用。

理解工業(yè)互聯網的作用

工業(yè)互聯網應用有很多層次。例如，可以在一些具體技術基礎上衍生出更深層次的技術并引發(fā)出業(yè)務流程和商業(yè)模式的改變。典型的做法是，將設備數據采集出來；在此基礎上，開發(fā)設備的預測性維護技術；利用這些技術，設備生產商可以為設備使用方提供設備維護服務，實現從制造到服務的轉型。

遺憾的是，預測性維護等高技術缺乏一般性的意義。對于多數場景，這種模式并不具備技術或經濟可行性。從長遠看來，工業(yè)互聯網目前的應用還是初步的，技術潛能遠遠沒有發(fā)揮出來。要洞悉工業(yè)互聯網未來的發(fā)展前景，需要更加深入地理解工業(yè)互聯網時代的內涵。

工業(yè)界一直有個夢想：無人化的生產。但現實中往往是做不到的。例如，從技術角度看，生產出現意外時，經常需要人去決策和處理。利用工業(yè)互聯網，可以找到一種折中的辦法，即遠程操控。從技術可行性上看，這種做法的可行性很好，但從短期看，除了少數場景，遠程操控不一定具備技術和經濟可行性。這也是工業(yè)互聯網難以迅速推廣的原因。

要解決這個困難，需要工業(yè)互聯網提供附加功能和價值。預測性維護是一種可以考慮的做法，但這種技術不具備一般性。一般性的做法，是與設備管理、生產管理、質量管理、能源管理、操作監(jiān)控等管理工作結合在一起。

這些做法的基本原理是：首先用設備數據建立標準，然后把實時數據和標準做對比，用來判斷設備、操作、質量等是否正常。例如，設備震動或溫度超標時，可能意味著設備需要維護；報警長期無人處理，意味著操作工不盡職盡責；煙氣排放溫度過高，說明設備狀態(tài)不佳等。這些問題，過去都是靠人來管的，而現在則可以利用機器數據讓計算機來管。通過這種方法，企業(yè)的管理水平將會有全面、本質的提高。企業(yè)對質量、能耗、效率、安全要求越高，這種做法的效果就越好。

相關的技術原理，在GE的《工業(yè)互聯網》白皮書也有所闡述。GE認為，工業(yè)互聯網有三個基本要素：智能的機器、高級算法和工作中的人。其中，所謂智能的機器，就是可以把相關數據上網，甚至能進行遠程操控的機器。這個基礎奠定以后，會遇到一個困難：成千上萬的設備把實時數據匯集到一起時，人類的大腦是無法及時處理的。為了解決這個困難，工業(yè)互聯網第二個要素（即高級算法）就要發(fā)揮作用。高級算法就像秘書一樣，幫助人們從海量數據中找出那些需要人類關注和處理的問題，交給“工作中的人”來處理。我們注意到：《工業(yè)互聯網》白皮書的副標題就是“重構人和機器的關系”，講的就是這個邏輯。

這樣的邏輯可以解決很多一般性的問題。在工業(yè)企業(yè)，設備故障和生產問題總是難以避免。在工藝過程復雜的場景下，人類往往要花費很長時間去尋找問題的原因。時間的耽擱會帶來巨大的經濟損失。設備數據上網之后，可以讓高級算法幫助人類迅速找到問題的根源。在電力系統(tǒng)中，計算機分析的優(yōu)勢非常突出：排查故障或者異常，需要準確得知信號發(fā)生的先后關系。時間精度要到毫秒級，否則因果關系就可能會搞錯。這樣的分析，必須依靠計算機的高級算法，才能做到這一點。

對于常見的技術活管理問題，可以把專家處理問題的邏輯變成計算機代碼，讓機器按照人類的辦法進行決策。通過這種辦法，可以進一步減少人類處理問題的負荷，提高決策的自動化水平——這其實就是智能化了。某種意義上說，智能化是管理和控制的融合。管控融合的思想很早就有了，但只有在工業(yè)互聯網的時代，才有條件實現。

工業(yè)互聯網平臺與工業(yè)大數據

鋼鐵等重工業(yè)的耗能約占工業(yè)總能耗的一半，節(jié)能潛力重大。上海優(yōu)也公司在華東一家中小型鋼鐵廠的一項煤氣優(yōu)化工作，就為企業(yè)創(chuàng)造了4200萬的年效益。很多專家認為：判斷鋼鐵企業(yè)智能化水平的最佳指標是能源消耗水平而不是機器人的數量。

在行業(yè)內部，提高能源利用效率的思路是清晰的。即從單體節(jié)能走向系統(tǒng)節(jié)能，從以人為主的管理走向智能管控，要從單純的能源管理走向能源與生產、設備的協(xié)同管理。但這些要求讓問題的復雜性急劇上升。人們苦于沒有合適的技術手段，找不到合適的切入點，這些想法往往難以落實。

解決上述問題的主要困難，是涉及到的設備太多、關聯關系復雜。工業(yè)互聯網能夠解決設備互聯的問題，但系統(tǒng)設計時仍會面臨巨大的困難。筆者認為，對于超級復雜的系統(tǒng)，應該以持續(xù)改進的辦法解決問題，不能指望畢其功于一役。

在持續(xù)改進的過程中，一般需要把人類專家的碎片化知識變成高級算法。要推動持續(xù)改進，就要這些知識必須沉淀下來。工業(yè)互聯網平臺就是沉淀這些知識的載體。從某種意義上說，工業(yè)互聯網平臺的發(fā)展方向，就在于更好地支持持續(xù)改進。

我們知道，對在線的軟件系統(tǒng)進行改進是有成本和風險的。工業(yè)互聯網平臺要支持持續(xù)改進，本質上就是降低系統(tǒng)維護的成本和風險。典型的做法包括：推動數據和代碼的復用、采用無代碼或少代碼編程技術等。從某種意義上說，數字孿生就是解決這類問題的技術手段之一。

工業(yè)企業(yè)的技術人員具有豐富的專業(yè)知識。高級算法所用的知識，主要來源于人的經驗。但是，利用生產數據，人們可以讓這些知識變得更加精準。數據條件好的時候，人們還可以從數據中發(fā)現一些過去難以掌握的知識。所以，工業(yè)大數據能夠很好地支持持續(xù)改進的工作。

總結與展望

實踐告訴我們：技術的價值很大程度上決定于應用該技術的場景。能源領域的很多場景恰恰適合工業(yè)互聯網技術的應用。對企業(yè)來說，技術應用的成敗，一般用經濟效果來衡量。對能源系統(tǒng)來說，工業(yè)互聯網往往可以用來提升能源系統(tǒng)的管控水平，包括提升設備管理水平、工人的操作水平、促進能源生產與使用的協(xié)調。

利用工業(yè)互聯網解決技術和管理問題的時候，往往需要將人類的專業(yè)知識變成計算機算法，才能幫助人類從海量實時數據中發(fā)現并解決問題。

這是一個需要長期堅持的、持續(xù)改進的過程，難以一蹴而就。工業(yè)互聯網平臺和工業(yè)大數據技術應該便于支持這樣的持續(xù)改進。