寶鋼5 m厚板工廠級(jí)數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)

閆 博,劉 曄,丁建華,焦四海

(寶山鋼鐵股份有限公司中央研究院,上海 201999)

建立數(shù)據(jù)中心是鋼鐵制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化與智能制造的基礎(chǔ)[1]。數(shù)據(jù)中心一方面提供數(shù)據(jù)采集接口,對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、機(jī)器設(shè)備互聯(lián)數(shù)據(jù)以及銷售運(yùn)維等外部數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗;另一方面,基于工業(yè)大數(shù)據(jù)處理、分析、建模等關(guān)鍵技術(shù),根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景及需求,結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和算法,實(shí)現(xiàn)頂層應(yīng)用支撐,產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值。

開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)中心,最大挑戰(zhàn)是解決數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性問(wèn)題,這也是構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。普遍采用自動(dòng)化四級(jí)控制系統(tǒng)的鋼鐵業(yè),L1到L4分別用于基礎(chǔ)自動(dòng)化、過(guò)程控制、生產(chǎn)制造控制和產(chǎn)銷管理,有時(shí)候也把特殊儀表作為單獨(dú)的L0級(jí)。在生產(chǎn)過(guò)程中,在L0到L4不同層級(jí)上產(chǎn)生不同體量、不同頻度的海量數(shù)據(jù)。相應(yīng)數(shù)據(jù)采集的頻率也有很大的區(qū)別。L0/L1以毫秒為單位,L2是以毫秒、秒為單位,主要過(guò)程控制還在秒級(jí)到分鐘級(jí),所以L0-L2實(shí)時(shí)性是重要的關(guān)注點(diǎn);L3實(shí)時(shí)性相對(duì)較低,數(shù)據(jù)總體頻度以天為單位,最快也會(huì)是以小時(shí)為單位;L4實(shí)時(shí)性更低,數(shù)據(jù)總體頻度以周為單位。這些數(shù)據(jù)按照系統(tǒng)架構(gòu)存儲(chǔ)在不同的平臺(tái)上,呈現(xiàn)復(fù)雜的多頻度異構(gòu)特征,從結(jié)構(gòu)特點(diǎn)上可分為時(shí)間序列數(shù)據(jù)、二維數(shù)據(jù)、多維數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多個(gè)種類,在頻度上覆蓋毫秒級(jí)、秒級(jí)、分鐘級(jí)直到大跨度數(shù)據(jù)各類情況。雖然總體上滿足了從市場(chǎng)到現(xiàn)場(chǎng)的信息流程傳遞的要求,但基本上是自上而下地接受指令并完成制造過(guò)程設(shè)計(jì)與控制、生產(chǎn)工序的過(guò)程控制、機(jī)械設(shè)備的基本動(dòng)作控制。數(shù)據(jù)逐層傳遞,往往因?yàn)閿?shù)據(jù)時(shí)頻上的差異,丟失了大量的細(xì)節(jié),甚至不能完成有效的數(shù)據(jù)傳遞,加之與業(yè)務(wù)邏輯的強(qiáng)耦合性,關(guān)聯(lián)特征標(biāo)志的提取過(guò)程非常復(fù)雜,所以數(shù)據(jù)很難得到充分利用。因此解決這一挑戰(zhàn),各專業(yè)的融通發(fā)展最為重要,一方面制造業(yè)對(duì)于數(shù)字化及智能制造的認(rèn)知還存在不足,更為關(guān)鍵的是ICT從業(yè)者往往對(duì)工業(yè)領(lǐng)域缺少業(yè)務(wù)專業(yè)積累和知識(shí)沉淀,缺少將制造業(yè)與ICT技術(shù)融會(huì)貫通的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)[2]。

韓國(guó)POSCO開(kāi)發(fā)的PosFrame平臺(tái)以及印度塔塔公司的一些實(shí)踐,把工序和工件、產(chǎn)品數(shù)字化,并把這些工序和工件、產(chǎn)品數(shù)字化所得到的數(shù)據(jù)收集、關(guān)聯(lián)、儲(chǔ)存,通過(guò)智能分析的手段獲得知識(shí),去指導(dǎo)或直接用于控制,來(lái)改善運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)、產(chǎn)品的質(zhì)量水平、優(yōu)化生產(chǎn)工藝乃至提升安全性等。但是,如何更系統(tǒng)地進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程、工件、產(chǎn)品的數(shù)字化,在什么范圍建立數(shù)據(jù)采集、規(guī)整、存貯、分析和應(yīng)用開(kāi)發(fā)系統(tǒng)更合理,如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的覆蓋面和運(yùn)行高效的協(xié)同等,實(shí)際上都還是一些開(kāi)放的問(wèn)題。

寶鋼以5 m厚板廠為樣板對(duì)象,結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際、業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng),開(kāi)展了一系列數(shù)字化及智能制造的研發(fā)應(yīng)用實(shí)踐,建立了工廠級(jí)數(shù)據(jù)中心。該厚板廠于2005年建成投產(chǎn),年產(chǎn)量200萬(wàn)t,建廠之初就采用了四級(jí)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng),其架構(gòu)符合GB/T 20720.1—2019/IEC 62264-1:2003和ANSI/ISA-95.00.01—2000企業(yè)控制系統(tǒng)集成的標(biāo)準(zhǔn)中的連續(xù)控制模式。

1 方案設(shè)計(jì)

寶鋼5 m厚板的數(shù)據(jù)中心和智能制造平臺(tái)PIDAS,其中PIDAS是Process Intelligent Data Application System的簡(jiǎn)稱,旨在創(chuàng)建鋼鐵制造業(yè)過(guò)程智能化與數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng),其中工廠級(jí)數(shù)據(jù)中心做為PIDAS的核心,總體開(kāi)發(fā)思路是充分利用現(xiàn)有自動(dòng)化四級(jí)控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)資源,開(kāi)發(fā)多頻度異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集、處理與存儲(chǔ)技術(shù),解決工業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)問(wèn)題,具體包括硬件平臺(tái)與軟件平臺(tái)兩個(gè)部分。

數(shù)據(jù)中心的硬件平臺(tái)建立了基礎(chǔ)計(jì)算與存儲(chǔ)集群以及專用的數(shù)據(jù)交互與采集網(wǎng)絡(luò)。其中自主開(kāi)發(fā)的計(jì)算與存儲(chǔ)集群為上層應(yīng)用提供動(dòng)態(tài)、高效和安全的計(jì)算與存儲(chǔ)服務(wù);數(shù)據(jù)交互與采集網(wǎng)絡(luò),在縱向上連接生產(chǎn)系統(tǒng)L0～L4層級(jí)生產(chǎn)控制與制造管理系統(tǒng),在橫向上跨工序連接煉鋼、連鑄、加熱、軋制、冷卻到精整以及離線熱處理,并預(yù)留連接下級(jí)工序工廠的接口,全面實(shí)現(xiàn)制造過(guò)程各類異構(gòu)數(shù)據(jù)的物理聯(lián)通。

數(shù)據(jù)中心的軟件平臺(tái)充分利用國(guó)內(nèi)外先進(jìn)技術(shù),建立自主的、安全高效的工廠級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)棧,避免商業(yè)軟件的近期壁壘與遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn),在當(dāng)前技術(shù)封鎖日趨嚴(yán)重的國(guó)際形勢(shì)下意義重大。利用形成的技術(shù)棧,自主研發(fā)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架、消息調(diào)度框架、數(shù)據(jù)采集框架、數(shù)據(jù)應(yīng)用框架、高級(jí)功能框架、監(jiān)測(cè)與報(bào)警框架。利用自主開(kāi)發(fā)的多頻度異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集、處理與存儲(chǔ)技術(shù),主要解決數(shù)據(jù)的邏輯聯(lián)通性(包括可獲取性、異構(gòu)性、關(guān)聯(lián)性等問(wèn)題),通過(guò)對(duì)各類數(shù)據(jù)的充分理解和研究,PIDAS系統(tǒng)通過(guò)實(shí)現(xiàn)一系列數(shù)據(jù)采集工具,在消息調(diào)度系統(tǒng)的統(tǒng)一指揮協(xié)作下,在物理互聯(lián)互通的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了工業(yè)數(shù)據(jù)高效采集、過(guò)濾、標(biāo)簽和關(guān)聯(lián)的相關(guān)方法,解決了數(shù)據(jù)定義、質(zhì)量與關(guān)聯(lián)等方面的問(wèn)題,為數(shù)據(jù)的最終應(yīng)用建立了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

通過(guò)圖1所示的系統(tǒng)架構(gòu),PIDAS數(shù)據(jù)中心密切結(jié)合了軋鋼工廠相關(guān)的營(yíng)銷、制造、生產(chǎn)、設(shè)備、管理、操作、研發(fā)等不同方面的工作需要,覆蓋了軋鋼工廠全流程的數(shù)據(jù),針對(duì)不同角色、不同場(chǎng)景開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的數(shù)字化、智能化應(yīng)用功能。

2 方案實(shí)施

2.1 數(shù)據(jù)中心硬件平臺(tái)

厚板軋鋼工廠的硬件平臺(tái),包括數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)硬件平臺(tái)和數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。

2.1.1 基礎(chǔ)硬件平臺(tái)

數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)硬件平臺(tái)圍繞工廠級(jí)綜合數(shù)據(jù)中心的異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與智能化控制進(jìn)行設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā),性能、功能和穩(wěn)定性滿足平臺(tái)要求。該數(shù)據(jù)中心具備以下特征:

圖1 PIDAS系統(tǒng)架構(gòu)

(1) 總存儲(chǔ)空間在200TB以上,為整個(gè)厚板大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的存儲(chǔ)基礎(chǔ);

(2) 提供運(yùn)行和管理30～40臺(tái)獨(dú)立服務(wù)器的能力,作為整個(gè)厚板大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的計(jì)算基礎(chǔ);

(3) 具備在線熱備份能力;

(4) 硬件構(gòu)架具有較強(qiáng)的無(wú)縫擴(kuò)展能力;

(5) 硬件構(gòu)架具有較強(qiáng)的熱恢復(fù)能力。

該基礎(chǔ)硬件平臺(tái)為軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造解決方案的數(shù)據(jù)綜合性應(yīng)用層、大數(shù)據(jù)應(yīng)用層、人工智能應(yīng)用層的開(kāi)發(fā)部署提供了基礎(chǔ)條件。

為了滿足上述的技術(shù)特征,數(shù)據(jù)中心使用了平臺(tái)虛擬化技術(shù)進(jìn)行規(guī)劃、實(shí)現(xiàn),包括計(jì)算虛擬化和存儲(chǔ)虛擬化。通過(guò)使用控制程序(Control Program,即Virtual Machine Monitor或 Hypervisor),隱藏特定計(jì)算平臺(tái)的實(shí)際物理特性,為數(shù)據(jù)中心提供抽象的、統(tǒng)一的、模擬的計(jì)算環(huán)境。

采用虛擬化技術(shù),將一臺(tái)服務(wù)器的資源分配給了數(shù)臺(tái)虛擬化的服務(wù)器,有效利用了資源,確保應(yīng)用程序發(fā)揮出最高的可用性和性能,大幅提升效率;保證了在共享物理資源的同時(shí)相互完全隔離,在可用性和安全性方面,虛擬環(huán)境中運(yùn)行的應(yīng)用程序遠(yuǎn)優(yōu)于在傳統(tǒng)的非虛擬化系統(tǒng)中運(yùn)行的應(yīng)用程序;虛擬服務(wù)器獨(dú)立于硬件進(jìn)行工作,通過(guò)改進(jìn)災(zāi)難恢復(fù)(信息技術(shù)與管理概念,指自然或人為災(zāi)害后,重新啟用信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、硬件及軟件設(shè)備,恢復(fù)正常商業(yè)運(yùn)作的過(guò)程)解決方案提高了業(yè)務(wù)連續(xù)性,當(dāng)一臺(tái)服務(wù)器出現(xiàn)故障時(shí)可在最短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)且不影響整個(gè)集群的運(yùn)作,使數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行更加可靠;降低了部署成本,也間接降低了安全等其他方面的成本;系統(tǒng)兼容性大幅提升,所有的虛擬服務(wù)器都與正常的x86系統(tǒng)相兼容,可部署多套不同的系統(tǒng),將因兼容性造成問(wèn)題的可能性降至最低;此外,平臺(tái)運(yùn)維管理難度、工作量也大幅下降。

2.1.2 數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)。該數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)由硬件防火墻、主網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和采集終端集群組成。該數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)保證了厚板數(shù)據(jù)采集的能力和范圍,為確保數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)采集內(nèi)容完整性、實(shí)時(shí)性提供了硬件保障。

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞脑O(shè)計(jì)、配置和管理均自主完成,采用了終端節(jié)點(diǎn)的端口隔離和VLAN技術(shù),數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)與主干業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)之間隔離,保證指定的IP、端口、應(yīng)用可以通過(guò),其他不明數(shù)據(jù)不能通過(guò),設(shè)置訪問(wèn)控制列表,對(duì)通訊端口和IP進(jìn)行檢查后再進(jìn)行接入。既保證了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的安全性,同時(shí)也保證了數(shù)據(jù)采集效率。

數(shù)據(jù)采集工作完全覆蓋寶鋼5 m厚板從軋制線到精整、剪切和熱處理等生產(chǎn)關(guān)鍵工序,如圖2所示,包括二切、爐前、加熱、軋制、預(yù)矯直、冷卻、熱矯直、精整、追加小工序、熱處理、檢驗(yàn),并將表面檢測(cè)儀表和探傷儀表等特殊儀表、專業(yè)儀表納入到數(shù)據(jù)采集工作中。集中了厚板產(chǎn)線各工序設(shè)備層L0、基礎(chǔ)自動(dòng)化層L1、過(guò)程控制層L2、制造執(zhí)行層L3、產(chǎn)銷管理層L4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等各層級(jí)數(shù)據(jù)。

圖2 PIDAS數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)示意圖

2.2 數(shù)據(jù)中心軟件平臺(tái)

數(shù)據(jù)中心軟件平臺(tái)是支撐PIDAS系統(tǒng)高層功能的底層專用系統(tǒng)框架。實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的存儲(chǔ)、調(diào)度、采集、應(yīng)用和監(jiān)測(cè)等方面的基礎(chǔ)軟件功能,對(duì)數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用層、數(shù)據(jù)知識(shí)性應(yīng)用層、數(shù)據(jù)智能應(yīng)用層的各類應(yīng)用軟件功能提供底層基礎(chǔ)。能夠滿足軋鋼工廠對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(毫秒級(jí)別)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(秒級(jí)別)、過(guò)程數(shù)據(jù)(分鐘級(jí)別)、倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)(月級(jí)別)的存儲(chǔ)和查詢的容量和性能要求。

軟件平臺(tái)具體包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架(DSF,Data Storage Frame)、消息調(diào)度框架(MDF,Message Dispatch Frame)、數(shù)據(jù)采集框架(DCF,Data Collection Frame)、數(shù)據(jù)應(yīng)用框架(DAF,Data Application Frame)、高級(jí)功能框架(AAF,Advanced Application Frame)、監(jiān)測(cè)與報(bào)警框架(MDF,Monitor and Alert Frame)等。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架(DSF)提供分布式的多類型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),如圖3所示,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架,支撐整個(gè)厚板大數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和獲取功能,同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整理功能,該功能將采集服務(wù)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,包括標(biāo)簽、關(guān)聯(lián)和統(tǒng)計(jì)處理等,并將處理的結(jié)果存入DSF底層存儲(chǔ)單元。

DSF為數(shù)據(jù)庫(kù)類型數(shù)據(jù)(Oracle,DB2)開(kāi)發(fā)通用型數(shù)據(jù)采集庫(kù);為結(jié)構(gòu)化文檔類型(JSON,XML,ENV)、非結(jié)構(gòu)化文檔類型(正則表達(dá)式,模式匹配)開(kāi)發(fā)通用型數(shù)據(jù)采集庫(kù);為PLC數(shù)據(jù)類型(PDA)開(kāi)發(fā)通用型數(shù)據(jù)采集庫(kù);利用通用型數(shù)據(jù)采集庫(kù)針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)采集對(duì)象開(kāi)發(fā)具體的數(shù)據(jù)采集服務(wù);針對(duì)特種儀表,開(kāi)發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集服務(wù);對(duì)于專業(yè)儀表,在專業(yè)采集系統(tǒng)上二次開(kāi)發(fā),開(kāi)發(fā)出相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)。

數(shù)據(jù)采集框架(DCF)負(fù)責(zé)對(duì)各種類型的數(shù)據(jù)采集任務(wù)進(jìn)行管理和調(diào)度,其中包括增、減和配置采集任務(wù),采集任務(wù)觸發(fā)管理,多個(gè)采集任務(wù)并發(fā)、串行管理,采集任務(wù)執(zhí)行結(jié)果的管理,錯(cuò)誤信息管理等。

數(shù)據(jù)應(yīng)用框架(DAF)負(fù)責(zé)對(duì)建立其上的各種類型的數(shù)據(jù)應(yīng)用(DAs)提供公共功能的支撐,其中包括如何同步地完成數(shù)據(jù)服務(wù)請(qǐng)求、如何異步的完成數(shù)據(jù)服務(wù)請(qǐng)求、各類統(tǒng)計(jì)算法的實(shí)現(xiàn)、各類分析算法的實(shí)現(xiàn)、各類圖表的生成、各類報(bào)告的渲染、權(quán)限管理等。

圖3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架(DSF)數(shù)據(jù)處理過(guò)程示意圖

2.3 數(shù)據(jù)中心安全措施

為保證工廠級(jí)數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全,硬件方面,在基礎(chǔ)自動(dòng)化、過(guò)程控制網(wǎng)絡(luò)的出口處部署工業(yè)安全防護(hù)墻,通過(guò)防火墻再接入數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)與公司內(nèi)部信息網(wǎng)之間,部署商用防火墻進(jìn)行隔離,保證指定的IP、端口、應(yīng)用可以通過(guò),其他不明數(shù)據(jù)不能通過(guò)。由于數(shù)據(jù)接入點(diǎn)較多,1臺(tái)主機(jī)感染病毒就會(huì)對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生較大影響,數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)在主機(jī)接入的交換機(jī)端口上啟用訪問(wèn)控制列表,限制通訊的端口和IP后再進(jìn)行接入。

軟件方面,數(shù)據(jù)中心軟件平臺(tái)的系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)和報(bào)警框架(MAF)是一個(gè)分布式的系統(tǒng)狀態(tài)主動(dòng)監(jiān)測(cè)和報(bào)警系統(tǒng)。MAF負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)DAF、DCF和DSF內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)運(yùn)行情況,包括計(jì)算負(fù)載、內(nèi)存使用量、存儲(chǔ)空間、網(wǎng)絡(luò)狀況等,并根據(jù)配置對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行報(bào)警。

3 應(yīng)用實(shí)踐

做為厚板數(shù)字化和智能制造平臺(tái)PIDAS的核心,寶鋼5 m厚板工廠級(jí)數(shù)據(jù)中心從2015年逐步建立以來(lái),已穩(wěn)定運(yùn)行5年多時(shí)間。

由圖4可以清晰地看到,PIDAS建立的數(shù)據(jù)中心絕不是傳統(tǒng)意義上的MES或類似的制造管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù),它是實(shí)現(xiàn)了厚板工廠級(jí)跨工序、跨平臺(tái)、跨層級(jí)的數(shù)據(jù)收集、規(guī)整、標(biāo)簽、存儲(chǔ)、查詢、分析和智能應(yīng)用功能,解決了厚板廠工業(yè)異構(gòu)數(shù)據(jù)高效采集、存儲(chǔ)、使用難題的工廠級(jí)的數(shù)據(jù)中心。更深層次上,正是由于建立了跨工序、跨平臺(tái)、跨層級(jí)的數(shù)據(jù)中心,使得當(dāng)前PIDAS不僅可以為制造管理系統(tǒng)提供更豐富、更先進(jìn)的制造管理模型,而且也為生產(chǎn)過(guò)程管控提供更優(yōu)化、更精準(zhǔn)的過(guò)程控制模型。比如基于數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)價(jià)值多視角的可視化技術(shù),解決了工業(yè)數(shù)據(jù)多維度表征,滿足業(yè)務(wù)需求的可視化難題;基于數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)知識(shí)化建模與持久化技術(shù),解決了流程型工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的難題,建立了從流程型工業(yè)數(shù)據(jù)提煉知識(shí),再將知識(shí)應(yīng)用于在線控制的創(chuàng)新路徑;基于數(shù)據(jù)中心的多系統(tǒng)動(dòng)態(tài)協(xié)同智能控制技術(shù),解決大數(shù)據(jù)與智能化在流程型工業(yè)中缺少應(yīng)用場(chǎng)景、無(wú)法落地的難題,實(shí)現(xiàn)了真正有價(jià)值的應(yīng)用,開(kāi)啟了軋鋼工廠智能化控制的路徑。

通過(guò)上述的數(shù)據(jù)中心與在其基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的各類應(yīng)用,寶鋼5 m厚板取得了效率、效能和質(zhì)量的快速提升,并獲得了知識(shí)傳承上的好處,為企業(yè)創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

圖4 當(dāng)前PIDAS在工廠控制系統(tǒng)所處位置示意圖

4 結(jié)論

(1) PIDAS數(shù)據(jù)中心的開(kāi)發(fā)是5 m厚板工廠從自動(dòng)化、信息化過(guò)渡、升級(jí)到數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的核心與基礎(chǔ)。通過(guò)開(kāi)發(fā)多頻度異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集、處理與存儲(chǔ)技術(shù),解決了工業(yè)數(shù)據(jù)中心建設(shè)的核心問(wèn)題。

(2) 建立軋鋼工廠PIDAS數(shù)據(jù)中心的硬件平臺(tái),包括數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)硬件平臺(tái)和數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò),使得寶鋼5 m厚板的數(shù)據(jù)采集工作完全覆蓋從軋制線到精整、剪切和熱處理等生產(chǎn)關(guān)鍵工序,包括特殊儀表、專業(yè)儀表,集中了厚板產(chǎn)線各工序設(shè)備層L0、基礎(chǔ)自動(dòng)化層L1、過(guò)程控制層L2、制造執(zhí)行層L3、產(chǎn)銷管理層L4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等各層級(jí)數(shù)據(jù),為實(shí)現(xiàn)軋鋼工廠數(shù)字化和智能制造提供了基礎(chǔ)條件。

(3) 建立軋鋼工廠PIDAS數(shù)據(jù)中心的軟件平臺(tái),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的存儲(chǔ)、調(diào)度、采集、應(yīng)用和監(jiān)測(cè)等方面的基礎(chǔ)軟件功能,對(duì)數(shù)據(jù)綜合性應(yīng)用、知識(shí)性應(yīng)用、智能性應(yīng)用的各類應(yīng)用軟件功能提供底層基礎(chǔ)。能夠滿足軋鋼工廠對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(毫秒級(jí)別)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(秒級(jí)別)、過(guò)程數(shù)據(jù)(分鐘級(jí)別)、倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)(月級(jí)別)的存儲(chǔ)和查詢的容量和性能要求。

(4) 寶鋼5 m厚板充分利用現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)資源,緊密關(guān)聯(lián)核心業(yè)務(wù)、數(shù)值應(yīng)用場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)了跨生產(chǎn)工序、跨控制層級(jí)、跨數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)平臺(tái)的數(shù)據(jù)中心。