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中铝集团文欣荣:有色行业的智能工厂建设

责任编辑:hxy |来源:企业网D1Net  2019-08-13 08:41:12 原创文章 企业网D1Net

作为国内有色金属的行业龙头,中国铝业集团有限公司(以下简称中铝集团)确立了成为“具有全球竞争力的世界一流有色金属企业”的战略目标。面对工业4.0和数字化的滚滚浪潮,中铝集团希望利用信息技术来支撑高质量发展,提升生产效率,从而实现企业的战略目标。在北京部委央企及大型企业CIO大会上,中铝集团信息化管理部副主任文欣荣分享了关于智能制造和智能工厂的建设思考。

中铝集团信息化管理部副主任文欣荣

智能制造的定义和建设思路

在《智能制造应用白皮书(2018)》中,智能制造被定为“融合了新一代信息技术,将其贯穿到产品的全生命周期,并具有实时感知、自主学习、自主决策、自主执行与优化提升的能力,是信息技术、智能技术、制造技术等的深度融合与集成。”

根据《国家智能制造标准体系建设指南》(2018版),智能制造的关键是实现贯穿企业设备层、单元层、车间层、工厂层、协同层不同层面的纵向集成,跨资源要素、互联互通、融合共享、系统集成和新兴业态不同级别的横向集成,以及覆盖设计、生产、物流、销售、服务的端到端集成。

文欣荣指出,中铝集团作为流程工业,智能制造的关键点是智能优化制造。从流程工业的特点来看,智能制造是以企业全局及生产经营全过程的高效化与绿色化为目标,以生产工艺智能优化和生产全流程整体智能优化为特征的制造模式。

智能制造建设要把控好两条主线:

第一、生产要素。通过优化生产要素,实现创新价值驱动,保证生产运营全过程的资源做到精确分配,确保最大收益。

第二、全面可视化。通过现有的技术手段,使企业生产运营全过程全方位网络化、可视化、智能化,让企业决策者、管理者、操作者更好地掌控企业生产运营过程中的不确定因素,促使整个生产能够平稳运行,确保利益最大化。

智能制造实施要掌握好两种原理:机理原理和数据原理。其中,机理原理包括理论模型、工艺模型、故障模型、逻辑模型,数据原理包括预测模型、优化模型、知识图谱。

“用机理原理能解决的问题,不需要用数据原理。不过,现场经常会遇到一个工序用机理原理解决不了的问题。比如稀土萃取过程,曾有个一个院士专门研究稀土,花了一辈子想写机理模型都没成功,而这其实可以依靠数据原理来解决。” 文欣荣说。

智能制造实施要理解好数据驱动的实施方法论。通过把工业知识经验固化,打造数据湖,构建微服务组件库,并构建APP,形成统一应用平台。相比由流程和功能驱动的系统是千人一面,数据驱动的系统能打造千人千面,更好地驱动业务的发展。

那么,如何利用“数据”定义产品?文欣荣表示,首先要把每个生产过程中的数据项定义出来,然后根据数据项来定义元件、各个功能界面、应用系统等。

智能制造实施要规划好工业互联网平台。其中,应用层是关键,形成满足不同行业、不同场景工业IaaS和工业APP,形成工业互联网平台的最终价值;

平台层是核心,基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能,构建可扩展的开放式工业操作系统;

边缘层是基础,通过大范围、深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换与边缘处理,构建工业互联网平台的数据基础。

智能制造实施还要解决好三体之间的关系,即数据虚体、工厂实体、意识人体。数据虚体要实现监控可视化、业务流程化管理精细化,系统集成化;工厂实体要实现加工智能化、设备数字化、车间网络化、操作无人化、过程自动化;而“人”则负责基础建模,实时跟踪,应急处理,并不断优化模型。

智能工厂的建设不可能一蹴而就,而顶层设计是建设智能工厂的前提和关键。据悉,中铝集团已完成了智能工厂的顶层设计方案。智能工厂顶层设计以“安全稳定、绿色高效,效益优先、持续优化、统一平台、统一标准,整体规划、试点先行”为建设原则,以“保证安环、保证质量、提高效率、降低成本、降低劳动强度” 为总体目标,以“安全高效是目标、顶层设计是关键、组织架构是保障、数据驱动是途径、流程优化是手段、智能装备是支撑”为着力点,在理解智能工厂“三体”关系的基础上,建立智能工厂生产管控系统,实现“三个中心、两套体系”共40个功能点的体系架构。

关键字:中铝集团 智能工厂

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