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喚醒沉睡的數據:PI System實時數據庫助力流程工業大數據平臺

發布時間:2022-06-09 作者:www.xstr.xyz


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  當下,數字化轉型已成為制造業發展的必由之路。全球規模最大的綜合性化工企業——中國中化一直走在數字化轉型的前沿。早在2018年,公司就啟動了數字化轉型戰略,并組建了專門的流程工業服務大數據平臺團隊。次年,藍星智云公司正式成立,專門負責大數據平臺的方案與落地應用。
  2021年,中國中化更提出“線上中化”戰略,旨在大力推動數字化轉型工作,推動公司向世界一流企業邁進。在多年的數字化轉型實踐中,中國中化的流程工業大數據平臺可謂功不可沒,而在構建這一平臺的過程中,PI System發揮了舉足輕重的作用。
  喚醒沉睡的數據,“小蚯蚓”改變大工廠
  對于流程行業來說,經過多年的自動化和信息化建設,雖然積累了大量數據,但對數據價值的挖掘和應用還較少;且即便實現了自動化報表及信息的綜合展示,但仍然存在數據不統一、信息未集成等痛點。由中國中化藍星智云團隊研發的“蚯蚓盒WormBox”,能夠巧妙地化解這些難題,用小小的“蚯蚓盒”改變龐大的化工廠,讓更加安全、優質、高效的生產成為可能。
  作為中國中化具有自主知識產權的核心技術之一,“蚯蚓盒”以大數據分析為基礎,利用生產過程數據、安全數據、檢測數據(在線儀表、LIMS)及經營管理數據等,建模發現正常運行的邊界,“勾畫”出歷史“最佳模式”,以對設備和生產裝置進行實時運行狀態、安全狀態、生產狀態的監控、在線分析和實時預警。

“蚯蚓盒”以歷史最佳“模式”為目標,能將小概率事件“變為”大概率事件

  眾所周知,流程行業的過程控制往往具有多變量、多目標、強耦合、大時滯、多約束、非線性的特征,“蚯蚓盒”能將原來由于控制器的滯后性“不可見”狀態以“趨勢”形式呈現在模式化監控的界面上,化繁為簡,實現工業生產流程和裝置的模式化智慧運行,并提高裝置的安全性以及控制和監控的水平。
  中國中化藍星智云高級工程師孫玉鵬表示,蚯蚓盒可以喚醒在DCS、實時數據庫、APC、倉庫管理、ERP、電商等信息化建設中積累的大量數據,將蘊含在這些歷史數據中的知識用可視化的手段展現,充分挖掘數據背后的邏輯和價值,進一步提升企業運營管理水平。
  截至目前,“蚯蚓盒”的推出受到了用戶的一致好評,中國中化系統內也有11家企業上線了模式化監控系統,幫助企業開展生產裝置的操作優化,在未來兩年還有望在集團內全面展開。
  當然,除了“蚯蚓盒”這個殺手锏外,中國中化流程工業大數據平臺提供的一整套成體系產品及服務,全方位覆蓋生產過程的感知(Measurement)、分析(Analytics)、安全(Safety)、控制(Control)、優化(Optimization)及培訓(Training),簡稱為“MASCOT”。
  其中,感知無敵譜(ViewDeep)、控制(APC軟件)、分析及優化(蚯蚓盒)、智慧安監系統整合成為極具針對性的完整解決方案。MASCOT能夠助力企業實現產品質量可測可控,安全事故可預可防,優化生產操作,自下而上為企業解決痛點、癢點和盲點,實現真正意義的數字化轉型。
  消除數據孤島 PI System奠定大數據平臺基礎
  放眼整個流程行業,尤其在石油化工領域,由于現存各類數據的格式、標準和接口不盡相同,所導致的數據孤島大大制約了企業的數字化轉型。而MASCOT流程工業大數據平臺所采用的PI System工業級實時數據庫,能夠打通企業內各類數據的壁壘,并融合整廠數據資產,為大數據平臺夯實穩定、高效、可靠運行的數據基礎。
  早在2012年,中國中化就引入了PI System。在PI System豐富接口選項的支持下,公司將來自DCS、APC、倉庫管理、ERP等所有系統的數據,通過OPC協議接口,Modbus協議接口和ODBC協議接口傳輸到系統中。并對于一些無法自動接入的質檢數據,采用手工錄入的方式進行統一管理和存儲。單一的數據源,讓中國中化的運營管理和后期維護變得更加方便,數據孤島的消除,更為未來的實時計算打下了穩固的數據地基。

直接調用AF事件與計算結果,大幅提高了工程師工作和決策效率

  對于化工企業來說,生產運營數據的完整性和可用性至關重要。但運營數據不同于其他類型的數據,如果沒有上下文環境,成百上千的結果數據流將變得難以理解和使用。為了實現快速的數據訪問,需要一個針對時間序列數據而非關系數據進行優化的數據庫結構。
  和常見的商用關系型數據庫不同,PI System可基于時間序列處理不斷更新、快速變化的數據,并適用于具有時間限制的事務處理。系統的數據保存可達毫秒級,且讀寫速度比關系型數據庫快幾十甚至幾百倍。PI System所特有的數據壓縮技術,更能在保證精度的前提下減少網絡負載,為中國中化節省了磁盤空間。
  不僅僅是存儲,PI System完成大數據平臺2/3的工作
  數據庫,顧名思義,承擔著大量數據的收集和存儲的工作。但對于PI System來說,在提供存儲和管理實時、高保真的運營數據外,系統還帶有數據整理、清洗、分析,以及數據轉換關聯、可視化等功能,可以輕松讓用戶從數據中挖掘出新的商業價值,這一點在中國中化流程工業大數據平臺中得到了淋漓盡致的體現:
  ■ 借助PI AF(Asset Framework)功能,大數據平臺可以對數據進行標記和整合,并將數據組織成有邏輯且可復用的結構,對數據進行計算和預處理;
  ■ PI DataLink可高效提取歷史數據到Microsoft Excel中,用電子表格功能分析運營數據,可以很容易實現時間戳的對齊,方便建模工程師獲取歷史數據;
  ■ 得益于PI Vision,平臺能夠用圖形化的方式,對分析結果進行直觀呈現,極大地提高了監控效率,也稱為“模式化運行監測”。對信息的分級(廠級、裝置級、設備級)展示,讓所有信息都能一目了然。此外,該技術還能對當前狀態進行溯源分析和自主學習,查找問題的根本原因,客戶只需要在Web界面簡單地拖放圖標,就能在幾秒鐘內創建儀表板、趨勢線、數據值或測量圖,并將它們顯示在任何聯網設備上。

模式化監控系統下,用戶可獲取重點設備的故障出現可能性和預計檢修時間

  不僅如此,面向未來,如果想要將數據進行人工智能分析,PI Integrator還可以將原始數據轉換成清理好的行列數據集,直接傳輸給商業智能工具、人工智能或機器學習平臺,支撐下一步的數學建模和算法模型訓練。
  綜合來看,針對大數據分析與應用的三個要素——數據源、算法和可視化呈現,PI System可以說解決了其中2/3的問題。
  大數據的“大”不是本質問題,如何應用才是關鍵。中國中化的流程工業大數據平臺,為廣大流程企業展示了一條實現數字化轉型的清晰路徑——“感知歷史,化為模式,驅動未來”。而這條數字化路徑的鋪設,離不開PI System實時數據庫的支持,因為正是有了它,才讓企業的數字化轉型之路事半功倍,直通未來。

標簽:工業大數據,人工智能,數字化轉型,PI System,實時數據庫

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