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洞见,思变 - 艾默生数字化转型记Ⅱ工业软件驱动过程优化

发布日期:2022-09-07 来源:艾默生作者:网络
   1 工业过程优化的背景

  现代的工厂,无论工艺技术如何先进,但毕竟是预先设计好的方案,在工厂生产运行过程中,针对不断变化的原料供给、产品需求、装置检维修、状态异常等,很难使得生产装置处于最优地经济运行状态;复杂的化工生产工艺特性也决定了其生产过程的非线性化,例如原料消耗、产品产量和能源消耗等。 如何优化生产过程、提高生产效率、降低原料消耗、提高产品产量和质量以及减少能源消耗成为目前企业迫切要去解决的问题。

  生产优化作为工厂数字化转型4个方向维度之一,一直是智能工厂永恒追求的重要目标之一,在工厂全生命周期服务规划中,更是把生产运营优化方案放在了最重要的位置。

  2 工业过程优化的层级概念和特点

  工业过程行业的优化体系包括计划、调度、操作和控制4个层级,在不同的层级需要不同的优化技术,层级不同所设计的优化的目标数量、优化变量的复杂程度也不一样,不同层级采用的优化技术也不一样。在计划调度层,涉及的管理流程多,变量数据庞大,因此其优化利用机理模型结合线性规划法进行优化,例如生产执行流程的优化、原料入厂入库流程的优化等。操作层的优化可以采取流程机理模型结合大数据模型进行优化,例如操作规程自动化、高级操作画面、报警优化等;控制层的优化,由于要求速度快,多采用简单机理模型或数据模型或建立预测模型进行优化,例如回路自学习整定优化、多变预估控制、软测量等。

  3. 工业软件是过程优化的基础

  优化虽然有不同的层级,不同的层级所采用的技术也不一样,但是优化的实现都需要一个共同的基础即集成工业行业知识的工业软件。工业软件是数字化的灵魂,工业4.0俗称“软化的工业革命”,相对于工业3.0 最大的区别就在于各种专业先进的工业软件的广泛应用。工业软件跟普通的商业软件不一样。专业的工业软件需要集成运营技术(OT)、信息技术(IT)、自动化技术(AT) 和 设备技术(ET) 于一体,与工业过程紧密融合才能为生产优化发挥最大的价值。 所以工业过程优化的过程在很大程度上就是各种工业软件在各层级应用发挥价值的过程。

  4 工业过程优化实现的技术路径

  一个工厂要实现整体生产过程优化,不是简单地堆砌各种工业软件就可以达到,需要根据不同工厂的技术基础,做整体规划。 笔者建议生产优化方案的整体设计思路应该是“从上至下整体规划,从下至上逐层实现” 。 下图为化工行业的生产过程优化典型技术路径,主要分为如下几个步骤逐步实现:

  第一步建立工厂过程优化的软件技术基础:首先要实现生产计算机信息化,让很多现场的手工操作进入自动化平台,实现外操到内操的转变,也叫“操作软化”; 接下来尽量让与控制系统连接的仪表,阀门设备智能化,通过工业设备管理软件(AMS)实现对这些设备健康信息的监测和管理,又称“设备维护软化”;然后建立工厂数字化虚拟平台,例如数字双胞胎,为后续的控制操作优化提供软件化验证平台,俗称“平台软化”。

  第二步实现控制优化:在这一步首先要实现异常工况管理,确定联锁、报警和正常操作范围的边界,遵循报警管理标准借助报警主数据库软件平台实现报警合理优化、联锁管理优化,尽量减少工厂生产异常状态比例,减少操作人员处理异常工况的实践,从而降低操作负荷;其次尽量实现内操的自动化,采用数字化回路优化工具软件,利用自学习等先进快速提升整个生产线控制回路的自动化率,降低内操的手工操作比例,从而进一步操作负荷,自动化率提升后,在对一些复杂的回路采用串级、分程、前馈、超驰、自适应控制等智能控制策略进一步优化回路性能,而对相互耦合现象严重的回路考虑使用APC进行建模优化,降低生产波动,实现生产卡边优化,提高生产效率。

  第三步全系统层次实现操作规程自动化:其主要的方案有基于状态的控制(SBC)和基于状态的报警(SBA)即报警动态合理化、高性能操作画面方案等,通过这些软件方案可以简化操作流程、降低操作负荷、减少操作失误几率、提高产量和质量从而提高的生产效率。目前数字化领域经常提到的“一键开车“、”黑屏操作“ 的愿景就是基于操作规程自动化技术而实现的,但需记住,要是操作规程自动化必须基于”操作软化”、”控制自动化”良好基础之上才能实现的。

  第四步全厂范围实现工艺整体流程的优化:这一层级的主要方案有自动化排产、生产执行业务流自动化、资产管理数字化等,优化软件平台有MES用于打通业务数据孤岛、实现排产、计划调度、原料出入库等业务流的线上优化。另外还有OT数据仓库(DW)、数据集市(DM)或数据湖等大数据平台,以此为基础为整个工厂建立数据中台;数据中台通过数据技术,对海量、多源、多样的数据进行采集、处理、存储、计算,同时统一标准和口径,把数据统一之后,以标准形式存储,形成大数据资产层,以满足前台数据分析和应用的需求。然后大数据挖掘专业工具软件对数据进行挖掘优化,按需实现各种分析和应用。例如多变量在线统计、批次优化分析、根源分析、业务流管理等,最终实现数据驱动生产流程,数据决策的生产管理机制,最终实现全厂业务流优化,获得最佳生产效益。

  5. 结束语

  以专业的工业数字化软件为基础,整体规划,采用不同技术逐层优化是目前实现工业过程优化可靠技术路径。
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