★艾默生過程控制有限公司黃雪鋒

自2012年美國利用其互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢提出了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“概念，2013年德國基于其制造業(yè)基礎(chǔ)發(fā)布了《實施“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略建議書》和路線圖后，全球掀起了工業(yè)數(shù)字化和智能化的浪潮；2015年，中國政府發(fā)布《中國制造2025》綱要，進一步推進信息化和工業(yè)化深度融合，受此激勵，國內(nèi)各工業(yè)企業(yè)大力推動數(shù)字化、智能化，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

經(jīng)過近10年的技術(shù)引進和推廣，目前國內(nèi)有關(guān)數(shù)字化智能化新理論體系和新技術(shù)新概念層出不窮，例如數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)、工業(yè)操作系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+、IT/OT融合等；各種信息技術(shù)也紛紛進入工業(yè)領(lǐng)域，例如Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、NFC、WIA-PA無線通信、4G/5G專網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、VR（虛擬現(xiàn)實）和AR（增強現(xiàn)實）、AI（人工智能）、深度學(xué)習(xí)等。

本文立足工業(yè)數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)完整技術(shù)理念基礎(chǔ)，以過程行業(yè)智能工廠規(guī)劃建設(shè)為例，以落地可量化可執(zhí)行為標(biāo)準(zhǔn)，化繁為簡，把典型智能工廠的整個建設(shè)過程完整分解成簡單通俗易懂的六個方面：“四個基礎(chǔ)，一個平臺，一個應(yīng)用”，如圖1所示。

圖1 典型智能工廠建設(shè)過程

1 數(shù)字化智能工廠建設(shè)的第一個基礎(chǔ)：控制系統(tǒng)智能化

控制系統(tǒng)是整個工廠生產(chǎn)線的核心和大腦，控制系統(tǒng)其本身就是一個典型的數(shù)字化產(chǎn)品；在數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)中，其核心聚焦是如何利用最新且成熟的數(shù)字化技術(shù)充分發(fā)揮其智能屬性，根據(jù)工廠的生命周期，可從兩個維度來考慮控制系統(tǒng)的數(shù)字化智能基礎(chǔ)搭建。

第一個維度是在控制系統(tǒng)建設(shè)階段，DCS和PLC基本功能都已經(jīng)相對成熟，也基本認可了控制系統(tǒng)核心的作用，在建設(shè)數(shù)字化智能工廠時，重點是如何充分利用最新的數(shù)字化技術(shù)來增加控制系統(tǒng)的智能屬性，并把這些智能屬性應(yīng)用到控制系統(tǒng)建設(shè)過程中，降低控制系統(tǒng)建設(shè)的復(fù)雜度，縮短工期，提高項目執(zhí)行的效率和安全性，即目前常說的“項目確定性”。以DCS系統(tǒng)為例，總結(jié)當(dāng)前控制系統(tǒng)為建設(shè)智能工廠所需具備的主要智能屬性：

（1）技術(shù)先進性：控制平臺需采用開放并符合未來工業(yè)互聯(lián)技術(shù)趨勢的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)：HART、OPC電子布線、智能大數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)、OPCUA、APLMTP、PAT等。

（2）操作智能優(yōu)化屬性：控制系統(tǒng)報警數(shù)據(jù)庫設(shè)置需符合ISA18.2標(biāo)準(zhǔn)和EEMUA191報警準(zhǔn)則；控制系統(tǒng)的HMI平臺需支持高性能Dynamo，４屏操作，功能分層，能完全滿足ISA101.01高性能操作畫面（HPG）設(shè)計要求。

（3）控制智能優(yōu)化屬性：控制系統(tǒng)需內(nèi)嵌基于狀態(tài)控制（SBC）的標(biāo)準(zhǔn)核心模塊，無縫支持操作規(guī)程自動化優(yōu)化應(yīng)用（ISATR106標(biāo)準(zhǔn)）；控制系統(tǒng)需內(nèi)嵌自學(xué)習(xí)（機器學(xué)習(xí)）和數(shù)據(jù)分析功能，為后續(xù)控制性能或APC和生產(chǎn)操作性能優(yōu)化提供數(shù)字化基礎(chǔ)。

（4）網(wǎng)絡(luò)安全屬性：控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)需支持完整域控、AD用戶識別和權(quán)限管理，核心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備需具有ISA Secure EDSA認證或Achilles認證，控制系統(tǒng)整體通過ISA Secure SSA認證為最佳。

（5）智能維護屬性：控制系統(tǒng)需有完整的軟硬件在線故障診斷功能，并能支持在線預(yù)防性維護。

（6）大數(shù)據(jù)平臺屬性：控制系統(tǒng)需要統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，內(nèi)嵌實時數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)作為數(shù)字化工廠的底層核心控制和數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)。

（7）管控一體智能屬性：控制系統(tǒng)所有AI/AO具備HART功能，控制系統(tǒng)能支持硬件自動識別甚至連接I/O通道的智能儀表閥門都可以自動識別；可配置集成于系統(tǒng)的智能儀表管理軟件（AMS）,管理軟件需支持EDDL標(biāo)準(zhǔn)，在控制系統(tǒng)平臺實現(xiàn)儀表閥門智能診斷、組態(tài)、校驗管理、電子臺賬和智能回路測試功能，真正實現(xiàn)生產(chǎn)管控一體化。

第二個維度是運營階段，這一階段數(shù)字化和智能化的核心是充分利用數(shù)字化技術(shù)為控制系統(tǒng)提供全生命周期的服務(wù)，主要體現(xiàn)在維護、可靠性和優(yōu)化三方面的數(shù)字化方案落地實現(xiàn)上。

維護方面：充分利用先進的數(shù)字化技術(shù)為控制系統(tǒng)建立數(shù)字化維護管平臺，提供從響應(yīng)式維護、預(yù)防性維護到預(yù)測性維護完整的數(shù)字化維護體系。

可靠性方面：主要需要控制系統(tǒng)提供完整的軟硬件平臺升級路徑，采用數(shù)字化工具能方便地實現(xiàn)控制系統(tǒng)的升級改造；控制系統(tǒng)除了提供完整的功能安全設(shè)計（如SIS系統(tǒng)、報警、聯(lián)鎖等）外，還需提供完整的工控網(wǎng)絡(luò)安全方案以滿足數(shù)字化智能工廠網(wǎng)絡(luò)安全方面的高可靠性要求。

優(yōu)化方面：優(yōu)化是智能工廠建設(shè)最重要的方面，控制系統(tǒng)層面的優(yōu)化主要體現(xiàn)在控制性能優(yōu)化和操作性能優(yōu)化兩個方面，同時還需建立一個數(shù)字化虛擬優(yōu)化平臺來幫助實現(xiàn)控制和操作優(yōu)化。

控制性能優(yōu)化主要有控制回路優(yōu)化、先進控制（APC）和操作規(guī)程自動化三個方面，其優(yōu)化內(nèi)容是近幾十年一直在追求的目標(biāo)，也是一直以來優(yōu)化的難點；數(shù)字化智能工廠時代，不是改變控制系統(tǒng)優(yōu)化的內(nèi)容，而應(yīng)該聚焦在如何采用更多更好的數(shù)字化工具來更方便更簡單實現(xiàn)控制優(yōu)化，從而更好地服務(wù)于生產(chǎn)。

操作性能優(yōu)化主要有報警管理、高性能操作畫面（HPG）、電子交接班等數(shù)字化方案。

2 數(shù)字化智能工廠建設(shè)的第二個基礎(chǔ)：工廠無線網(wǎng)絡(luò)

工廠無線網(wǎng)絡(luò)的建立和應(yīng)用是工廠數(shù)字化和智能化的典型標(biāo)志，無線技術(shù)種類繁多、特點各異，如何選擇合理的無線技術(shù)將非常關(guān)鍵。

根據(jù)近10年工業(yè)無線技術(shù)的應(yīng)用經(jīng)驗，筆者認為無線技術(shù)的選擇一定要根據(jù)工廠應(yīng)用場景的特點需求和應(yīng)用的成熟度來選擇。目前工廠無線技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域主要有工藝過程測量、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測以及自動巡檢、移動操作和數(shù)據(jù)分析兩大領(lǐng)域。

在工藝過程測量和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用領(lǐng)域，無線技術(shù)作為現(xiàn)場有線通信通道的補充，需要與有線技術(shù)一樣具有很高的可靠性和安全性，同時能兼容現(xiàn)場有線通信通路上廣泛應(yīng)用的協(xié)議，此無線網(wǎng)絡(luò)在工廠叫做WFN（現(xiàn)場無線網(wǎng)），目前WFN網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的技術(shù)是Wireless HART，它基于IEC802.154無線標(biāo)準(zhǔn)，2.4G頻段，兼容HART協(xié)議，采用自組織、自適應(yīng)的Mesh網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高其通信可靠性；同時它設(shè)計了多層的安全保障措施，包括多重身份識別和驗證、數(shù)據(jù)加密、訪問權(quán)限管理，提高無線通信的安全性。目前市場上支持Wireless HART的產(chǎn)品已經(jīng)很多，應(yīng)用很成熟，行業(yè)內(nèi)各大自動化技術(shù)供應(yīng)企業(yè)都有大量的Wirelss HART產(chǎn)品，艾默生更是提出了以WirelessｖHART作為WFN網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)的“普適測量”的整體現(xiàn)場無線解決方案，廣泛應(yīng)用于過程工業(yè)現(xiàn)場過程狀態(tài)、設(shè)備可靠性、能耗和安全、環(huán)保領(lǐng)域的監(jiān)測。如圖2所示。

圖2 Wireless HART和普適測量

在自動巡檢、移動操作、人員立體定位、數(shù)據(jù)靈活獲取分析等應(yīng)用領(lǐng)域，則需要選擇寬帶，能靈活傳輸數(shù)據(jù)，語音和視頻，無線基站布點靈活，功耗低，并能滿足工業(yè)現(xiàn)場防爆要求的無線網(wǎng)絡(luò)，此無線網(wǎng)絡(luò)命名為WPN（工廠無線網(wǎng)絡(luò)）。目前已經(jīng)應(yīng)用到此領(lǐng)域工廠的無線技術(shù)主要有4G專網(wǎng)、工業(yè)Wi-Fi和5G。4G移動網(wǎng)絡(luò)主要聚焦在人與人的移動互聯(lián)，受帶寬限制（上行50Mbps，下行100Mbps）和相對低工作頻段（1.7~1.8G)，以及無法支持工業(yè)物聯(lián)協(xié)議（OPC UA）導(dǎo)致其在工業(yè)現(xiàn)場物聯(lián)全面應(yīng)用受限。5G技術(shù)可以很好地彌補4G的技術(shù)局限性，可以真正實現(xiàn)萬物互聯(lián)，但是由于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)出來時間較短、基站功耗大，目前還無法從市場上方便找到能滿足工業(yè)現(xiàn)場要求（如低功耗、防爆或本質(zhì)安全基站等）的5G應(yīng)用產(chǎn)品，導(dǎo)致目前其工業(yè)應(yīng)用也受限。目前在WPN應(yīng)用最廣泛的無線技術(shù)是目前最新的工業(yè)Wi-Fi5技術(shù)：Wi-Fi5是基于Wi-Fi最新標(biāo)準(zhǔn)802.11AC標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)的，可以工作在5G頻段，理論上可以提供高達1Gbps的數(shù)據(jù)傳輸能力，接近5G的初期的數(shù)據(jù)吞吐率，可以滿足目前工廠的物聯(lián)互聯(lián)需求，同時天然支持工業(yè)物聯(lián)協(xié)議（OPC UA）并且滿足工業(yè)防爆，高防護等級和低功耗要求Wi-Fi5的AP基站產(chǎn)品，目前在市場上已經(jīng)成熟，可以為工業(yè)用戶搭建完整落地的WPN網(wǎng)絡(luò)，滿足各種移動應(yīng)用場景，目前很多工業(yè)Wi-Fi基站甚至還可以把WFN的網(wǎng)關(guān)集成在一起，實現(xiàn)WPN和WFN的集成，構(gòu)建一體化的工廠無線網(wǎng)絡(luò)，為工業(yè)用戶提供了完整的無線網(wǎng)絡(luò)，為工廠后續(xù)智能化應(yīng)用打下了堅實基礎(chǔ)，如圖3所示。

圖3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)：一體化的無線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

3 數(shù)字化智能工廠建設(shè)的第三個基礎(chǔ)：工廠設(shè)備的數(shù)字化基礎(chǔ)

數(shù)字化智能工廠的第三個基礎(chǔ)就是工廠的設(shè)備，工廠的設(shè)備是工廠最重要的資產(chǎn)，也是工廠能正常生產(chǎn)的重要前提。當(dāng)前設(shè)備的數(shù)字化智能化主要目標(biāo)是“主動運維”：過去工廠的設(shè)備維護方式主要是反應(yīng)式運維，即只有設(shè)備故障或損壞影響了生產(chǎn)，才會響應(yīng)去維護，這就必然帶來生產(chǎn)損失，降低生產(chǎn)效率；而主動運維是設(shè)備故障還沒有影響正常的生產(chǎn)之前就需提前發(fā)現(xiàn)并解決，從而讓設(shè)備的運維動作不影響生產(chǎn)。要實現(xiàn)主動運維，最重要的是需把工廠設(shè)備本身的健康狀態(tài)大數(shù)據(jù)信息獲取進入系統(tǒng)平臺，然后根據(jù)設(shè)備工藝特點結(jié)合大數(shù)據(jù)進行預(yù)測性分析，指導(dǎo)維護人員故障排除。

工廠的設(shè)備主要有儀表閥門、動設(shè)備和安全設(shè)備三大類型。

儀表閥門數(shù)字化的第一步就是選擇智能儀表和智能閥門定位器，第二步需要選擇相應(yīng)的儀表閥門管理軟件（AMS）把智能儀表閥門的健康大數(shù)據(jù)信息采集進數(shù)據(jù)庫，在現(xiàn)場實現(xiàn)儀表閥門的電子巡檢、批量儀表閥門組態(tài)管理、校驗管理和儀表閥門臺賬電子化等基礎(chǔ)功能，為全廠設(shè)備的主動運維打下堅實的基礎(chǔ)。

動設(shè)備，目前工廠動設(shè)備主要有A類（核心設(shè)備）、B類（關(guān)鍵設(shè)備）和C類（重要設(shè)備），A類設(shè)備作為工廠核心設(shè)備，大部分都配套有保護系統(tǒng)，保護系統(tǒng)可以對核心設(shè)備的各種健康信息進行監(jiān)測和收集，通過開放接口（如Modbus TCP或OPC UA）提供給上層數(shù)據(jù)庫，已經(jīng)具備了數(shù)字化基礎(chǔ)。工廠動設(shè)備數(shù)字化基礎(chǔ)的主要目標(biāo)是B類動設(shè)備，B類作為關(guān)鍵設(shè)備一旦發(fā)生故障，也會嚴重影響生產(chǎn)，但是目前工廠普遍缺乏數(shù)字手段去監(jiān)測B類設(shè)備的健康狀態(tài)。所以B類設(shè)備的數(shù)字化基礎(chǔ)主要是為不同的動設(shè)備選擇合適的健康監(jiān)測傳感器。

靜設(shè)備，主要包括管道、罐、反應(yīng)器、換熱器等，目前靜設(shè)備的數(shù)字化基礎(chǔ)改造主要是集中對管道、罐或反應(yīng)器的腐蝕監(jiān)測上，傳統(tǒng)的腐蝕監(jiān)測手段基以侵入式有損監(jiān)測為主，基本采用預(yù)防式維護（每次檢修時），要實現(xiàn)靜設(shè)備腐蝕預(yù)測性監(jiān)測，可以在關(guān)鍵靜設(shè)備上添加數(shù)字化的非侵入式腐蝕監(jiān)測無線傳感器（Wireless HART），并通過專業(yè)的App軟件采集分析腐蝕數(shù)據(jù)，預(yù)測出靜設(shè)備管壁的腐蝕趨勢，從而實現(xiàn)預(yù)測性維護。而換熱器的換熱效率監(jiān)測可以在換熱器出入口配置一系列的無線溫度和壓力傳感器（Wireless HART），結(jié)合換熱器App實現(xiàn)對換熱器換熱性能、結(jié)垢系數(shù)、冷熱端負荷、清洗需求等關(guān)鍵狀態(tài)實現(xiàn)在線監(jiān)測，為換熱器的智能管理打下良好基礎(chǔ)。

4 數(shù)字化智能工廠建設(shè)的第四個基礎(chǔ)：網(wǎng)絡(luò)安全基礎(chǔ)

工廠數(shù)字化智能化的第四個基礎(chǔ)就是安全，安全分功能安全（Safety）和信息網(wǎng)絡(luò)安全（Security）兩部分，在智能工廠中，網(wǎng)絡(luò)安全將與功能安全同等重要，目前已經(jīng)成為智能工廠實現(xiàn)的重要前提和不可缺少的基礎(chǔ)。

智能工廠的網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計主要是針對工業(yè)現(xiàn)場的網(wǎng)絡(luò)與信息安全，簡稱工控網(wǎng)絡(luò)安全，目前工控網(wǎng)絡(luò)安全世界范圍內(nèi)廣泛認可的國際標(biāo)準(zhǔn)是IEC 62443，從工控網(wǎng)絡(luò)安全的過程、人和技術(shù)三個維度，面向用戶、系統(tǒng)集成商和供應(yīng)商詳細闡述了工控網(wǎng)路安全的安全級別、模型成熟度和應(yīng)具備的網(wǎng)絡(luò)安全防護能力；還強調(diào)了網(wǎng)絡(luò)安全量化要求、深度防御整體策略、風(fēng)險評估方法、網(wǎng)絡(luò)安全成熟度模型（19要素）、安全區(qū)、數(shù)據(jù)導(dǎo)管、安全分級和安全級別的生命周期等重要概念，為工控網(wǎng)絡(luò)整體規(guī)劃設(shè)計提供了很好的基準(zhǔn)和實踐指導(dǎo)。國內(nèi)于2019年頒布了網(wǎng)絡(luò)安全國標(biāo)GBT22239，即“等保2.0”，明確了網(wǎng)絡(luò)安全分級的需求，參考IEC 62443標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合中國實際要求，在每個級別的第5節(jié)專門提出了工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的擴展要求，為國內(nèi)智能工廠網(wǎng)絡(luò)安全基礎(chǔ)的設(shè)計指明了方向。

依據(jù)IEC 62443或等保2.0標(biāo)注如何設(shè)計落地可執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)安全措施，建立完整的網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)，將是智能工廠安全基礎(chǔ)設(shè)計的核心內(nèi)容，筆者參考標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合過去幾年的經(jīng)驗，在深度防御整體網(wǎng)絡(luò)安全策略的基礎(chǔ)上總結(jié)了７條落地可執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)安全措施，并且量化其安全收益，通過多個項目檢驗，可以滿足國內(nèi)外大部分行業(yè)以及等保2.0二級和三級的考評要求，如圖4所示。

圖4 網(wǎng)絡(luò)安全措施

5 數(shù)字化智能工廠建設(shè)的第五步：建立OT大數(shù)據(jù)平臺

大數(shù)據(jù)是數(shù)字化智能化的最核心特征，如何獲取工廠的大數(shù)據(jù)，建立大數(shù)據(jù)平臺，然后利用這些大數(shù)據(jù)來為生產(chǎn)服務(wù)即由傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析，輔助決策經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向真正數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)生產(chǎn)運營優(yōu)化模式的轉(zhuǎn)變，是工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型成敗的關(guān)鍵。

工廠大數(shù)據(jù)的類型主要有生產(chǎn)大數(shù)據(jù)、設(shè)備大數(shù)據(jù)兩大類型，下文根據(jù)大數(shù)據(jù)類型分別介紹目前在工廠應(yīng)用的大數(shù)據(jù)平臺。

生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺。在工業(yè)領(lǐng)域，尤其在過程行業(yè)里，生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺是目前比較成熟的工廠信息管理系統(tǒng)（PIMS），在控制系統(tǒng)智能基礎(chǔ)打好后，采用接口把工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集成進一個統(tǒng)一實時數(shù)據(jù)庫中進行存儲，通過數(shù)據(jù)調(diào)和、結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化、實現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度、生產(chǎn)全流程監(jiān)視、工藝管理、物料管理、質(zhì)量管理等MES場景應(yīng)用。目前在市場上應(yīng)用廣泛的PIMS的實時數(shù)據(jù)庫有OSI PI和ASPEN InfoPlus.21等，應(yīng)用基本成熟。

設(shè)備大數(shù)據(jù)平臺。設(shè)備數(shù)據(jù)相對生產(chǎn)數(shù)據(jù)會更復(fù)雜，它既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，也有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，還有一些是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，其集成難度會更大。針對不同的設(shè)備類型，工廠根據(jù)不同的設(shè)備數(shù)字化管理的需要，會實現(xiàn)不同級別的設(shè)備大數(shù)據(jù)平臺。

建立了生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺和設(shè)備數(shù)據(jù)平臺，平臺的數(shù)據(jù)需交互融合，甚至與工廠其它輔助或服務(wù)數(shù)據(jù)平臺（如物流、門禁、安全等）的數(shù)據(jù)也需交互融合。如工廠各部門或?qū)I(yè)數(shù)據(jù)平臺各異，會形成數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，限制數(shù)據(jù)的進一步融合應(yīng)用，也會造成各種數(shù)字化應(yīng)用（App）的“煙囪”設(shè)計現(xiàn)象。

為了打破工廠數(shù)據(jù)孤島，真正實現(xiàn)工廠數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)的目標(biāo)，中央數(shù)據(jù)倉庫的概念應(yīng)運而生，即把整個工廠的大數(shù)據(jù)及所有類型的OT大數(shù)據(jù)都集成到一個統(tǒng)一的中央大數(shù)據(jù)庫中，工廠的所有應(yīng)用都統(tǒng)一從該數(shù)據(jù)倉庫中獲取數(shù)據(jù)，這就對工廠的OT大數(shù)據(jù)平臺提出了新的要求，它既要具備實時數(shù)據(jù)庫快速大容量存儲等特點，也需提供關(guān)系數(shù)據(jù)庫查詢分析的便利，于是出現(xiàn)了新的數(shù)據(jù)庫技術(shù)——數(shù)據(jù)湖（Data Lake）。艾默生Optics Data Lake就是典型的可用于工廠或企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的新型數(shù)據(jù)庫，它采用的是MOGO DB技術(shù)搭建的分布式數(shù)據(jù)庫，沒有容量限制，同時兼有實時數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)特點，關(guān)鍵是提供了各種接口幫助用戶來集成不同類型的OT的數(shù)據(jù)源，幫助用戶在工廠甚至全企業(yè)建立統(tǒng)一的中央數(shù)據(jù)倉庫，其架構(gòu)如圖5所示。

圖5 艾默生Opitcs DataLake應(yīng)用架構(gòu)

中央數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)并不只是簡單的堆積，各個系統(tǒng)產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)堆積在一起使用，將會使使用成本非常高，不同類型數(shù)據(jù)只能在某些部門使用，而且會經(jīng)常出現(xiàn)命名不統(tǒng)一、口徑不統(tǒng)一、基準(zhǔn)不統(tǒng)一的情況，從而導(dǎo)致整個工廠或企業(yè)的數(shù)據(jù)無法真正用起來，無助于改變當(dāng)前工廠的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。所以還需要在工廠或企業(yè)全局數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，進行標(biāo)準(zhǔn)定義及分層建模，形成一套完整、規(guī)范、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)體系，即工廠或企業(yè)數(shù)據(jù)中臺體系。

要實現(xiàn)完整數(shù)據(jù)中臺，需要規(guī)劃數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)層次架構(gòu)，并定義每一層的模型建設(shè)規(guī)范，在智能工廠數(shù)據(jù)中臺實施過程中嚴格按照此規(guī)劃執(zhí)行，以某化工廠為例，其規(guī)劃的數(shù)據(jù)中臺體系架構(gòu)有４層：

·貼源數(shù)據(jù)層（ODS，也稱操作數(shù)據(jù)層）：對工廠各部分數(shù)據(jù)進行采集、匯聚，盡可能保留工廠各部分原流程數(shù)據(jù)，僅做簡單地整合，不做深度清洗加工。

·統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉層（DW）：一般有明細數(shù)據(jù)層和匯總數(shù)據(jù)層，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫功能一致，對全歷史過程數(shù)據(jù)進行建模存儲，對來源于應(yīng)用服務(wù)的數(shù)據(jù)進行重新組織；與傳統(tǒng)不同的是數(shù)據(jù)倉層需要從應(yīng)用服務(wù)易于理解的視角來重新組織，定義一致的指標(biāo)、維度、各應(yīng)用板塊、應(yīng)用域按照統(tǒng)一規(guī)范獨立建設(shè)，形成統(tǒng)一的規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)體系。

·標(biāo)簽數(shù)據(jù)層（TDM）：面向?qū)ο蠼＃瑢缟a(chǎn)部門、跨數(shù)據(jù)域的特定對象進行整合，通過ID-Mapping把各個應(yīng)用板塊、各個生產(chǎn)過程的同一對象的數(shù)據(jù)打通，形成對象的全域標(biāo)簽體系，方便后續(xù)深度分析、挖掘應(yīng)用。例如工廠的綜合能耗模型和動設(shè)備健康模型等。

應(yīng)用數(shù)據(jù)層ADS：按照應(yīng)用的需要從統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉層，標(biāo)簽層抽取數(shù)據(jù)，并面向應(yīng)用的特殊需要加工特定數(shù)據(jù)，以滿足應(yīng)用及性能需要。

在數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)過程中，數(shù)據(jù)的讀取也有嚴格規(guī)范要求，貼源數(shù)據(jù)層直接從生產(chǎn)裝置或日志系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，貼源數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)只被統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉層使用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉層數(shù)據(jù)提供給標(biāo)簽層和應(yīng)用層使用。貼源數(shù)據(jù)層、統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉層只保存元數(shù)據(jù)及被標(biāo)簽層和應(yīng)用層引用，不直接支撐應(yīng)用。所有應(yīng)用數(shù)據(jù)均來自標(biāo)簽層和應(yīng)用層。當(dāng)數(shù)據(jù)中臺體系建設(shè)完整之后，智能工廠建設(shè)的第五步才算完成，某化工廠的數(shù)據(jù)中臺體系架構(gòu)圖參考如圖6所示。

圖6 智能工廠數(shù)據(jù)中臺體系架構(gòu)

6 數(shù)字化智能工廠搭建的第六步：數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營優(yōu)化應(yīng)用

數(shù)據(jù)中臺建設(shè)好后，數(shù)字化智能工廠建設(shè)只剩最后一步，即大數(shù)據(jù)的“終極應(yīng)用”，所有的應(yīng)用都是以前五個方面作為重要的技術(shù)基礎(chǔ)，最終真正為工廠的安全、可靠性、生產(chǎn)效率、能源排放或人員技能賦能服務(wù)，它是數(shù)字化智能工廠最終價值的集中體現(xiàn)。工廠、行業(yè)、工藝和生產(chǎn)需求的不同，應(yīng)用也不盡相同，筆者綜合最近幾年智能工廠的應(yīng)用總結(jié)為如下幾類：

第一類應(yīng)用是傳統(tǒng)的MES各功能場景應(yīng)用，例如生產(chǎn)流程，資產(chǎn)裝置的可視化、物料管理、質(zhì)量管理、稱重管理、配方管理、批量生產(chǎn)計劃、智能生產(chǎn)調(diào)度等等，跟傳統(tǒng)的MES功能塊不同的是它所有生產(chǎn)管理模塊的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)都是依據(jù)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺，各模塊直接可以互相協(xié)調(diào)、信息互通，不存在煙囪式的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和優(yōu)化，各功能塊的價值也不斷優(yōu)化，以智能工廠數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)管理，實現(xiàn)運營優(yōu)化的目標(biāo)。

第二類應(yīng)用是基于云的服務(wù)應(yīng)用，既可以私有云，也可以借助公有云的平臺，工廠數(shù)據(jù)中臺提供安全的云的接口通路，并作為云應(yīng)用的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，支撐各種云應(yīng)用，例如生產(chǎn)運營信息和資產(chǎn)信息在移動平臺（手機）上的推送應(yīng)用，增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)實現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備現(xiàn)場預(yù)測式維護；虛擬工廠實現(xiàn)操作員培訓(xùn)，工藝優(yōu)化驗證，工藝或設(shè)備知識庫系統(tǒng)（KBA）等。

第三類應(yīng)用主要是IT/OT融合應(yīng)用，數(shù)據(jù)中臺提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)的IT接口，如WebAPI，可以實現(xiàn)IT域OT的融合應(yīng)用。

第四類應(yīng)用就是OT數(shù)據(jù)的深入分析，挖掘優(yōu)化應(yīng)用，這是數(shù)字化數(shù)據(jù)應(yīng)用中難度最高的但也是價值最大的，是數(shù)字化智能工廠價值的最高體現(xiàn)。工廠OT大數(shù)據(jù)相對IT有“小數(shù)據(jù)，大應(yīng)用”的特點，由于工業(yè)行業(yè)專業(yè)性強，生產(chǎn)裝置大部分時間是在線生產(chǎn)狀態(tài)，所以數(shù)據(jù)的豐富性、典型性和收斂性不如IT數(shù)據(jù)，在做OT大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用時，除了數(shù)據(jù)驅(qū)動分析之外，往往還要結(jié)合工藝原理來分析，即數(shù)據(jù)驅(qū)動和工藝原理驅(qū)動結(jié)合的挖掘方法，因此需要相對專業(yè)的OT大數(shù)據(jù)分析挖掘軟件工具，根據(jù)工廠現(xiàn)場裝置建模，然后基于模型結(jié)合大數(shù)據(jù)分析提煉算法進行應(yīng)用。以艾默生工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘軟件Optics Analytics為例，它分為離線分析和在線分析兩部分：離線分析采用多種機器學(xué)習(xí)算法（數(shù)據(jù)清洗、PCA、聚類、決策樹、回歸等）對工廠歷史大數(shù)據(jù)進行各種深入分析，建立過程和資產(chǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動模型并進行驗證；然后采用在線模塊，結(jié)合工具軟件內(nèi)嵌的豐富工藝原理模型形成數(shù)據(jù)驅(qū)動和工藝原理驅(qū)動結(jié)合的在線優(yōu)化模型，投入生產(chǎn)應(yīng)用，在線模型從數(shù)據(jù)中臺實時獲取生產(chǎn)在線的數(shù)據(jù)信息，采用多種在線學(xué)習(xí)方法（如遞歸估計、在線聚類、模型在線訓(xùn)練）不斷優(yōu)化模型，結(jié)合在線的應(yīng)用功能模塊，可以實現(xiàn)在線根因確認（RCA），專家規(guī)則的預(yù)測性干預(yù)，復(fù)雜事件的根源確認等應(yīng)用功能，建立專家系統(tǒng)，幫助用戶實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的輔助生產(chǎn)決策，生產(chǎn)優(yōu)化，能源優(yōu)化等功能。

通過以上六個方面，基本完成了智能工廠的建設(shè)工作。智能工廠的技術(shù)在飛速發(fā)展，智能工廠的建設(shè)也不是一次性的工程，需要根據(jù)這六個步驟不斷循環(huán)優(yōu)化工廠各部分，吸收新的落地的數(shù)字化方案，持續(xù)地把自己工廠向更加智能化、智慧化方向推進。

智能工廠的建設(shè)是一個非常復(fù)雜和長期的過程，一定要遵循“整體規(guī)劃、分步實施”的策略，著眼工廠全局和未來發(fā)展方向，從工廠或企業(yè)上層整體規(guī)劃，獲得企業(yè)管理層的堅定支持；實施需要腳踏實地，從基礎(chǔ)做起，一步步往上走，分階段、分步驟、分目標(biāo)地實施，才能最終確保成功。

作者簡介：

黃雪鋒，艾默生系統(tǒng)及解決方案部門首席技術(shù)顧問、工業(yè)軟件和數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)負責(zé)人。長期從事電子技術(shù)，軟件編程和自動化相關(guān)技術(shù)工作，對多家PLC、DCS有深入研究，結(jié)合深厚的IT技術(shù)背景，對工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能工廠的搭建規(guī)劃有著豐富的實踐經(jīng)驗。

參考文獻：

[1]覃偉中,等.石油化工智能制造[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2018.

[2]付登坡,等.數(shù)據(jù)中臺:讓數(shù)據(jù)用起來[M].北京:機械工業(yè)出版社,2020.

[3]TerrenceBlevins,WillyK.Wojsznis,MarkNixon.先進控制基礎(chǔ):工具、技術(shù)和應(yīng)用[M].北京清華大學(xué)出版社,2021.

摘自《自動化博覽》2022年7月刊