智能工厂信息化系统建设规划研究

智能工厂信息化系统建设规划研究

李俊伟

140622198409140016

摘要：随着额科技水平的迅速提升，智能工厂建设已经成为有色金属冶金改革的必然趋势。将数字化应用在智能工厂建设中，以此来实现企业智能化的发展目标，促使企业向智能化、数字化的方向转型。利用三维建模、物联网、信息化系统、数字分析平台等技术，实现人与设备协同工作，打造自动化程度更高，生产流程可控的数据化、柔性化、智能化、可视化、少人化或无人化的智能制造新模式。

关键词：智能工厂；信息化系统建设；规划研究

引言

随着信息技术的快速发展，使得社会经济各个领域由网络化、数字化逐步向智能化的方向迈进。有色金属冶金作为传统工业中的重要组成部分，其本身具有风险密集性等特征。近几年来，随着供给侧结构深入推进，对安全环保的要求也越来越高，因此，有色金属冶金向智能工厂转型已经成为一种必然趋势。积极推进改革创新，以提高企业在市场上的竞争力。智能工厂是工业化和信息化的深入融合，而信息化是智能工厂的灵魂所在，需以信息化为支撑，推进智能工厂建设的探索和实践。

1智能工厂建设的介绍

1.1背景

1929-1933年，许多资本主义国家都经历了十分严重的经济危机，为了有效解决这一经济危机，大多数国家纷纷将制造业作为发展的重点内容。首先，德国率先提出工业4.0理念，紧接着，美国便提出国家制造业创新网络的新规划，旨在利用互联网的优势，再次实现工业化的持续发展，并以此来加强美国制造行业的影响力和竞争力。随后，我国结合世界工业产业改革发展的趋势，正式提出中国制造2025计划，目的是进一步实现制造强国的发展目标。与其他流程工业领域相比较，有色金属冶金行业具有投资风险大以及环保监管严格等显著特征。再加上有色金属冶金对自动化程度的要求相对较高，且更容易受到市场经济变化的影响，对此，有色金属冶金对智能化与信息化也具有很高的要求。而该项目作为示范性工程项目，为整个有色金属冶金智能工厂建设提供有力的借鉴和参考依据。

1.2智能工厂信息化建设分析

通过对国内外智能工厂建设模式的研究，以及智能工厂相关标准、指导意见和试点工厂的分析，确定智能工厂信息化建设范围。智能工厂建设主要包括先进工业制造技术和工业互联网两大部分。其中，先进工业制造技术，泛指智能机器设备、先进工艺材料等，主要是车间生产设备和生产线的智能化；工业互联网，泛指信息技术在智能制造方面的深化应用，包括工业应用层、工业平台层、基础设施层、边缘层和安全防护。智能工厂信息化建设涵盖工业互联网大部分内容，从智能应用建设、平台建设、基础设施到网络安全防护。

3智能工厂信息化建设问题

3.1数据有效管理的问题

生产过程数据是一个庞大复杂的集合，具有数据量大、数据类型多和高速性等特征。如MES系统、制丝集控、卷包数采等系统每天均产生大量数据，且数据类型繁多，包括质量数据、产量数据、消耗数据等，同时对数据处理速度有较高要求。生产数据分散存储于各信息系统或底层设备，历史数据存储时长不一，数据存储空间各异，数据存储安全性值得担忧。对大规模历史数据进行集中存储，不仅要求服务器拥有足够的存储空间，而且对数据的安全存储、高效检索性能等提出了挑战。

3.2创新应用的问题

在智能工厂创新应用建设探索过程中，业务部门更加深刻认识到数据的价值，形成了数据分析众创氛围。随着数据分析工作的不断深入，缺乏数据平台支撑的矛盾日益凸显。智能工厂的创新应用需要坚实的数据基础，对各业务维度数据进行系统梳理、建立关联、有效存储等。传统信息系统（如MES、ERP等）的技术架构难以应对大规模数据的分析，并且利用生产数据库进行大数据分析，会给生产系统带来性能和稳定性风险。数据分析众创，还需要解决问题是从哪里可以获取哪些数据？用哪些工具进行有效分析？目前数据获取数据的主要方式是从各信息系统中人工导出数据，在跨系统获取数据时，往往不知道有哪些数据，不知道数据之间有何关联等，同时缺少系统专业的分析模型和方便易用的数据分析工具。

4智能工厂的建设体系规划

4.1智能决策平台

智能决策平台为生产资源整合、管理风险防范及企业生产决策提供数据支持。基于各类系统的深度应用和高度集成，利用BI分析功能，快速准确提供业务数据信息，通过对项目生产数据、建模情况及各类资源存量、消耗等数据的分析，建成项目生产“横向互联、纵向集成”的信息管理模式，实现对各子系统的数据共享与分析，构建了制造业的核心管理体系。

4.2生产环境控制信息系统

生产环境控制信息系统主要管理生产空调、除尘、冷冻等设备运行情况。用室内外焓值计算和比较功能进行空调运行全年多工况自动分区，采用分季节浮动露点送风、新风冷量优先的控制原则，对新回风阀进行智能控制，合理利用新回风冷量和热量。然后通过专家PID算法对送、回风机和循环水泵输出频率进行调节，并根据室内对冷热量、洁净度的要求，对除尘系统和冷冻系统进行调控，最终实现温湿度的精确控制。通过对各工序进行智能化控制，数据的记录和查询，满足各工序不同温湿度、洁净度的控制，生产环境能耗的核算和记录要求，减少了人工抄表、手动调节的过程。

4.3智能工厂体系架构

数字化工厂属于智能制造中基本内容之一，主要是对企业中的产品研发以及产品制造等方面进行高度统一的管理与控制，从而有效实现顶层研发制造管理的高度集成。特别是对于管理层、控制层以及现场层等等，主要是利用工业网络的作用，以此来实现组网，并对生产管理到工业网的底层网络，实现有效连接。除此之外，还会对生产过程中的监管以及生产现场执行、收集现场生产设备等，实现有效供给。在产品研发过程中，应实现建模仿真操作，并结合产品的本身情况，对生产系统实现充足与运行，确保生产系统的可靠性与质量性，从而为生产制造中的流程优化以及大规模网络制造奠定坚实基础。针对数字化工厂的建设情况，可以将其分成四个不同的层次，对其进行结构分析，主要分为设备资源数据库层、控制层、管理层以及协同层等。

3.4网络安全防护

网络安全防护是保障。网络安全防护对边缘层、基础设施层、平台层、应用层等多层面进行综合性的安全防护，包括数据安全、应用安全、网络安全和工控安全。数据安全侧重数据加密传输、安全存储、分类分级、访问控制、敏感数据识别和保护等方面；应用安全侧重身份认证、权限控制、微服务组件安全、应用安全加固等方面；网络安全侧重网络访问控制、入侵检测、防火墙、工控网络安全、无线网络监控等方面；工控安全侧重设备可信验证、工控协议防护、工控系统防护等方面。

结语

综上所述，工厂信息数字化是智能化运营和维护的基础和前提。设计成品的数字化交付，不仅能大大提升设计的效率和质量，还能有效减少图纸交付的成本。随着信息技术在生产制造和工业领域的不断深化应用，制造业正经历以信息化与工业化深度融合为标志的新一代产业革命，逐步向数字化、智能化、透明化和人机协同的智能制造方向发展。工程数据是展现出工厂客观存在的基础数据，应充分发挥出工程数据的优势，实现工厂数字化交付，加强企业自身复合型信息化人才的培养，为进一步实现数字化工厂建设提供保障。为智能工厂创新应用提供可扩展高性能的系统平台以及对数据分析众创提供高质量的数据服务，在数字资产管理和数据深化应用等方面支撑智能工厂信息化建设。

参考文献

[1]孙宝平.数字交付与工厂运维衔接优化方案研究[J].石油化工自动化，2022，58（3）：65-68+95.

[2]马时霖，秦海良，王晓刚，等.浅谈智能工厂建设中的数字化应用[J].乙烯工业，2021，33（4）：6-10.

[3]张华.以集成化设计为源头的数字化工厂建设探索与实践[J].石油化工设计，2022，39（2）：1-4+7+77.