工业互联网下的现场数据接入与智能优化

"工业互联网垂直行业应用报告（2019版）工业互联网产业联盟（AII）" 工业互联网是现代制造业的重要趋势，它通过深度融合信息技术和工业生产流程，提升效率、优化资源配置。在钢铁行业中，现场数据接入和边缘计算是实现这一目标的关键环节。 当前，钢铁企业的数据应用存在一些问题。冶金模型主要依赖机理或经验，这在面对高品质产品制造和多品种生产时显得不够灵活，需要优化。在生产控制和制造管理中，智能决策模型的应用较少，大部分仍依靠人工经验进行生产计划和组织。此外，大量的细粒度数据在生产过程中未得到充分利用，数据仓库虽然支持了一定的分析，但大数据潜力尚未被充分挖掘。 针对以上现状，工业互联网提供了改进的途径。通过现场数据采集与边缘计算，可以构建一个能够快速响应个性化需求的高品质制造模式，打造“有智商的工厂”。具体来说，现场数据接入涉及到多个独立的IT系统，这些系统可能来自不同的供应商，具有各自的特性和结构。为了整合数据，通常会在低层级系统之上建立新的系统，进行数据处理和上传，以实现共享和跨系统应用。然而，这种方法往往导致系统层次增加，架构复杂性提高。 边缘计算在这一场景中的作用是，它允许在数据生成的源头附近进行初步处理，减少了对中央数据中心的依赖，提高了数据处理速度和效率。对于钢铁行业，边缘计算可以实时分析现场设备的运行状态，进行故障预测和预防性维护，同时支持快速的生产决策，如质量在线判定、设备状态预测、优化排产和实时成本盈利预测。 在工业互联网的实践中，钢铁行业还可以探索其他应用场景，例如轧机振动监测及抑振技术研究，以提升产品质量和设备寿命；实施集成客户的制造工程，加强供应链协同，提升整体运营效率。这些细化的应用场景体现了工业互联网在解决行业痛点和提升竞争力方面的巨大潜力。 工业互联网在钢铁行业的应用不仅涉及数据接入和边缘计算的技术实施，还需要克服数据孤岛、系统复杂性等问题，以实现数据的全面整合和智能应用，推动行业向更高水平的智能制造转型。