基于煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺推動傳統(tǒng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級

趙宏博1,2，劉偉1，李永杰1，王強1，吳建1

1. 北京北科億力科技有限公司，北京 100102

2. 北京東方國信科技股份有限公司，北京 100102

摘要：通過煉鐵物聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)采集高爐現(xiàn)場監(jiān)控系統(tǒng)、檢化驗系統(tǒng)、生產(chǎn)運營系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，根據(jù)工藝流程建立相關(guān)機理數(shù)學模型及信息物理系統(tǒng)，研發(fā)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和機理模型的大數(shù)據(jù)存儲和智能互聯(lián)平臺，對煉鐵工序海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘。結(jié)合機理模型及冶金行業(yè)的核心評價標準，對不同企業(yè)、各工序、各人員操作數(shù)據(jù)進行橫向及縱向?qū)Ρ确治?#xff0c;在此平臺上快速高效地完成煉鐵操作制度的建議、煉鐵大數(shù)據(jù)的云端數(shù)學建模計算、煉鐵信息和標準的快速獲取、煉鐵問題的互動咨詢等，探索了信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與傳統(tǒng)冶金技術(shù)的深度融合。

關(guān)鍵詞：煉鐵；大數(shù)據(jù)；智能制造；信息物理系統(tǒng)

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2017058

論文引用格式：趙宏博, 劉偉, 李永杰, 等. 基于煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺推動傳統(tǒng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級[J]. 大數(shù)據(jù), 2017, 3(6): 15-26.

ZHAO H B, LIU W, LI Y J, et al. Transformation and upgrade of the traditional industry based on big data intelligent interconnection platform for iron-making[J]. Big Data Research, 2017, 3(6): 15-26.

1? 引言

1996年以來，我國鋼鐵產(chǎn)量已連續(xù)18年位居世界第一，年復(fù)合增長率達12.9%。但是，鋼鐵行業(yè)的迅猛發(fā)展也造成了目前整個行業(yè)體量大、產(chǎn)能過剩、競爭激烈、污染嚴重、利潤率低等現(xiàn)狀。市場競爭壓力迫使冶金企業(yè)從過去的追求規(guī)模化、重量型向產(chǎn)品市場占有率及利潤最大化、質(zhì)量型發(fā)展，從要素驅(qū)動、投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動的新常態(tài)，在風險可控的前提下積極謀求轉(zhuǎn)型升級，才能確保冶金企業(yè)的生存和可持續(xù)發(fā)展，這就要求冶金企業(yè)必須利用現(xiàn)有資源，最大限度地發(fā)揮人、財、物的效能，建立更加數(shù)字化、智能化、高效率的生產(chǎn)及業(yè)務(wù)流程，更精細化地控制生產(chǎn)成本。

現(xiàn)代信息技術(shù)特別是企業(yè)資源計劃（ERP）、執(zhí)行制造系統(tǒng)（MES）、自動控制等系統(tǒng)正是為了滿足企業(yè)技術(shù)和管理的需求而產(chǎn)生并不斷發(fā)展改進的，成為協(xié)助企業(yè)管理、實現(xiàn)價值的重要技術(shù)手段。目前這些技術(shù)已應(yīng)用于大多數(shù)的鋼鐵企業(yè)。在生產(chǎn)運營過程中，每時每刻都有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集存儲，但是，由于缺乏合適的處理技術(shù)，很多數(shù)據(jù)僅僅存在于硬盤中，沒有經(jīng)過分析和加工轉(zhuǎn)化為更有價值的信息，對海量數(shù)據(jù)的快速處理和價值的深度挖掘已成為冶金企業(yè)信息化深度應(yīng)用的一個瓶頸。另外，企業(yè)信息化的發(fā)展需要引入多個系統(tǒng)，系統(tǒng)所需的服務(wù)器及存儲資源獨占系統(tǒng)，但無法實現(xiàn)共享。此外，硬件的逐漸更新、機房和設(shè)備的擴張給企業(yè)在信息化的投資、運維和能耗等方面帶來了巨大壓力。

煉鐵大數(shù)據(jù)技術(shù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的引進能夠很好地處理信息技術(shù)與鋼鐵現(xiàn)狀之間的矛盾，對生產(chǎn)經(jīng)營和管理起到巨大的改善作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用將使冶金企業(yè)有效縮減以往對數(shù)據(jù)存儲、處理和硬件、場地方面的巨大投資，并取得更加明顯的效果。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用將使工業(yè)企業(yè)的運營和流程數(shù)據(jù)得到更深的開發(fā)。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺整合生產(chǎn)單位的設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合冶煉工藝機理、設(shè)備管理模型對數(shù)據(jù)進行多維度深度挖掘，使“沉睡”的數(shù)據(jù)發(fā)揮出應(yīng)有的價值。一方面極大解放了冶金企業(yè)中相當大一部分技術(shù)人員的工作，另一方面從數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘方面，使企業(yè)對冶金規(guī)律的認識得到很大的提高。工業(yè)智能制造技術(shù)的使用和普及，首先需得到技術(shù)人員和管理人員的支持和認可，才能在冶金企業(yè)以及其他工業(yè)企業(yè)得到快速開展。

“互聯(lián)網(wǎng)+冶金工業(yè)”能夠改變冶金企業(yè)在社會上的印象（如技術(shù)落后、污染嚴重、頑固不化、安全頻發(fā)等）。同時，發(fā)揮“互聯(lián)網(wǎng)+”的效應(yīng)，充分借助社會化智力資源對冶金工業(yè)的支撐力度，將部分業(yè)務(wù)（如工業(yè)傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)分析處理、人員管理培訓等）承包給外圍單位，使冶金企業(yè)自身實力得到極大增強。更為重要的是，“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的應(yīng)用打破了傳統(tǒng)冶金企業(yè)封閉的技術(shù)圈，數(shù)據(jù)、管理、流程優(yōu)化等都能夠在更大范圍得到有效利用和增強。以冶金企業(yè)高爐煉鐵為例，天氣預(yù)報、同類型企業(yè)對標、產(chǎn)品價格等互聯(lián)網(wǎng)普遍應(yīng)用的信息對未來的預(yù)測能夠極大地影響高爐的生產(chǎn)。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺和“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)以實現(xiàn)和提升企業(yè)效益為目標，技術(shù)服務(wù)于應(yīng)用，解決重點需求和企業(yè)關(guān)心的成本控制，利用量化的方法從整體上制定戰(zhàn)略，服務(wù)于全局。

中國鋼鐵工業(yè)年產(chǎn)值高達數(shù)萬億元，占國家GDP的比重約為12%。通用電氣公司董事長杰夫·伊梅爾特在2013年主題為“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——當智慧遇上機器”的論壇上演講提出，即將到來的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命會帶來不可估量的巨大效益。以提升整個行業(yè)生產(chǎn)率1%計，煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺和“互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)”在鋼鐵工業(yè)的應(yīng)用就可能帶來每年數(shù)百億元的潛在巨大收益。

綜上所述，鋼鐵行業(yè)目前面臨的外部市場和內(nèi)部壓力決定了冶金企業(yè)必須通過不斷變革，引入煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺和“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)，才能實現(xiàn)技術(shù)和管理模式的更新及突破，重新獲得強大的生命力和競爭力。

本文首先從總體結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)流向、組件4個方面對煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺的架構(gòu)及技術(shù)要點進行詳細闡述，再通過對平臺功能服務(wù)的介紹，明確如何利用大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)設(shè)計、生產(chǎn)、操作、管理、維護、科研等冶金鏈條各關(guān)鍵環(huán)節(jié)的鏈接。

2 ?煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺功能架構(gòu)

2.1 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺總體結(jié)構(gòu)

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺以生產(chǎn)工藝為主導，充分利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、云存儲、云計算等技術(shù)進行體系化和標準化建設(shè)。針對高爐設(shè)計、生產(chǎn)和操作特點的多樣化，從傳熱學、煉鐵學等機理層面建立合理的預(yù)警標準，實現(xiàn)行業(yè)各高爐的安全、長壽生產(chǎn)，實現(xiàn)煉鐵智能化、數(shù)字化、自動化，提升煉鐵勞動生產(chǎn)率；煉鐵生產(chǎn)工藝機理模型包含物料利用模塊、技術(shù)經(jīng)濟指標模塊、冶煉機理模塊、熱風爐燃燒自動控制模塊；結(jié)合數(shù)字化布料制度、操作爐型管理標準實時判斷物料及能量的利用狀態(tài)，進一步完善高爐操作標準，提高崗位人員對高爐操作的掌控能力，提升煉鐵過程的數(shù)字化、科學化、智能化、標準化水平，實現(xiàn)高爐長期穩(wěn)定運行，促進煉鐵成本持續(xù)下降，降低燃料消耗水平；實現(xiàn)行業(yè)關(guān)鍵指標的數(shù)據(jù)對標、趨勢監(jiān)測以及數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，結(jié)合機器學習算法和業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)進行分析，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及數(shù)據(jù)標準，集成云端的設(shè)計方案和優(yōu)化經(jīng)濟指標，開放針對開發(fā)者的微服務(wù)接口，分享作品到應(yīng)用市場，對行業(yè)的設(shè)計院和供應(yīng)商進行綜合性的評價，形成專家?guī)煲约爸R庫等。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺總體結(jié)構(gòu)

從信息物理系統(tǒng)平臺整體設(shè)計考慮，其系統(tǒng)包括：感知和控制層、單元級業(yè)務(wù)層、系統(tǒng)級整合層、行業(yè)級云平臺。實現(xiàn)狀態(tài)感知、實時分析、科學決策和精準執(zhí)行，進一步優(yōu)化資源配置。構(gòu)建跨系統(tǒng)、跨平臺、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集散中心、數(shù)據(jù)存儲中心、數(shù)據(jù)分析中心和數(shù)據(jù)共享中心，基于工業(yè)云服務(wù)平臺推動專業(yè)軟件庫、應(yīng)用模型庫、產(chǎn)品知識庫、測試評估庫、案例專家?guī)斓然A(chǔ)數(shù)據(jù)和工具的開發(fā)集成和開放共享，實現(xiàn)生產(chǎn)全要素、全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期管理的資源配置優(yōu)化，提升生產(chǎn)效率，創(chuàng)新模式業(yè)態(tài)，構(gòu)建全新產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。以優(yōu)化鐵水成本為整個大煉鐵的智能制造技術(shù)目標，建立燒結(jié)、球團、高爐的整體智能協(xié)同優(yōu)化制造方針。通過大數(shù)據(jù)深度挖掘進行多維綜合計算分析，對從鐵礦粉焙燒造塊到鐵水產(chǎn)出的整個過程的物質(zhì)流、能量流、信息流進行全面監(jiān)測和智能優(yōu)化。以冶煉工藝為主、以數(shù)據(jù)挖掘和人工智能為輔，開發(fā)從原燃料到生產(chǎn)出鐵水的全流程工藝模型及智能專家系統(tǒng)，例如優(yōu)化配料模型不再是燒結(jié)和高爐分開，而是以鐵礦粉—燒結(jié)產(chǎn)質(zhì)量—高爐鐵礦石煉鐵性能—爐渣鐵水成分性能為技術(shù)鏈條，在保證鐵礦石和渣鐵成分、煉鐵性能的前提下，通過非線性尋優(yōu)模型實現(xiàn)噸鐵成本最優(yōu)，而不是只考慮燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量，忽略鐵礦石的煉鐵性能對高爐爐況的影響。

2.2 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺涉及底層傳感器的數(shù)據(jù)到云平臺的整體網(wǎng)絡(luò)鏈路，在數(shù)據(jù)鏈路形成閉環(huán)過程中經(jīng)過的網(wǎng)絡(luò)包括生產(chǎn)控制網(wǎng)（單元級）、辦公生產(chǎn)網(wǎng)（系統(tǒng)級）、企業(yè)工業(yè)局域網(wǎng)（企業(yè)級煉鐵平臺）和互聯(lián)網(wǎng)（煉鐵智能互聯(lián)平臺）。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.3 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺數(shù)據(jù)流向

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺數(shù)據(jù)流向如圖3所示。首先從燒結(jié)、球團和高爐等感知與控制部分采集數(shù)據(jù)，獲得數(shù)據(jù)源；然后，將數(shù)據(jù)整合到生產(chǎn)單元，再把數(shù)據(jù)匯總到集團或企業(yè)級信息中心；將集團或企業(yè)的信息中心與煉鐵行業(yè)工業(yè)云進行對接；最后，把處理、分析后的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)反饋給最終的用戶。數(shù)據(jù)流的每個環(huán)節(jié)都需要對數(shù)據(jù)進行治理，包括數(shù)據(jù)采集、元數(shù)據(jù)調(diào)度與管理、數(shù)據(jù)運營、數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

圖3 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺數(shù)據(jù)流向

2.4 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺組件

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺主要面向煉鐵高爐的行業(yè)云平臺。充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)，打破地域限制和信息“孤島”，建立模擬實操系統(tǒng)和機理培訓機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流的“引進來”和“走出去”。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺組件構(gòu)成如圖4所示。

圖4 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺組件構(gòu)成

企業(yè)級數(shù)據(jù)源通過智能網(wǎng)關(guān)進行數(shù)據(jù)處理、轉(zhuǎn)換、打包等操作，與煉鐵工業(yè)云和智能服務(wù)平臺對接。云平臺在異構(gòu)集成的過程中對外提供3種數(shù)據(jù)接口：自定義協(xié)議接口、HTTP接口和OPC Client DA/UA接口，以滿足不同煉鐵工業(yè)現(xiàn)場的需求，適配不同煉鐵工業(yè)2.0、工業(yè)3.0等多種現(xiàn)場環(huán)境。對外數(shù)據(jù)接口層采集數(shù)據(jù)后，通過分布式消息中間件對數(shù)據(jù)信息進行集中管理；多進程多任務(wù)數(shù)據(jù)處理服務(wù)訂閱消息中間件的數(shù)據(jù)信息，并對數(shù)據(jù)信息進行轉(zhuǎn)換和預(yù)處理；通過數(shù)據(jù)庫分庫分表中間件，把數(shù)據(jù)集中、批量存儲到實時數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、分布式緩存，實時數(shù)據(jù)庫負責存儲設(shè)備數(shù)據(jù)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫負責存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分布式緩存負責數(shù)據(jù)實時監(jiān)測；數(shù)據(jù)存儲單元還提供檢索引擎和Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)體系，每個組件之間通過服務(wù)相互協(xié)調(diào)工作；對外提供應(yīng)用接口和Web組態(tài)，最終形成業(yè)務(wù)層，為行業(yè)相關(guān)人員提供服務(wù)。

3 ?煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺功能服務(wù)

目前煉鐵行業(yè)企業(yè)間技術(shù)生產(chǎn)相對獨立，數(shù)據(jù)相對零散，行業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計更多依賴人工的統(tǒng)計，準確性和時效性都無法保證，同時企業(yè)生產(chǎn)缺乏行業(yè)級信息物理系統(tǒng)，無法隨時監(jiān)控產(chǎn)線各工序的運行狀況，實現(xiàn)遠程工況診斷、對標和“云服務(wù)”。生產(chǎn)企業(yè)也開始意識到基于現(xiàn)有單元級二級系統(tǒng)以及一些獨立的檢測模塊無法在煉鐵生產(chǎn)流程的成本、能耗方面做出革命性的轉(zhuǎn)變，這就對煉鐵流程的優(yōu)化提出了更高的要求，為煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺的建立奠定了堅實的需求基礎(chǔ)。因此，亟需建設(shè)行業(yè)級信息物理系統(tǒng)，突破地域、組織、機制的界限，實現(xiàn)對人才、技術(shù)、資金等資源和要素的高效整合，從而帶動煉鐵行業(yè)產(chǎn)品、模式和業(yè)態(tài)創(chuàng)新。

本節(jié)首先闡述煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺針對整個生態(tài)圈各類用戶的服務(wù)定位，再介紹如何建設(shè)平臺支撐各類服務(wù)，最后闡述如何利用平臺和大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

3.1 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺建設(shè)

平臺旨在通過建設(shè)面向煉鐵企業(yè)、高校、研究院所、鋼鐵設(shè)計院、設(shè)備供應(yīng)商、鋼鐵類期刊/學會、職能機構(gòu)等行業(yè)內(nèi)相關(guān)機構(gòu)的完整煉鐵生態(tài)圈，使生態(tài)圈內(nèi)的成員可以通過大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨平臺的互聯(lián)、互通和互操作，促成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成、交換和共享的閉環(huán)自動流動，在全局范圍內(nèi)實現(xiàn)信息全面感知、深度分析、科學決策和精準執(zhí)行，助推煉鐵行業(yè)的智能升級和技術(shù)革新，同時帶動整個行業(yè)生態(tài)圈的發(fā)展。

3.1.1 煉鐵企業(yè)

平臺通過在煉鐵企業(yè)的上線驗證，將實現(xiàn)煉鐵監(jiān)測一體化、瀏覽器/服務(wù)器模式（browser/server，B/S）架構(gòu)、云分發(fā)、傳感器代替人工巡檢、推理機和大數(shù)據(jù)支撐、自動控制等，不但可自動匯集全方位的數(shù)據(jù)以減輕高爐工長及相關(guān)崗位人員的工作量，還可提供大量數(shù)據(jù)深度分析的模型工具，從而為各相關(guān)崗位提供技術(shù)和數(shù)據(jù)支撐服務(wù)，提高崗位人員的數(shù)據(jù)分析能力、流程認識能力、知識水平等，精簡現(xiàn)場勞動人員，提高企業(yè)勞動生產(chǎn)率。平臺在驗證過程中通過充分收集企業(yè)使用建議進行深度完善優(yōu)化。行業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用可以支持企業(yè)對標、技術(shù)支持、專家咨詢、疑難互聯(lián)攻關(guān)，真正打破傳統(tǒng)煉鐵企業(yè)“孤島式”“封閉式”生產(chǎn)研發(fā)模式。

3.1.2 高校、研究院所

高校、研究院所通過平臺獲取行業(yè)實際生產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為其提供研發(fā)支撐，充分發(fā)揮研發(fā)創(chuàng)新能力，同時高校、科研院所可以通過平臺將研發(fā)成果直接應(yīng)用到煉鐵生產(chǎn)企業(yè)，同時校驗研發(fā)成果，實現(xiàn)行業(yè)產(chǎn)學研一體化，加速行業(yè)技術(shù)進步與革新。同時，可以為煉鐵院校的師生提供豐富的冶煉實踐教學素材下載資源，針對煉鐵課程授課需求，還可以開發(fā)煉鐵動畫、煉鐵實操模擬軟件等大數(shù)據(jù)平臺分支應(yīng)用，滿足高等院校“研究型教學”需求。

3.1.3 鋼鐵設(shè)計院

設(shè)計院通過平臺跟蹤監(jiān)控不同設(shè)計方案下高爐、燒結(jié)、球團工序全生命周期運行情況，通過對各設(shè)計單位已完成的煉鐵生產(chǎn)單元、反應(yīng)器的工作狀態(tài)和運行情況進行全生命周期的監(jiān)測和反饋，能夠?qū)崟r了解并掌握其設(shè)計的煉鐵生產(chǎn)單元的實際運行特點，為設(shè)計技術(shù)的改進提供豐富的數(shù)據(jù)支撐和實踐檢驗。同時，設(shè)計院同樣能夠通過平臺為制造企業(yè)提供定制化設(shè)計服務(wù)，從而獲得適應(yīng)性強、最佳的設(shè)計方案。

3.1.4 設(shè)備供應(yīng)商

設(shè)備供應(yīng)商通過平臺能夠?qū)崟r監(jiān)控設(shè)備智能傳感器數(shù)據(jù)，實時監(jiān)控設(shè)備運行情況，在保障設(shè)備穩(wěn)定運行的同時，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的實時在線診斷與維護，為企業(yè)提供深層次的智能服務(wù)，從而幫助企業(yè)制定合理的使用規(guī)定，選擇更加合適的設(shè)備。同時，通過對設(shè)備生產(chǎn)及故障信息進行收集，對設(shè)備運行參數(shù)進行分析挖掘，尋找影響設(shè)備壽命的關(guān)鍵影響因子，實現(xiàn)設(shè)備設(shè)計的優(yōu)化創(chuàng)新。設(shè)備實時監(jiān)測如圖5所示。

圖5 設(shè)備實時監(jiān)測

3.1.5 煉鐵類期刊/學會

平臺可以實現(xiàn)電子期刊資源在平臺上的推廣，同時依據(jù)煉鐵技術(shù)人員的查閱需求，開發(fā)快速、高效的問題檢索模型，搭建煉鐵期刊/學會信息和廣大一線煉鐵操作人員之間的橋梁。

3.1.6 職能機構(gòu)

平臺可以為煉鐵規(guī)劃院、煉鐵標準信息化研究院等行業(yè)職能機構(gòu)提供完整、及時、真實的企業(yè)運行數(shù)據(jù)資源，為其建立更加合理、實際的行業(yè)發(fā)展規(guī)劃和各種標準提供大量的數(shù)據(jù)支撐。

3.2 產(chǎn)業(yè)生態(tài)級信息物理系統(tǒng)建設(shè)服務(wù)

通過系統(tǒng)及系統(tǒng)級信息物理系統(tǒng)實現(xiàn)從高爐、燒結(jié)、球團、原料各單元級，到企業(yè)級大煉鐵智能平臺級，再到整個產(chǎn)業(yè)鏈，乃至產(chǎn)業(yè)生態(tài)級的信息物理系統(tǒng)建設(shè)，通過數(shù)據(jù)流閉環(huán)體系的不斷延伸和擴展實現(xiàn)生產(chǎn)全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期管理數(shù)據(jù)的可獲取、可分析、可執(zhí)行，并逐步形成相互作用的復(fù)雜系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，突破地域、組織、機制的界限，實現(xiàn)對人才、技術(shù)、資金等資源和要素的高效整合，從而帶動煉鐵行業(yè)產(chǎn)品、模式和業(yè)態(tài)創(chuàng)新。

3.3 一體化工業(yè)云服務(wù)體系構(gòu)建

通過大煉鐵智能互聯(lián)平臺形成本地與遠程云服務(wù)相互協(xié)作、個體與群體（個體）、群體與系統(tǒng)相互協(xié)同的一體化工業(yè)云服務(wù)體系，能夠更好地服務(wù)于生產(chǎn)，實現(xiàn)智能裝備的協(xié)同優(yōu)化，支持企業(yè)用戶經(jīng)濟性、安全性和高效性經(jīng)營目標落地。

3.4 產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同能力提升，共創(chuàng)產(chǎn)業(yè)融合的分享型價值鏈服務(wù)

通過系統(tǒng)及系統(tǒng)級信息物理系統(tǒng)實現(xiàn)設(shè)計院—鋼廠—用戶—設(shè)計院的閉環(huán)分享型價值鏈，設(shè)計院通過了解煉鐵廠的需求創(chuàng)造用戶價值設(shè)計，煉鐵廠向用戶提供高價值的產(chǎn)品，用戶在產(chǎn)品使用過程中將產(chǎn)品實際價值和市場行情趨勢反饋給煉鐵廠，同時將產(chǎn)品結(jié)構(gòu)演變趨勢反饋給設(shè)計院，智能優(yōu)化配置資源，從而實現(xiàn)整個產(chǎn)業(yè)鏈的融合分享，激活產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新能力，促進產(chǎn)業(yè)鏈的整體升級。

3.5 數(shù)據(jù)分析助力產(chǎn)業(yè)鏈決策服務(wù)

企業(yè)內(nèi)部的橫向集成和企業(yè)間的縱向集成實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的及時性、完整性、準確性和可執(zhí)行性，通過對行業(yè)數(shù)據(jù)進行挖掘，為行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈提供決策，推動數(shù)據(jù)—信息—知識—決策持續(xù)轉(zhuǎn)化，構(gòu)建企業(yè)運營新機制。

例如通過實時監(jiān)控行業(yè)產(chǎn)量、庫存變化，對市場趨勢進行預(yù)判，指導行業(yè)提前進行產(chǎn)能結(jié)構(gòu)調(diào)整；通過對行業(yè)原燃料質(zhì)量變化趨勢進行監(jiān)控，指導原燃料供應(yīng)商、企業(yè)采購商以及企業(yè)生產(chǎn)管理部門提前決策與應(yīng)對，保證產(chǎn)業(yè)鏈的健康平穩(wěn)運行。

3.6 生產(chǎn)數(shù)據(jù)全生命周期的分級管理和云搜索服務(wù)

如圖6所示，基于大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺可實現(xiàn)對管理、技術(shù)、操作人員的分級管理、定制報告自動生成及云分發(fā)。通過大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)工長畫像、班組畫像、高爐畫像等，并且基于機 理模型提煉關(guān)鍵指標，形成和完善行之有效的關(guān)鍵績效指標（key performance indicator，KPI）管理機制。

圖6 基于大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺實現(xiàn)分級管理和云搜索

3.7 云診斷和遠程運維服務(wù)

通過行業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺的云診斷和遠程運維，可自動檢索對標行業(yè)級平臺中其他同類型燒結(jié)機及高爐的先進生產(chǎn)操作制度及技術(shù)經(jīng)濟指標。結(jié)合機理模型分析，為煉鐵產(chǎn)線各工序生產(chǎn)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)及優(yōu)化建議，同時通過移動互聯(lián)打破時空限制，為企業(yè)煉鐵整體技術(shù)水平的提升降低時間和財務(wù)成本。平臺為行業(yè)專家和相關(guān)專業(yè)人士提供權(quán)限，專業(yè)技術(shù)團隊和行業(yè)技術(shù)專家可以通過平臺在線監(jiān)控企業(yè)運行情況，通過在線模擬和在線診斷為企業(yè)提供智能解決方案，及時有效地為企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)支持。

部分企業(yè)對高爐布料規(guī)律認識深度不夠、制度調(diào)整效果不佳時，可以通過平臺向?qū)＜易稍?#xff0c;專家通過平臺遠程獲取高爐運行狀況和調(diào)整過程，分析并利用平臺上的布料仿真模型進行模擬，診斷出針對性的解決方案，直接指導企業(yè)進行優(yōu)化調(diào)整，為企業(yè)排憂解難。

3.8 全流程智能管控

通過生產(chǎn)監(jiān)控、能源管控、設(shè)備管控等子平臺的使用，實現(xiàn)整個鐵前工序的實時智能集中管控。能夠通過平臺同時監(jiān)控所有崗位的設(shè)備及生產(chǎn)過程運行狀態(tài)，避免以前只有一級監(jiān)控崗位高度集中監(jiān)控數(shù)據(jù)的弊端，極大地提高設(shè)備監(jiān)控效果，優(yōu)化崗位人員設(shè)置，提高勞動生產(chǎn)率。

3.9 多學科知識體系指導生產(chǎn)

大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺將大數(shù)據(jù)、冶煉機理數(shù)學模型、模糊數(shù)學、人工智能、專家經(jīng)驗、知識庫等多學科技術(shù)真正應(yīng)用于實際生產(chǎn)操作過程中，人機一體化，實現(xiàn)自感知、自決策、自執(zhí)行的智能制造。

3.10 數(shù)據(jù)共享循環(huán)優(yōu)化

采用恰當?shù)念l率對人、機、料、法、環(huán)數(shù)據(jù)進行感知、分析和控制，運用工業(yè)大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能等技術(shù)手段，幫助企業(yè)解決裝備健康監(jiān)測、預(yù)防維護等問題，實現(xiàn)“隱形數(shù)據(jù)—顯性數(shù)據(jù)—信息—知識”的循環(huán)優(yōu)化。同時，將不同的“小”智能系統(tǒng)按需求進行集成，構(gòu)建一個面向成體系系統(tǒng)（system of systems，SoS）的裝備的工業(yè)數(shù)據(jù)分析與信息服務(wù)平臺，對群體裝備間的相關(guān)多源信息進行大數(shù)據(jù)分析、挖掘，實現(xiàn)群體、SoS之間數(shù)據(jù)和知識的共享優(yōu)化，解決遠程診斷、協(xié)同優(yōu)化、共享服務(wù)等問題，通過云端的知識挖掘、積累、組織和應(yīng)用構(gòu)建具有自成長能力的信息空間，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)—知識—應(yīng)用—數(shù)據(jù)”，如圖7所示。

圖7 數(shù)據(jù)共享循環(huán)優(yōu)化示意

4 ?結(jié)束語

本文以鋼鐵聯(lián)合工序中數(shù)字化水平最低、成本和能耗最高的煉鐵產(chǎn)線為切入點，將“工業(yè)傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能專家系統(tǒng)、云計算、移動互聯(lián)”等技術(shù)應(yīng)用于行業(yè)級煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺建設(shè)，鏈接了以鋼鐵企業(yè)為主體（包含設(shè)計院、科研院校、專業(yè)期刊、供應(yīng)商等）的冶金生態(tài)圈。

基于煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺，可以對各鋼鐵企業(yè)、各工序、各高爐、各人員操作數(shù)據(jù)進行橫向及縱向?qū)Ρ确治?#xff0c;推行數(shù)字化、智能化、標準化煉鐵，形成數(shù)據(jù)樣本，培養(yǎng)數(shù)字人才，提供云平臺的第三方開發(fā)接口，支撐基于云診斷的“自決策”和遠程優(yōu)化運維，開發(fā)手機應(yīng)用，打造煉鐵“移動工廠”；促進設(shè)計院、供應(yīng)商、科研機構(gòu)等整個生態(tài)圈的信息互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)深度應(yīng)用、產(chǎn)學研用緊密結(jié)合和核心競爭力的提高。

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作　者　簡　介

趙宏博（1981-），男，博士，北京北科億力科技有限公司總經(jīng)理，北京東方國信科技股份有限公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長，主要研究方向為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造。

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劉偉（1982-），男，博士，北京北科億力科技有限公司總經(jīng)理助理，主要研究方向為冶金工藝和大數(shù)據(jù)的結(jié)合。

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李永杰（1982-），男，北京北科億力科技有限公司自動化部經(jīng)理，主要研究方向為工業(yè)傳感器、物聯(lián)網(wǎng)及機器學習。

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王強（1985-），男，北京北科億力科技有限公司大數(shù)據(jù)平臺經(jīng)理，主要研發(fā)方向為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及云存儲、云計算。

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吳建（1981-），男，北京北科億力科技有限公司軟件部經(jīng)理，主要研究方向為工業(yè)專家系統(tǒng)。

《大數(shù)據(jù)》期刊

《大數(shù)據(jù)（Big?Data?Research，BDR）》雙月刊是由中華人民共和國工業(yè)和信息化部主管，人民郵電出版社主辦，中國計算機學會大數(shù)據(jù)專家委員會學術(shù)指導，北京信通傳媒有限責任公司出版的科技期刊。

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總結(jié)

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