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廣州日報:生產建模型 算法控效率

李繼庚團隊探索工業互聯網行業解決方案 通過數據化運營為工業生產提供最優解

時間:2020-10-14單位:黨委宣傳部瀏覽量:13

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  廣州日報10月14日報道(記者龍錕)

李繼庚 廣州日報全媒體記者蘇韻樺 攝
優化生產實踐

設備管理
生產管理
能源管理

質量管理

  數字經濟英雄會

  廣州創新英雄

  在機械手密佈的流水線上,工件和機牀、機器人之間不斷通信,實現滿足個性化需求的柔性製造……這是人們對工業4.0時代生產圖景的普遍認知。但這些場景大都屬於離散工業。離散工業主要是通過對原材料物理形狀的改變、組裝,將不同的現成元部件及子系統裝配加工成較大型系統最終成為產品。

  相比離散工業,流程工業顯得傳統厚重,它們是以天然資源和可回收資源為主,並通過物理變化和化學反應的連續化生產,為製造業提供原材料和能源的基礎工業。比如鋼鐵、有色金屬、水泥等行業。

  面對不同工業類別,數字化賦能製造業遠不止一個方向。流程工業原料變化頻繁,生產過程涉及物理和化學的變化,機理也更加複雜。

  2014年,華南理工大學教授李繼庚作為聯合創始人,創辦廣州博依特智能信息科技有限公司。他們深度挖掘大工業數據的價值,不斷幫助企業改進工藝,提高產品質量並降低能耗。該公司自主研發的“工業互聯網微服務架構下的基礎材料行業生產數據化運營解決方案”被評為2019年工業互聯網試點示範項目(平台方向)。

 

  行業

  動向

  廣州打造國內領先的工業互聯網生態樞紐

  2018年底廣州印發了深化“互聯網+先進製造業”發展工業互聯網行動計劃。按照計劃,廣州力爭用3年左右時間,培育1-2家達到國際水準的跨行業跨領域工業互聯網平台,以及一批具備國際競爭力的行業性、功能性工業互聯網平台,基本建立較為完備可靠的工業互聯網安全保障體系,加快匯聚工業互聯網信息流、技術流、人才流、資金流,將廣州市建設成為國內領先和具有全球影響力的工業互聯網生態樞紐。

  記者瞭解到,廣州要初步建成低時延、高可靠、廣覆蓋的工業互聯網網絡基礎設施。廣州也要引進和壯大一批具有全球影響力的龍頭企業,培育形成5家左右具備較強實力、國內領先的工業互聯網平台服務商,50家以上技術和模式領先的工業互聯網解決方案服務商,推動2000家以上工業企業運用工業互聯網新技術、新模式實施數字化、網絡化、智能化升級,帶動4萬家以上企業“上雲上平台”,提升企業信息化能力。

  在廣東省工業互聯網產業生態供給資源池中,全市128家供應商入選其中,數量位居全省第一。目前廣州正支持華凌製冷、視源電子、白雲電器等龍頭企業打造互聯工廠和全透明數字車間,支持400多家企業運用工業互聯網“上雲上平台”實現降本增效。

  在服裝、化妝品、皮具、珠寶、食品飲料等五大傳統特色行業上,廣州也組建了5個“1+2+N供應商聯合體”(即面向每個集羣,形成行業解決方案服務商、跨行業跨領域平台等兩方緊密合作的建設主體,協同N個數字化轉型合作伙伴),搭建行業數字化轉型平台。

  放棄留校任教機會 投身企業親自“操刀”

  2003年,師從華南理工大學教授、俄羅斯工程院外籍院士劉煥彬的李繼庚獲得工學博士。他本已獲得留校任教的資格,最後卻賠了2000元去德國西門子公司工作。

  “我做工業領域的應用研究,當時覺得一定要有上場動手、親自操刀的經歷,所以寧願賠錢也沒留校。”李繼庚説。

  在工業3.0時代,自動化是大趨勢。李繼庚畢業時,中國正在工業3.0時代的道路上一路狂奔。但代替中國工人雙手的機器人卻大都來自國外。這是因為德國、日本自動化工業的不斷成熟,讓企業家能夠負擔更加便宜的自動化技術和設備。

  在西門子,李繼庚也經歷了項目經理、銷售、研發等多個崗位,直到成為西門子中國製漿造紙事業部的總工程師。

  他告訴記者,因為中國工業自動化的強烈需求,2008年西門子在中國的項目量到達頂峯,他認為這種峯值是不可延續的。“並且比起給外國人做業務,我更想給中國的工業研發自主技術。”他説。

  帶着在西門子沉澱的實踐經驗,李繼庚在2008年回到華南理工大學,從事工業大數據算法與模型的研究。“我們一直在思考,在工業自動化階段完成後,工業數據如何變成更有價值,我們一直在做數據建模的研究。”李繼庚告訴記者。

  2014年,李繼庚察覺到信息技術已經成熟,足以喚醒傳統制造業的潛能。他便與導師劉煥彬、華南理工大學博士洪蒙納一起創辦了博依特。

  工業插上“數字翅膀” 算法替代傳統經驗

  博依特主要服務的是流程工業,如造紙、化工、水泥、鋼鐵、食品飲料等。這些工業常被認為是“去產能”的對象,似乎很難煥發新的生命力。

  “流程工業的工藝有近百年曆史,體量龐大。但看起來並不新鮮,所以沒有受到太多關注。”李繼庚説。

  根據2019年7月發佈的《流程型智能製造白皮書》,流程工業佔全國規模以上工業總產值的47%左右。而中國鋼鐵、電力、水泥、造紙等行業產能均居世界第一。

  如果讓龐大的流程工業插上數字化的翅膀,效益依然非常可觀,但這個過程難度更大。

  相比於離散工業,流程工業的原料變化頻繁,生產過程同時面臨物理和化學兩種機理變化,這意味着對原料成分、設備狀態、工藝參數和產品質量等數據挖掘和分析有更高要求。

  “流程工業的原料是天然資源,每一車沙子的含硅量是不同的,每一車木頭的纖維也不一樣。但這些原料要做出標準化、性能均一的產品。這是基礎材料行業面對的共同挑戰。”李繼庚告訴記者,中國是一個大國,原料來源更多元,這給標準化生產帶來更多的挑戰。此外資源緊缺、能耗大目前也極大制約了流程工業的發展。

  博依特通過在生產設備上佈局傳感器,採集生產數據。同時他們根據工業企業的訴求建設運行數學模型,為企業尋找最佳的工藝設定值。

  在工業4.0時代,最佳工藝設定值是數據產生價值的一種形式。比如在工業3.0時代,某一道工序依靠工人多年的經驗,最佳作業温度被設定為38℃。生產線的控制單元也會根據外部温度的變化不斷調整,將作業温度恆定在38℃。

  “為什麼一定是38℃,如果算法確定是37.5℃更好,就可優化這一生產工藝。”李繼庚説,博依特就是將工人的經驗轉化為數據和算法,更加精確地指導生產。

  數據指導工人操作 單個基地年省500萬

  目前博依特科技自主研發了“工業互聯網微服務架構下的基礎材料行業生產數據化運營解決方案”,其關鍵在於利用自研算法與模型對生產流程及工藝進行持續優化。該方案已於2020年2月正式入選為工信部2019年工業互聯網試點示範項目,併成功應用在維達紙業、理文紙業、馬可波羅陶瓷、簡一陶瓷、東鵬陶瓷、蒙娜麗莎陶瓷、海螺水泥、信義玻璃、南玻集團、可口可樂、百事可樂等大型製造業企業。

  在維達紙業,博依特進行了生產間歇性設備的優化調度。造紙過程是連續的,製漿過程是間歇的,如洗衣機一般開開停停。所以企業需要充分利用好峯電和谷電的電價差,才能實現效益的最大化。

  “博依特通過運作數學模型獲得數據,並指導操作工人掌握開停碎漿機的頻率。”李繼庚告訴記者,在一人同時管兩條產線的情況下,一個生產基地一年可以達到節省500萬元的效益。

  南玻集團此前一直苦惱玻璃產品的合格率低於日本廠家。其中最重要的原因是硅砂、高磷土等原料來源過於多元化,企業面臨均化材料的難題。博依特為南玻集團提供了一套算法,確定了原料的混合比例。在均化度提高了25%後,該企業的產品合格率也大幅提高。

  作為一家工業互聯網企業,博依特充分利用新一代信息技術來為現代工業服務,這也契合了國家戰略。今年6月30日,中央全面深化改革委員會第十四次會議審議通過了《關於深化新一代信息技術與製造業融合發展的指導意見》,強調加快推進新一代信息技術和製造業融合發展,提升製造業數字化、網絡化、智能化發展水平。

  李繼庚指出,在掌握工業互聯網等技術之外,深刻了解企業生產過程的痛點同樣重要。在華南理工大學的院系設置中,工業數據建模的團隊集中在化學與化工學院、輕工科學與工程學院等,而並非在自動化或計算機等相關院系。所以作為華工孵化的企業,博依特的數據模型能更加貼近工業需求。

  “我們就是工業人,根本不用去找企業的痛點,我們天然就知道痛點在哪。”李繼庚説道。

  

  科技

  解碼

  博依特科技自主研發了“工業互聯網微服務架構下的基礎材料行業生產數據化運營解決方案”,其關鍵在於利用自研算法與模型對生產流程及工藝進行持續優化。

  優化生產實踐

  基於企業生產過程長期沉澱的數據,根據企業生產訂單、設備狀態、原料質量和外界環境等因素進行分析,結合機理建模和機器學習建模,進而預測影響產品質量主要性能指標的變化趨勢,計算優化原料的最佳配比與關鍵設備運行工藝的最優參數設定值。生產現場操作人員可以根據優化設定值操作生產設備,達到減少貴重原料投加量、降低生產能耗和提高產品合格率的目的。

  設備管理

  通過設備台賬管理、點檢、檢修、故障維修、設備效率指標分析、備件管理等功能,對設備全生命週期進行管理,有效解決因工廠設備繁雜而導致的難以集中管理、維修不及時、異常停機頻繁、維修成本高等問題。

  生產管理

  通過對企業的生產過程、物料、能源、設備、質量、庫存等方面進行數據化統計,再經過生產全鏈數據的統計與分析,精準定位瓶頸問題,實現供應鏈優化、生產安全、質量穩定和產量達標的目的。

  能源管理

  通過監控實時數據、能效分析和大數據建模預測,幫助企業在穩定生產的基礎上,提升能源利用效率,實現能源管控的自動化、信息化和智能化,達到提高能效和降低成本的目的。

  質量管理

  運用質量統計分析和生產大數據挖掘的方法,對生產全過程質量進行預測監控,分析產品質量缺陷,發現質量影響因素,提高企業對產品品質的控制能力,達到提升產品合格率的目的。

 

  創新

  感言

  廣州建設人工智能與數字經濟試驗區將會帶來廣闊的發展機遇。因為試驗區的建設會帶來針對性更加強的政策,也會孵化更多的企業。大家可以強強聯合用新一代信息技術、人工智能服務推動傳統行業的轉型升級。

  數字經濟需要以實體經濟為依託,廣州乃至廣州周邊都擁有雄厚的製造業基礎。廣州建設人工智能與數字經濟試驗區,實際上是承擔着促進信息技術與產業深度結合的任務。


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