用友AIoT基於5G+資料智慧,構建鋼鐵工業新能力

關鍵詞:用友精智,工業網際網路,AIoT,鋼鐵

近日,在“第五屆中國鋼鐵 5G+智慧製造技術高峰論壇”上,來自用友網路智慧製造高階專家楊文鋒就“如何構建鋼鐵工業新能力”提出解決方案,認為“5G+資料智慧為鋼鐵冶金行業帶來數智化新機遇”。

近年來,鋼鐵冶金行業面臨諸多挑戰,如重能耗,70%以上成本來自能源和原料;面臨環保和安全壓力;利潤薄,利潤驅動產能擴張,市場波動大;以及選留人難等。

加之“防疫”常態化的新形勢,影響工業生產,這一切正催生冶金鋼鐵行業向數字化(產品線上、業務線上)和智慧化(工廠無人化、少人化)轉型,以實現高質量發展。

總而言之,鋼鐵冶金行業的發展主題正在由“增量、擴能”轉向“控量、調整、增效”,步入了新常態。這其中,在新一代資訊科技的驅動下,鋼鐵冶金行業正在生長出新的能力,原有的生產模式、商業模式、運營模式和裝置運維模式都在發生轉變,帶來更高效能、更高質量。

鋼鐵冶金新能力1:基於工業物聯網、雲邊端協同,實現萬物互聯互通。

鋼鐵冶金新能力2:基於數字孿生、虛實對映,對物理世界智慧監控和操作映象。

鋼鐵冶金新能力3:基於資料+AI演算法+工業機理+應用,從製造轉型智造。

鋼鐵冶金新能力4:基於裝置後服務,裝備製造企業推進服務化轉型。

鋼鐵冶金新能力5:基於泛在物聯、孿生映象、數智融合,催生新一代數字化架構。

實現智慧製造的基礎是資料,但很多鋼鐵冶金企業的資料採集是個難題。目前,鋼鐵冶金企業的資訊化建設已經處於全面深化應用的階段,而能源、裝置、生產管理的深化應用均需要從現有的PLC、DCS、智慧儀表獲取資料,導致資料採集過程重複建設、佈線繁瑣、控制系統負荷大、成本高。

用友基於5G技術的AIoT智慧物聯網平臺,覆蓋了主流的物聯協議,可以滿足不同企業的物聯需求及資料、部署方面的要求。再透過用友自主高效能時序資料庫YonTimesDB強勁的資料儲存、處理能力,支援高效能應用,為智慧製造提供強大的資料引擎。還可以打造產品與PLM、MES、MRO系統的資料鏈路,形成各階段的數字化資產,實現以產品為中心的全生命週期數字孿生。

從應用來看,江銅貴冶的生產指揮排程中心儼然智慧工廠的智慧中樞,是因為智慧物聯絡統連線並採集了企業數以千計的裝置實時執行引數,包括控制系統實時資料、質檢裝置資料、電子秤計量資料、作業指令資料、影片資料等,實現資料不落地,及時指導生產運營。

如何將資料轉化為資產、形成工業智慧,是採集資料之後的又一個挑戰。精智工業大腦基於AI技術,幫助生產製造企業充分挖掘資料價值,透過資料驅動來讓生產變得更簡單,讓質量變得更穩定,讓成本更加低廉,讓決策更加科學。

例如,江蘇某新材料公司,採用精智工業大腦的智慧套切最佳化演算法代替人工測算,提高切割效率和切割質量,原料採購成本降低2。8%,每年節省成本約840萬元。河南某鋼鐵企業透過廢鋼智慧判定結合深度學習演算法代替人工,杜絕人為因素干擾,極大縮減了檢驗時間,提高了檢驗的準確性和效率,預計每年帶來經濟效益300萬元以上。

在安全生產方面,由於冶金鋼鐵行業的特殊性,其安全生產問題尤為突出,發生安全生產事故的機率較其他行業更大。而應用新技術的“工業網際網路+安全生產”,正是用友精智平臺的重要應用場景之一,目前已在多家流程製造企業應用。例如,河南某鋼鐵企業基於精智平臺的AIoT和安環服務管控安全生產的漏洞,實現了全廠PLC、DCS、能源儀表、微型空氣站、火災煙感報警訊號、廢氣廢水等裝置線上監測,實現了安全管理的精準防控。

再如,用友與閩源鋼鐵合作建設5G+超低排放無組織排放管控治一體化平臺,滿足了新形勢下無組織粉塵的環境監測、汙染防治和科學決策需求。平臺集資料採集、傳輸、多維資料展示與應用為一體,可一目瞭然地展示各項引數與對比數值,助力改善廠區工作環境,減少粉塵、有害氣體的排放,以綠色發展促進高質量發展。

拓展價值鏈是裝備製造企業共同關心的話題,而實現“製造+服務”的服務化轉型,從生產製造領域延伸到客戶服務領域,是提升企業價值的有效途徑。

用友裝置後服務,為裝備製造企業、服務商和客戶等多方搭建了互聯互通的統一平臺,助力提高服務質量、提升服務效率;同時助力裝備製造企業更好地實現服務創新、產品創新和商業模式創新,提升競爭力。

雙良集團攜手用友建設的“雙良集團能源裝置智慧運維平臺”立足裝置後服務,覆蓋了雙良集團的管理者、服務點的服務工程師和客戶等多個角色,打造了數字看板工作臺的服務後臺,輕量化的過程管理App,以及更便捷的微信小程式,支撐了雙良的多方多角色應用,服務效率提升30%。

5G是“新基建”的領頭羊,為冶金鋼鐵企業數字化、網路化、智慧化轉型提供堅實的基礎。面對新時期的發展趨勢,用友將助力包括冶金鋼鐵企業在內的工業企業,充分發揮5G+資料智慧的價值、充分發揮新一代資訊科技的價值,走高質量發展之路。

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