宝武西门子工业4.0合作项目经验分享

　　宝武西门子联合探索工业4.0项目始于2015年，最初合作是由宝钢高层领导牵头推动。该项目是中德智能制造对接的示范试点项目。宝武集团作为技术领先的钢铁企业，愿意与西门子共同投入这一探索项目的雄心值得钦佩，同时，该项目也是西门子在全球的灯塔项目。

　　当设备技术服务遇上工业4.0

　　上海宝钢工业技术服务有限公司总经理 李麒

　　上海宝钢工业技术服务有限公司（以下简称“宝钢工业”）是一家致力于成为设备全生命周期智慧服务商的企业。2011年，宝钢工业由原检修、检测公司整合成立，具备了为用户提供设备系统解决方案的能力。基于此，我们依托30多年服务钢铁行业的实践，积累了大量数据、经验，形成了一系列成熟的设备系统解决方案。

　　从设备层面看，所有工厂都高度相通，都由“动力、传动和控制三大通用系统+专用系统”组成。其中，通用系统在整个工厂设备中占60%~70%，专用设备占30%~40%。

　　2015年，我们着手搭建远程监控平台，确定了由点到线至面的工作思路，即把点上的设备与备件的故障类型、失效和破坏机理吃透，通过从2016年至今大量基于点上的实践，形成一个个故障诊断模型。我们认为，如果把这些点连起来，就是一条生产线，再把一条条生产线加起来就是一个工厂，这样就从点上的在线监测变成了产线的在线监测和整个工厂的在线监测，继而建成与智能制造相匹配的设备全生命周期服务体系。

　　通过大数据、物联网、人工智能等技术实现人与设备、设备与设备的感知与交互，通过线下线上技术的融合，能使我们从预防性维修向预测性维修转变，实现故障更少、成本更低、效率更高，最终实现效益最大化。

　　2015年起，我们自主投入建设了国内钢铁行业首个综合型设备远程智能监控诊断平台，并以该平台为核心，初步构建了宝武集团设备智慧服务的基础布局。

　　从2015年到2017年，我们做了大量工作。一是基于大数据，我们对20年来积累的20余万条数据进行梳理、验证和深度挖掘，接入平台中。二是基于人工智能，我们做了6类设备智能诊断模型，1类寿命预测模型设备与试点。三是基于物联网，20余条在役产线现已纳入平台管控，并持续扩展。我们进行开放式平台建设，通过与西安交大、西门子等机构合作，取长补短，希望通过该平台的建设达到智能监测、智能诊断、寿命预测和决策支持等目标。通过这些手段，我们要实现效率明显提升、检修模型有效优化、故障时间明显减少、备件库存和费用大幅降低、决策更加科学合理。

　　基于多年在钢铁行业服务实践和已经形成的智慧服务基础，我们希望能在泛工业领域设备智慧服务方面做得更多、走得更远。我们希望构建以设备云服务为基础，以系统解决方案服务为核心的设备智慧服务共享生态圈，通过为用户提供更优质、专业的服务，为用户创造价值，成为用户贴身的设备管家。未来，我们如果能进一步整合线上线下资源，就能扩大我们解决方案的内涵和数量，为工业企业提供更多价值服务。

　　当前，我们正处于移动互联网时代与物联网时代转换的节点，当下物联网的机会，不在科技公司，恰恰在传统制造业。民用的物联网，可以由互联网企业实现，而工业领域的物联网，则必须有专业化的工业企业来引领。

　　从宝武西门子联合探索工业4.0开始思考

　　宝武西门子联合探索工业4.0项目负责人 陈江宁

　　从蓝图规划到具体实施，宝武西门子联合探索工业4.0项目探索已扩展至宝山基地不同的车间。我们当时定义了12个研究方向，涵盖数字化工厂、仿真、工业大数据、工业网络、安全架构、智慧物流等，围绕这十二个方向，我们在每个工厂寻找不同的合作点，以及可以落地、复制的先导项目。

　　目前，我们在宝武集团的十多个工厂内有20多个不同类型的项目，这些项目包含设备诊断与运维合作、质量大数据分析、3D建模及设备文档数字化合作、工业信息安全方向的调研、无线通信不同场合的应用、精细化节能以及补油机器人上RFID识别的合作。目前来看，这些项目还不够“解渴”，无法达到“工业4.0”预期。但在相互碰撞、互促思考的过程中，有三点值得分享。一是必须基于工厂实际需求和成本考虑。在辅助生产线或上下游物流环节会有效率提升的较大提升空间；二是钢铁行业不再是蓝海，不再有巨额的投资，而且在过去30多年的建设中行业已实现高度自动化和信息化，现在需要实现数字化、进而智能化；三是数字化需从数据标准化、设计交付开始，这需要国家从标准层面推动，新建工厂可从设计、工程、调试、运维建立基于设备生命周期、产品生命周期和一体化管控的协同平台。在宝武项目中，我们重点考虑基于生产线的需求以及智能制造人才的培养。

　　探索工业4.0实践中，我们积累了对于一些问题的理解。

　　■智能制造的标准问题

　　如何界定一个项目是否是智能制造项目其实很难。目前可供参考的只有RAMI 4.0标准模型和中国智能制造标准模型（IMSA），我们就从这两个模型出发试图理解我们所做项目所处的位置，结果是有的符合模型，有的在模型边界，有的被模型离散了。目前，我们的项目已被国家智能制造标准化总体组选为中德智能制造标准对接的验证项目。

　　■工业4.0概念与物联网/网络化的联系

　　一个设备有一个虚拟的数字化描述，通过数据的传输，形成数据链，即网络化后由信息变为数据，当数据形成数据流后就能产生价值。这就是我们为什么提到数字化、网络化和智能化。一个实际的物体能够形成一个数字化的外壳，就是很明显的物联网概念。

　　■制造过程如何智能化

　　例如，产品周期管理是一个真实存在的业务环，我们可以用技术手段和信息手段把它统一管理起来，从设计、制造、运维到销售、服务把它串联起来。原来以生产为核心的组织管理转变为现在以设计质量为核心的组织管理，这就回答了在制造过程中如何智能化的问题。

　　对于工业4.0探索实践，我有四点建议。

　　1.对于数据标准化和数字化交付，国家需要尽快开展实践和标准制定，从设计、工程、运维、服务形成统一的数据管理，为数字化、网络化进而智能化打下基础。

　　2.对于利用“智能制造“或“工业4.0”为话题制造“网红”需要管控，目前一些所谓的“网红”并没有在一线工作过、设计过、管理过。国家需要掌握智能制造的话语权，鼓励真正的实践企业成为“网红”。

　　3.需要真正培养一批懂技术、来自工厂一线的、理解市场、理解需求的IT与OT相结合的人才，让他们成为智能制造的技术专家。

　　4.智能制造必须是制造上的智能，必须回归制造本身，这一过程需要时间和实践积累。