一、企业物联网应用总体架构

图1 总体架构图

1.设备层级（装备智能化）

包括装置智能化和生产装置示范。装置智能化包括：智能传感仪器、智能检测仪器、智能识别仪器、智能发货装置、智能传输装置等；对应的控制系统为可编程逻辑控制器系统（programmable logic controller，PLC）、设备仪表计划信息数据库（plant information system，PIS）。

2.生产线层级（生产过程智能优化与控制）

各产品自动化生产线。生产线对应的控制系统为分布式控制系统DCS（distributed control system）、过程控制系统（process control system，PCS）。生产过程智能优化与控制包括：生产过程先进控制与优化、动力系统蒸汽仿真优化、工艺气系统计划优化、装置控制性能优化等。生产优化与控制对应的系统为实时优化（real time optimization，RTO）、先进过程控制（advanced process control，APC）。

3.车间层级（数字化车间）

应急指挥与联动中心、生产现场智能巡检、气体泄漏检测与修复、生产实时在线监控。车间层级对应的系统为制造执行系统（manufacturing execution system，MES）。

4.工厂层级（智能化管理）

全厂视频监控管理、智能发货物流管理、WEB GIS管理等。工厂层级对应的系统为实验室信息管理系统（laboratory information management system，LIMS）、企业资源规划（enterprise resource planning，ERP）。

5.决策分析层（智慧化决策）

云计算、云中心、O2O智能云服务。决策层级对应的系统为商务智能（business intelligence，BI）系统。

二、 物联网应用层次结构

1.设备层级物联网应用

（1）智能传感仪器；

（2）智能检测仪器；

（3）智能仪表；

（4）气体智能探测器。

2.产线层级物联网应用

（1）装置控制性能优化；

（2）工艺气系统计划优化。

我们以能化利润最优为目标，采用混合整数规划及非线性数据递归方法，开发能化企业煤化工总体效益优化的模型，对每个生产方案的产品主要性质指标、生产流程、产品调和及对整个生产过程中的成品、半成品的成本、费用情况进行详细分析计算，以指导煤选购、生产操作等。系统可用于企业的短期计划或长期战略规划，如原料选择、产品调合优化、生产计划、投资计划、库存和供应管理、技术评价、确定装置的规模或扩建研究、投资研究等方面，建立最佳生产运行方案，准确为生产经营提供采购、销售、装置运行、操作条件等最佳决策，使企业的经济效益达到最大化。由计划优化系统产生的结果将输入到MES系统的生产计划模块，为企业排产提供数据依据，同时也可上传的企业SAP PP（production planning）模块。生产计划优化系统功能如图2所示。

图2 生产计划优化系统功能

依据企业生产计划，根据工厂模型和约束条件，采用线性规划等数学方法，建立计划排产模型，进行自动排产，制定并优化年、季、月、旬或更短周期生产计划。依据各装置产能和各产品效益，结合生产实际情况和化工产品市场动态，快速准确地编制出月度、季度和年度生产计划，实现计划的快速调整和执行结果的跟踪和分析。生产调度与其他生产管理人员可以通过生产计划查询模块完成生产计划的查询和下载，并可以参看计划的调整情况。

运用大数据建模技术根据采集到的数据，指导企业运用先进控制技术以及实时优化（简称APC/RTO），由原来的常规控制过渡到多变量大数据模型预估控制，使工艺生产控制更加合理、优化。APC/RTO采用科学、先进的控制理论和控制方法，以工艺过程分析和数学模型计算为核心，以工业大数据平台为工具，以工厂控制网络和管理网络为信息载体，充分发挥DCS和常规控制系统的潜力，保障生产装置始终运转在最佳状态，通过多变量协调和约束控制,提高装置收率和降低能耗，实现卡边操作，以获取最大的经济利益。

3.车间层级物联网应用

（1）车间生产实时在线监控；

（2）生产现场智能巡检（图3）；

（3）气体泄漏检测与修复。

图3 现场巡检系统系统构成图

4.工厂层级物联网应用

企业一体化综合管控平台系统架构如表1所示。

表1 系统架构

（1）应急指挥与联动中心。应急指挥与联动中心，集成了生产、安全、绩效、企业文化等信息，为企业提供安全生产指挥和应急处置服务，实现“精准调度、快速处置、平战结合、以防为主、措施到位、迅速有效”的目标，纵向构建工厂-公司-政府三级应急管理体系；横向实现企业安全生产、公安、消防、电力、交通、医疗、气防、环保、防汛、防台和园区内生命线工程抢险等联动。

（2）大数据云服务中心：通过基于“互联网+”技术，建立一个基于O2O的智能服务云平台，在平台上安装各种应用系统，实现线下的知识管理共享服务和线上的实时协同专家指导。利用实时数据库技术，采集装置生产过程和设备关键信息，让企业业务人员能实时监视生产装置和设备的运行，发现生产过程和设备问题、及时提出改进建议，从而帮助化工企业用“互联网+”的方式改变管理模式，提高企业生产力和竞争力。生产过程和设备信息云采集如图4所示。

图4 生产过程和设备信息云采集

（3）服务云资源：一个核心平台、三个服务中心——云服务基础平台，云服务管理中心、云服务安全中心、云服务运营中心，其技术构成如下：

互联网、虚拟化和分布计算的IT基础架构；

高效节能数据中心基础设施；

基于ITIL（information technology infrastructure library）业务管理；

端到端自动化管理；

全面安全保障；

业务连续管理和灾难恢复。

三、 关键核心技术

1.数据采集与分析技术

数据采集与分析技术贯穿整个企业物联网应用体系，其平台包含从数据采集、数据存储、数据处理到数据分析整个流程。从设备层级采集到的数据，经过数据存储、处理、分析，在生产线层级、车间层级、工厂层级提供状态感知、预测分析等功能，为各层级功能实现提供了支撑。

工业大数据平台的服务器与工业实时数据库在同一网络。在服务器上运行Server，通过Web Server实现信息发布。

工业大数据平台系统需要整合多种网络技术和通讯协议，将数据通过大数据工具采用抽取、清洗、转换、汇总等技术统一整合到云计算中心的服务器上。在企业现有的业务平台基础上中，利用大数据工具技术，对产业园区、企业内部的各个功能系统的数据库中抽取、清洗、转换、汇总企业产品数据、供应链数据、设备运行数据、跨企业跨区域的协作数据、市场研究数据等。通过运用大数据的相关技术进行跨地域、大数据量采集。

对以上数据源的数据资源进行云存储，平台存储数据主要包括结构化数据和非结构化数据，针对两种数据的特点采用两种存储模式来提供高效的数据存储。

对结构化数据采用FC-SAN（fibre channel - storage area network）存储模式：所有服务器通过FC网络连接到FC存储系统，FC存储系统向所有服务器提供块设备级共享存储系统。同时为了保证系统的可靠性，存储网（FC网络）采用双路径设计，如图5所示。

图5 采用FC存储模式的业务区域

对非结构化大数据采用并行存储模式：采用大容量存储服务器，通过并行存储区的汇聚交换机万兆上链至核心交换机，实现与业务网段的互联互通，供各个业务分区访问。并行存储系统对外提供万兆以太网接口，用于存储访问。并行存储系统可以通过万兆上联的方式连接到业务网核心交换机，服务器通过业务网络，以NFS（network file system）、CIFS（common internet file system）、私有协议的方式访问并行存储系统。并行存储系统向所有服务器提供文件级高性能共享存储系统，如图6所示。

图6 采用并行存储模式的业务区域

2.基于物联网的先进优化与控制技术

基于物联网的先进优化和控制技术包含生产过程先进控制与优化、装置控制性能优化、气体泄漏检测与智能修复三部分。生产过程先进控制与优化以甲醇精馏系统为案例，提出了优化策略和控制方法；装置控制性能优化为生产装置提供性能监控、回路整定、性能分析功能；气体泄漏检测与智能修复针对能源化工企业易发生气体泄漏问题的特点，提出了包含传感器、检测仪器、后台分析软件的一整套解决方案。

（1）生产过程先进控制与优化；

（2）装置控制性能优化；

（3）气体泄漏检测与智能修复。

3.信息系统高效协作与集成技术

信息系统高效协作和集成技术使LIMS和MES与ERP得以集成与数据共享，实现实现检验业务程序化管理，实验室分析仪器数据的自动采集，实验室各种资源如人、机、料、法、环的全面综合管理，质量数据的及时发布和共享、集中查询和统计。

MES系统是各级单位实现生产管理相关的各业务流程的信息化管理，通过工厂模型优选、生产可视、信息数字化、生产自动化，实现生产运营及各生产环节的动态闭环管理，最终达到最优化生产的目标。通过采用集成化、标准化的MES系统，企业各级管理人员了解、监督、管理并优化生产运行，改善生产执行层的信息交流以及工作效率，降低制造成本，快速地应对市场的变化。

基于企业MES系统建设蓝图，系统技术架构支撑企业的MES系统的深化和扩展应用，实现各个系统的集成应用。

MES系统则以操作流为核心，关注物料在实际生产操作中的流动关系，即操作流、物流、信息流的“三流合一”。MES系统作为基础生产信息平台，涵盖生产运营管理中的各个中间过程，从原料的进厂到生产装置生产、直到产品出厂，通过MES信息平台可以清晰的看到企业在采购、生产、销售、库存，所有物料流动的全过程，并以“日平衡、旬确认、月结算”为追求目标，每日平衡对照生产作业计划，每旬平衡微调生产计划，每月结算平衡数据支撑ERP系统。

通过MES系统实施，建立了企业核心数据库，统一了业务操作平台，统一了数据源和数据编码，保证了业务数据的一致性，实现了数据共享，提高了不同部门间的协同工作效率，使生产管理部门从繁重的数据收集工作中脱离出来，走向数据分析和深层次管理，为领导层的经营决策提供了及时、真实的参考依据。节省大量的人工数据收集工作的劳动成本，提高了劳动效率。实现统一的数据源，实现调度与统计数据的一致性，提升生产数据的及时性、准确性和完整性，规范企业的生产业务流程，提高生产管理效率，实现了生产调度协同指挥，实现“日平衡、旬确认、月结算”，通过跟踪物流，发现问题，提升了企业精细化管理水平，掌握生产过程损失情况，降低加工损失率，提高综合商品率，为企业节能降耗提供了数据支持，促进了生产经营管理决策和专业化重组。MES系统业务流程如图7所示。

图7 MES系统业务流程

LIMS是通过计算机对实验室人（人员）、机（仪器）、料（样品、材料）、法（方法、质量）、环（环境、通讯）全面综合管理的计算机应用系统，是一套完整的实验室管理和产品质量监控体系，既能满足日常生产的质量管控的要求，又能监督实验室按照标准ISO17025高效运行，其架构如图8所示。

图8 LIMS架构

4.虚拟及云化技术

企业物联网运用虚拟及云化技术为大数据云服务中心提供基础支撑，具体以云计算和云中心分别提供软件支撑和硬件支撑。

企业利用云计算技术，建立云计算中心，重构企业IT支撑架构，整合IT资源，提高IT资源的利用率，降低IT资源消耗，提升运营效率，提高信息安全，实现集中统一管理；提供信息基础设施、数据存储、信息处理和应用软件等业务的云服务，增强服务的灵活性、多样性和新颖性，形成“大平台、大服务”的经营理念和模式。

四、效益分析

1.经济效益

（1）有效提升生产安全管理水平。物联网技术提升现场感知能力，设备和系统的集成和协同有助于及时发现安全隐患，实现智能联动和有效预警。

（2）有效提高生产设备管理水平，实时掌握生产装置和设备运行状态，优化操作，有效避免过度维修，大大降低生产运行和维护成本。

（3）有效提升在生产工艺诊断、设备状态监测与诊断等方面的技术能力，通过云平台有助于生产经验知识的积累和生产服务的深度运用。

（4）有效提升企业精细化管理水平，掌握生产过程资源消耗和现场生产情况，结合市场价格动态数据，科学优化排产，降低加工损失率，提高综合产品能力。

（5）经济利益：

装置处理量增加10%～15%；

能耗可降低10%～15%；

运行维护成本降低15%～20%。

2.社会效益

（1）国家发展和政策支持：智能制造是当前和今后一个时期推进两化深度融合的核心目标，是建立国家制造业创新体系的关键。

（2）企业产业转型升级要求：

探索工业4.0应用的智能型生产的创新模式，促进产业转型升级；

建设绿色环保型企业。

（3）企业生产和管理提升要求：

以生产制造环节智能化为支撑，有效缩短产品研制周期、降本增效、降低资源能源消耗；

为提高企业内控及管理水平以及支持企业新的发展战略提出的需求。