基于工业互联网技术的生产大数据平台在蒙牛的应用

2021-11-16 08:27姚国新
数字技术与应用 2021年9期
关键词:蒙牛工业数字化

姚国新

(内蒙古蒙牛乳业(集团)股份有限公司,内蒙古呼和浩特 010200)

1 必要性分析

1.1 国家政策源动力

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基,中国连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家。我国相继提出“中国制造2025”,“互联网+”等多项措施,着力推进制造强国的建设战略[1]。

1.2 数字化转型源动力

1.2.1 蒙牛数字化转型战略的驱动

蒙牛积极响应国家政策,实施集团数字化转型战略,提出2025再造一个蒙牛的战略目标,致力于打造乳制品行业工业互联网、大数据、数智化的样板工程,全面提升公司的智能制造水平,力争在总体上达到行业领先,从而支撑蒙牛未来可持续的竞争力。

1.2.2 IOT技术迭代的驱动

乳制品生产由过去几十年奠定的工业领域信息化技术体系已经非常成熟,数字化、智能化技术逐步迭代原有工业模式。

乳品生产行业在信息化领域的投入,正逐渐从传统的IT系统快速迭代模式向工业互联网、物联网、大数据平台快速度转变。

乳品生产行业的数字化、智能化技术应用,有利于优化生产过程,提高生产效率。对于乳品制造行业来说,提高效率意味着能够在单位时间内创造更多的价值。

乳品生产行业的数字化、智能化技术应用,有利于延伸产业链长度,扩展服务环节。

1.2.3 企业经营源动力

乳品行业各大企业均已在智能制造领域规划长期战略,选择工业互联网、数字化转型。

工业互联网、数字化、智能化业务的战略目标与落地计划的实现,将直接使企业在经营决策、组织变革、业务模式创新等方面全面受益。

1.2.4 精益运营源动力

数字化项目在技术标准化的同时,达到生产运营管理体系的精益化。通过工业互联网、大数据等手段,实现全链条追溯供应商、生产工厂、产品、终端消费者数据,这些数据对于产品的评估、升级的把控、以及各方管理至关重要,有利于资源的合理配置,避免风险,极大的提升企业的精益化运营和管理。

2 解决方案

2.1 总体设计

基于工业互联网技术的生产大数据平台总体包括以下几个维度:构建工业互联网架构和体系;将所有设备、系统实现互联互通;实现数据交互;对所有工业生产数据进行清洗、计算、治理,形成生产大数据;让数据全面应用,并服务于生产、服务于企业。

工业互联网的核心是互联和交互,通过信息化手段形成一个物联网络,把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起,真正实现万物互联[2]。

2.2 网络架构

依托蒙牛集团已经建设成的双活、容灾的内网网络基础平台,给工业互联网和生产大数据平台提供更高性能、更可靠、更安全的运行环境。

通过OT网络与IT网络的高度安全融合,OT网络边界由工业防火墙保障安全,防火墙将OT网络与外部网络隔离开,进而搭建完善的信息安全、网络安全体系。

工业互联网网络设备包括有线和无线网络,承担着设备信息接入、数据通信、数据交互和转发的功能。

工业互联网网络分为四个层级别,即核心层、汇聚层、接入层、出口层,采用星形网络拓扑结构,具有结构简单、集中管理、控制简单、建网容易、网络延迟时间较短、传输误差小的优点。

每个核心都是由双链路到达汇聚层交换机,不出现故障情况下,双链路提供了负载均衡的作用,提高汇聚层到核心层的链路带宽。链路故障时,提供冗余链路。核心交换机采用双机堆叠方式,单核心节点故障,不会影响整体网络。

采用冗余防火墙热备,利用路由优先级切换,实现了数据稳定出口,保障了上云的稳定性,双防火墙不出故障情况下同样提供负载均衡,提高出口带宽,如图1所示。

图1 层级网络拓扑Fig.1 Hierarchical network topology

2.3 互联互通

2.3.1 生产大数据平台架构

数据采集总体技术路线采用PLC+OPC UA的方式,以OPC UA作为对上层MES以及信息层数据库的统一数据接口标准,PLC的数据处理程序以及网络通讯方案易于标准化,运行稳定,可靠性强,容易在不同工厂之间复制推广,如图2所示。

图2 生产大数采平台架构Fig.2 Production large data mining platform architecture

2.3.2 生产大数据采集标准

生产大数据采集包括工厂内现场生产设备的数据采集、工厂外智能产品或装备的数据采集,数据平台的采集范围为工厂内从CCS1收奶到CCS6包装段所有设备,主要采集以下类别的数据[3]:

工艺数据:生产、清洗流程中为达到生产、质量、安全目标需要达到目标的参数;

过程数据:生产过程中各类传感器测得的实际数据,此类数据反馈了运行状态,最典型数据为温度、流量、电导率、阀门开闭的数据;

管控数据:各类限定、报警值、提示数据;

故障信息:导致正常生产、清洗流程暂停的故障类数据;

配置信息:线号、设备编号、位置定义等数据。

2.4 数据应用

在工业互联网通信和数据采集与交互的基础上,利用边缘计算、云计算、大数据等新一代信息技术,在保障信息安全的前提下,实现对所有生产大数据的协同、共享、应用,实现与MES、MOM、ERP、SAP等集成和数据交互,为产品数智化、运营数智化、产业链数智化提供大数据支撑,具体如下:

2.4.1 产品数据

产品全生命周期各阶段的数据信息应用,产品的各种数据信息被传输、处理和加工,使得产品全生命周期管理成为可能,使得个性化服务成为可能,使得产品管理能够贯穿其全部生命历程,使得用户能够参与产品设计、加工的各种活动中。

2.4.2 运营数据

企业内部的生产线、生产设备的数据,它可以用于对设备本身进行实时监控,并反馈到生产过程中,使得生产控制和管理最优化。还包括经济运行、行业、市场竞争对手等企业外部数据,通过对采购、仓储、销售、配送等供应链环节上数据采集分析,可以减少库存、动态调整生产、改进和优化供应链。

2.4.3 产业链数据

包括客户、供应商、合作伙伴等数据信息,通过了解技术开发、生产作业、采购销售、内外部后勤等产业链各环节竞争要素数据信息,为企业管理者和参与者提供看待价值链的信息,使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。

3 总结与展望

3.1 应用总结

基于工业互联网技术的生产大数据平台的应用旨在依据蒙牛数字化转型和实现智能制造的战略,将生产工厂万物互联、互联互通,建设成稳定、实时、可靠的生产大数据平台,为过程自动化、信息数字化、生产精益化、管理透明化的数智化工厂夯实底层基础[4]。

数据是数字化、智能制造一切愿景的开端与基石,工业互联网是实现数据交互的手段和通道,故通过工业互联网建设,搭建生产大数据平台,形成稳定可靠的数据平台是蒙牛数字化转型和智能制造建设的基石与重中之重。

稳定可靠、开放兼容的大数据平台,将为上层应用平台业务功能实现及未来的业务功能扩展提供有效保障,会极大降低智能制造和其他应用搭建的风险。

3.2 未来展望

对于制造业而言,希望既要符合工业4.0或者是中国制造2025的发展方向,又要投资小、见效快、确保成功率。在快速变化的时代大背景下,IOT技术在制造业领域中的重要程度将有别于过往,IT和OT的深度融合、工业互联网的应用、大数据的构建和应用已成为制造业转型升级和突破增长瓶颈的必经路径之一。工业互联网、生产大数据、数智化给制造业注入了新的活力,显示出了强劲的生命力,未来必将拉动整个制造业的变革。

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