基于大数据背景刍议智能化工厂的建设策略

莫新建 周杰 殷银银 陈紫东

摘要：在信息技术的高速发展下，智能化工厂的建设目前是行业发展的新趋势。在工厂生产设备维护管理中，科学的使用大数据技术可以减少工厂生产设备的故障次数，为了能够提高智能化工厂的建设速度，需要不断的对智能化工厂的建设进行研究。基于此，本文结合建设智能化工程设计领域的新要求，首先概括智能化工厂的概念和基本特征，接着在提出实现智能化工厂建设的策略，期许能够促进智能化工厂的稳定发展。

关键词：大数据;智能化工厂;设施设备

大数据技术是指合理运用云计算技术和计算机网络技术来提高企业的生产效率，并且还可以有效的减少成本，提高企业的经济效益，并且还可以实现绿色计算，社会效益也能够得到提高。在科学技术的推动下，大数据技术也得到了不断的完善，目前被广泛应用于各个行业中，管理水平和管理技术都有进一步的发展，在提高工作质量的同时，工作效率也得到了提高。可见在大数据背景下，智能化的建设是非常有必要的，需要对其进行不断的研究，才可以促进智能化工厂建设的发展。

一、智能化工厂的概念和基本特征

（一） 智能化工厂的概念

“智能工厂”这个概念是美国奇思企业在2009年提出，是工业化和信息化高度融合的产物。智能工厂是建立在数字化工厂基础之上的，需要使用设备监控技术和物联网技术来完善信息官和服务。智能工厂的建设可以实现大型将工业机器产生的数据被转化成为实时信息，且融合绿色智能的方法将智能系统优化升级，这样才能够为社会创造一个既可高效节能，有绿色环保的工厂，并且还可以提高工厂环境的舒适性。

（二） 智能化工厂的特征

智能工厂是由自动化技术和信息化技术融合的产物，因此它是一个集成和知识性的工厂，且因为和不同行业的工厂结合在一起，还有多种模型。智能化工厂的建立，实现了人机结合，极大的提高了生产质量和效率。另外智能化工厂中的生产操作是根据信息系统提供的数据信息完成的，为工厂的各项作业和业务活动提供了数据信息的职场，可以提高工厂的安全性，不断提升工厂的管控水平。根据以上分析来看，智能化工厂具有全面感知、自适应、智能融合这些特点，具体分析如下：

1、 全面感知

从信息物理系统技术来看，使用了网络通讯技术和传感测量技术，能够对化工厂的生产和经营管理进行全方位的检测和感知。那么智能化工厂就可以对工厂环境、状态和位置等信息的变化识别和立体感知，识别和立体感知都是通过智能化系统和感知设备完成的，并且还可以通过这两项技术对这些数据进行融合的分析处理，且将处理后的信息和业务流程进行融合，为业务流程中需要做的决策提供依据。

2、 自适应

智能化工厂使用的是先进的控制和智能控制技术，它能够根据环境条件、燃料状况而变化，从而实现自动调整控制的策略来管理，根据其燃料状况和环境条件来变化，这样才能够适应装置的各种运行工况，为工厂生产过程的安全提供稳定性，使生产方式经济又环保。

3、 智能融合

智能化工厂的建设还使用到了全面感知、大数据、可视化和互联网技术，可以将多种数据融合起来，进而有利于计算海量的数据，且能够深入的对数据进行分析，计算和分析后的结果可以为工厂和企业的决策提供支持。

二、智能化工厂建设的策略

（一） 加强智能化设计和数字化的融合

智能化工厂的基础是工厂的信息数字化，必须对设计图上的管线、设备、仪表等元素的三维模型的参数信息位置、采购信息进行检索和管理，只有这样才能够实现数据的共享。为了能够实现智能化工厂信息数字化的要求。和传统CAD和ECCEL设计模式相比较，可以不用重复录入数据的步骤，制作成的三维模型能够直观的显示出工程设计，设计的准确性将得到大大的提高，且设计人员的工作效率也会得到提高。开始设计的时候，需要工程建设方提供子文件，在该子文件中需要包含项目规格书、标准、计算书格式、表格格式等细节要求，使模板是统一的。

（二） 过程控制层元素的建设策略

过程控制层的智能控制内容有实时优化RTO、PID自正定、能源平衡与优化系统、管线设备腐蚀检测系统、先进控制APC、机组设备的管理等。实现过程控制层的有效智能控制，满足以上控制内容的需求需要智能软件的支持之外，还需要为感知层面提供硬件支持。首先给能源平衡与优化系统有基进出装置能流点、进出厂能流点、进出单元能流点、进出主要用能设备的流点，需要为这些设备的运行提供足够的信息采集计量仪表，且所增加的采集器具的配备率和准确度满足特定的规则。

（三） 建立数据性的考评制度

使用大数据技术来建立一个科学合理的考评制度，以调动员工的工作机型，在较短的时间内完成工作目标，进而促进制造企业工作效率的提升。通过建立一个数据和智能化的考评制度，能够为各个部门的成员提供一个流畅的沟通交通渠道，提升效率和降低运行成本就会得到奖励。在大数据的背景下，应该将多种考核因素当作基本指标，结合员工的工作效率、工作严谨度和日常工作表现来考核，进而提高考核结果的公平公正性，让员工能够及时的发现自身不足和待改进的行为，通过人的因素的改善进而不断提高机械设备的利用率和产出效率，提升企业工厂人均生产率。

（四） 建立故障诊断制度

使用大数据技术来实施检测机械制造业工厂的设备设施运行该状态，并且大数据技术还可以对特定的信息进行检测，并将检测的信息记录下来和处理，完成对设备故障的基本诊断。大数据监测技术是通过对设备运行中的震动、压力、噪声、温度等信息进行检测，将检测结果和正常运行时的设备状态参数来对比，实现实时监控的目标。若设备设施运行状态中存在问题，那么监测人员在大数据技术的运用下可以及时的发现故障，并且及时故障排除，进而减少因故障带来的损失，提高机械设备的开机率和产品的产出率。

三、总结

智能化工厂是一项庞大的工程，尽管在科技和相关技术的发展下有很大的进步，然而还存在一些漏洞和问题，因此还需要对其进行深入的研究。工廠运行效率的增长离不开智能化工厂的建设，一个成熟和安全的智能化工厂才能够有效的降低运行成本，提高机械设备运行的安全性，并为员工提供一个安全可靠的工作环境，进而为企业工厂创造更大的价值。

参考文献：

[1]何冠泯.智能工厂综述与发展趋势探讨[J].工程管理与技术，2019.

[2]樊军锋.智能工厂数字化交付初探[J].石油化工自动化，2017.

作者简介：

莫新建（1979.6—）男，汉族，籍贯河南省确山县，本科学历，高级工程师，研究方向——智能制造，信息技术，网络安全