工业设备上云是工业互联网平台建设和应用的重点，难点，也是切入点，意义十分重大。2018年7月工信部发布的《工业互联网平台建设及推广指南》，提出要“实施工业设备上云‘领跑者’计划”，并明确了四类十大重点工业设备，即以炼铁高炉、工业锅炉、石化设备为代表的高能耗设备，以柴油发动机、大中型电机、大型空压机为代表的高通用设备，以工程机械、数控机床为代表的高价值设备和以风电、光伏为表的新能源设备。
三年来，工业设备上云取得了重大进展，全国重点工业互联网平台连接的工业设备数量超过7300万台套，上云深度从状态监测、故障诊断向预测预警、精准运维演进。为帮助业界进一步明确不同工业设备上云面临的痛点问题、应用场景、实施路径和推广前景，赛迪智库信息化与软件产业研究所工业互联网研究室在调研40余家企业的基础上，编制形成了“工业互联网平台+工业设备上云”系列研究报告。
文 | 赛迪智库信软所工业互联网研究室 张朝
炼铁高炉面临着设备管理低效、环保管理粗放、工艺知识高度隐性和设备互联水平低等痛点问题。以东方国信、北京智冶互联、宝信软件等为代表的解决方案企业积极探索基于工业互联网平台推动炼铁高炉上云，并开展高炉故障诊断、高炉绿色生产、生产工艺优化和产线协同管控等新型应用服务，有效提升了炼铁高炉运行效率和能源利用效率。
痛点问题
01设备管理低效
钢铁企业通常部署炼铁高炉等众多高价值设备，数字化水平普遍较低，亟需增强自感知、自分析和自决策等功能。传统的高炉管理主要采取事后维护或定期维护，难以实时监测高炉等设备的温度、压力、流量等各种工况数据并准确识别设备故障，容易造成产线停滞和生产安全等重大问题。
02环保管理粗放
钢铁行业是高耗能、高污染、高排放的代表性行业，在国家大力治理环境污染背景下，面临着环保成本急剧上升的压力。在传统模式下，企业采集、监测的炼铁产线设备能耗和排污情况，难以精准确定重点问题环节，清洁发展水平不高。
03工艺知识高度隐性
钢铁行业是典型的长流程行业，生产环节众多，工艺复杂，对工艺知识、经验的依赖程度很高。钢铁企业冶炼工艺、冶炼配方等决策只能依靠隐性生产经验，容易造成工人操作水平参差不齐和产品质量波动，对生产效率具有重要影响。
04设备互联水平低
钢铁企业内部、上下游企业之间设备信息孤岛问题严重，互联互通水平较差，容易造成上下游企业间的信息盲区，使钢铁企业很难作出科学高效的采销决策，难以减少库存、提高产能利用率。
应用场景
01高炉故障诊断
推动炼铁高炉上云，可实时采集高炉等高价值设备的运行数据，结合设备故障诊断模型，自动预警设备故障并确定最优设备维护方案，实现设备健康管理。一是设备状态监测。实时采集高炉设备工作温度、应力分布和工作环境等状态数据，并做可视化处理，增强设备状态监测的实时性和可靠性。二是设备故障预警。综合利用采集的高炉设备状态数据，结合炼铁高炉故障诊断模型，对设备故障进行分析和预警，避免发生高炉烧穿、高炉爆炸等生产事故。三是炼铁设备维护仿真。精准确定设备故障位置和重要性，在赛博空间中仿真模拟维护方案，提高设备维护效率。
例如，宝武集团面向钢铁行业设备远程运维建立了工业互联网平台，推动炼铁高炉等设备上云上平台，促进了设备维修实现从被动处理到主动管控、从单一数据专项分析到大数据综合分析、从基于经验的预防性维修到基于数据的预测性维修、从单纯反馈设备状态到提供整体解决方案的四个转变，为企业带来了显著经济效益，使设备运维成本降低5%以上、检修作业效率提升10%以上、设备整体效率提升5%以上、备件使用效率提升10%，并每年为企业带来基于平台增加的社会市场技术服务费2000万元以上。
宝武装备智能科技有限公司通过智能传感、工业物联、数据挖掘、人机交互等先进技术，率先开发了铁区设备远程智能运维云平台，将设备状态与生产工艺相结合、将智能传感与5G相结合、将炼铁工艺机理与人工智能(AI)技术相结合，对炼铁63093台套设备按照重要程度、运行状态、可监测度、经济性进行多维度分类梳理，确定41104台设备可通过远程运维进行管理。目前，宝钢股份炼铁厂关键设备运维远程化率达到65.1%，设备突发故障趋向于零，停机时间缩短20%以上，人员负荷下降20%以上，备件库存下降6%以上，构建了面向未来的远程、智能、高效设备运维新模式。
02高炉绿色生产
推动炼铁高炉上云，可以实时监测能耗和排污情况，提高环保管理的精准性和科学性，实现清洁低碳的绿色化生产。一是节能降耗。采集高炉等炼铁产线设备能源消耗类型、速度、时间等数据，基于高炉能效优化模型，精准优化设备能源供给，降低能耗成本。二是治污减排。动态采集炼铁高炉排放的废水、废气的总量、成分、时间等数据，结合各环节化学反应模型，深入分析问题环节，综合确定工艺优化和设备升级方案，减少对生态环境的污染和破坏。
例如，酒钢集团是我国西部最大的钢铁联合企业，其原燃料主要依赖自产，原燃料质量差并且波动幅度大，高炉类型多样化，因反应器“黑箱”特性，其能耗成本和环保成本一直居高不下。在实施了东方国信炼铁云平台后，炼铁高炉等设备数据在云端汇聚，提高企业优化绿色发展水平，助力酒钢集团单座高炉每年减少碳排放20000吨。东方国信预期整个钢铁行业在推行Cloudiip平台后，每年将为我国钢铁行业降低100亿元成本和1000万吨碳排放。
03生产工艺优化
推动炼铁高炉上云，可实时采集高炉工况数据，与工业互联网平台中的工业机理模型进行对接，优化生产决策，实现智能化生产。一是生产工艺优化。基于高炉状态、物料、产出等经验数据优化炼铁工艺模型，依托炼铁高炉实时数据，动态优化原料配比、装料制度等生产决策，优化生产工艺方案。二是生产过程管控。采集炼铁过程中的物料检化验数据、操作工艺数据、运行状态等数据，结合过程管控模型，实时优化生产过程，自主决策并控制高炉运行参数。三是产品质量管控。利用机器视觉等技术，结合质量检测、质量管理等模型，对采集到的产品全过程质量数据进行深入分析，实现全流程产品质量跟踪及自动控制。
例如，东方国信利用在行业机理和大数据分析领域积累的技术优势，基于炼铁高炉上云，将采集的生产数据和机理模型相结合，在工艺优化、生产管控和质量管理等环节为钢铁企业实现了降本增效的经济目标。酒钢集团在实施炼铁平台之后，铁水质量稳定性提高了20%，平均单座高炉每年降低了成本2400万元，冶炼效率提升了10%。
鞍钢股份积极推动炼铁高炉上云，通过引进业内先进技术，运用数字测温、三维激光雷达、热成像等技术对高炉炉缸、冷却壁及炉内等关键部位的数据进行实时在线监测，根据各高炉的设计、生产和操作特点，从热力学、炼铁学、冶金物理化学等机理层面开发高炉数字模型，实现高炉的高效稳定生产，建立了合理的管理标准，有效控制煤气流分布，减少异常工况情况，提高煤气利用率，降低炼铁成本3元/吨，目前已完成两座高炉的改造，正在逐步推广。
04产线协同管控
推动炼铁高炉上云，可实现全产业链中高炉设备的互联互通，汇聚产业链上下游信息，结合上游物料供给和下游需求情况，依据高炉生产状态，制定科学的物料采购与生产计划，在一定计划原料库存的情况，实现采购、生产与销售的协同，降低产线整体生产成本。一是产业链物料流通协同。采集炼铁高炉原材料消耗和铁水产出数据，结合智能排产模型自动生成生产计划，实现企业物料动态平衡。二是社会范围生产能力协同。基于炼铁高炉上云推动全产业链高炉运行数据集成共享，结合产订单共享、产能平衡等机理模型，动态匹配产品性能要求和钢厂的生产工艺水平，提高炼铁高炉设备利用率。
例如，北京智冶互联科技有限公司为兴澄特钢搭建企业私有云平台，推动以高炉为中心的铁前产线生产管理数据上云，同时也建立了基于配料机理及大数据分析的市场-采购-生产一体化协同配矿体系，助力兴澄特钢实现关键数据(检化验、生产、采购库存等数据)采集超过97%，并为其提供基于成本最优、止损等定制服务，寻找外围市场和厂内原料库存与生产之间的最优采购与配料方案，使企业吨铁配矿成本降低6.88元，单条年产150万吨的烧结-高炉产线年降本344万元，提高铁水质量8.8%。
宝信软件基于工业互联网平台，依托中国宝武大数据中心，建设高炉互联智控平台，通过宝武集团内大跨域广连接多高炉信息链、资产链、价值链的全景展示和融合应用，实现集团内40座在役运行高炉(3000m3以上高炉数量占全国40%，服务高炉的生铁产量占全国11%、占世界7%)的生产数据互联互通、数据汇集、远程监视、智能对标、高炉画像(竞争力评价)、数据挖掘和生产优化，有效支撑宝武集团各个基地炼铁一体化协同运作。
推广前景
当前，我国钢铁行业有1000余座炼铁高炉，仅有30%的高炉已接入云平台，能耗水平较高，环保压力日益增大，上云推广市场空间巨大。据统计，2019年我国高炉炼铁焦比为366.26kg/t、燃料比为535.95kg/t，均落后于国际先进水平。2020年，我国钢铁行业的碳排放量占全国碳排放总量的15%左右，是迫切需要实现绿色低碳发展的重点行业。推动炼铁高炉上云，可实时采集设备工况数据，结合大数据、人工智能等新兴技术，开展高炉设备状态检测、故障预警、远程运维等智能服务，改善能耗水平和绿色生产水平。预计到2025年，炼铁高炉上云普及率将超过45%，使设备平均能耗降低2%，CO2排放量减少1千万吨以上。
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