工业互联网

赛迪孙刚:工业互联网平台+工业设备上云系列研究(四)柴油发动机

2025China.cn   2021年06月29日

  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。

  柴油发动机面临着产品研发周期长、设备服役工况复杂、设备故障率较高等痛点问题。以潍柴、福田康明斯等为代表的行业领先企业积极探索基于工业互联网平台推动柴油发动机上云,并开展智能研发、在线管理、预测性维护等新型应用服务,有效缩短柴油发动机研发周期,减少柴油发动机故障时间。

痛点问题

  01产品研发周期长

  我国柴油发动机发展时间相对于国外较短,长时间处于逆向开发阶段,技术积累不足,钢材类型、零件处理方式、生产工艺的不同都会影响产品动力性能、可靠性和安全性,还需要兼顾油耗和排放指标,研发难度大。同时,任何一款新机型的开发上市,还要经历漫长而又严谨的试验,积累大量数据支撑发动机的参数标定,整体研发周期长。

  02设备服役工况复杂

  柴油发动机作为中间件,广泛配套在其他产品中,是汽车、农业机械、工程机械、船舶、内燃机车、地质和石油钻机、军用设备、通用设备、移动和备用电站装备等的主要配套动力。面对复杂多变的工作环境和功率要求,目前柴油发动机的型号种类难以适应各种工况下的专业化需求,造成不必要的能耗浪费,降低能量转化效率。

  03设备故障率较高

  柴油发动机是高精度动力设备,每个工作循环都经历进气、压缩、做功、排气四个冲程,由于受到燃油质量、操作、环境、负荷等等其他因素的影响,会导致很多不必要的故障出现。柴油发动机的故障种类很多,如起动困难、运转异常、运转的功率不正常、转速异常、振动强烈等,其故障诊断主要依赖相关技术人员的经验和现场检测,费时费力。

应用场景

  01智能研发

  推动柴油发动机上云,基于产品全生命周期海量数据,有利于汇聚优势资源,优化产品研发流程,促进柴油发动机产品迈向高端化。一是数据贯通。基于工业互联网平台,通过边缘感知,实现柴油发送机运行数据实时采集分析,为产品全生命周期管理提供数据支撑。二是设计仿真。基于柴油机设备上云的海量数据基础,构建柴油发动机仿真模型或数字孪生体,通过参数设置、模拟实验不断优化设计,缩短研发周期。三是协同研发。基于工业互联网平台构建柴油发动机研发云生态,促进全球范围内顶级柴油发动机制造商、高端研发人才、优质企业用户等力量共同攻克难点。

  例如,潍柴动力搭建起了全球协同研发平台,通过开发工具、知识、数据信息的云端共享,实现六国十二地协同研发。北京福田康明斯通过柴油发动机上云,减少产品设计和改进的数据收集时间95%,提高产品研发效率。

  02在线管理

  推动柴油发动机上云,实时采集发动机运行参数,经过可视化处理,推送到电脑终端或者移动终端,可以帮助用户实时掌握发动机健康水平,实现远程运维。一是设备连接。通过接入柴油发动机本身系统或者安装传感器的方式,推动不同区域、型号、工况的柴油发动机实现泛在互联。二是可视化展示。基于新一代信息技术,对柴油发动机数据信息做可视化处理,通过终端大屏、AR/VR等方式进行简约展示,帮助维修技师直观掌握设备健康状况。三是远程调控。根据柴油发动机设备状态,建立数据分析模型,进行大数据分析计算,不断优化设备工作功率、时长,延长设备寿命。

  例如,广柴通过与树根互联合作,在船用发动机上安装物联盒,读取出原本柴油机上监控系统的运行参数并上传至云端,用电脑或手机实时获取每一台柴油机的功率、实时运行的转速、定位等参数,掌握航行在海洋深处的船舶发动机真实的运行情况,降低约30%的设备管理成本,缩短20%左右的设备管理反应时间。

  03预测性维护

  推动柴油发动机设备上云,实时监控柴油发动机运行状态,构建健康诊断、预测预警、故障评估等模型,建立快速故障响应机制,实现柴油发动机智能维修。一是状态监测。通过对底层设备的识别,加装传感器硬件,通过网络连接完成数据采集,建立大数据平台,在线监测设备状态。二是预测预警。构建柴油机健康诊断模型,基于过往的运行指标和参数,对设备状态参数的对比分析来识别设备潜在故障风险,进行实时的健康评估和风险预警。三是智能维护。通过构建故障模型并分析实时数据,自动生成维修码及维修档案,提前完成柴油发动机设备维护,降低故障发生的频次,确保设备稳定运行。

  例如,北京福田康明斯建立车联网IoV模型,采集发动机转速、功率、扭矩、GPS等车辆数据,利用数据分析,提供车辆故障报警及远程诊断服务。

推广前景

  柴油发动机应用广泛,是重型汽车、工程机械、发电机组、航空航天等设备的重要配套设施,经过十多年的发展,逐渐形成了完整的生态体系。

  柴油发动机行业的发展在很大程度上取决于相关终端产品市场情况,随着全球机械化、智能化进程加快,汽车、农用机械、高端装备等行业的兴起,全球柴油发动机需求总量将稳定上涨,预测将以5%的速度向前发展。面对日益突出的环境污染、产能浪费、和故障频发等问题,推动柴油发送机设备上云,通过大数据分析、模型计算,实现设备的在线监测、智能运维、共享研发、迭代优化,将会直接产生巨大的经济效益和社会价值。

  文 | 赛迪智库信软所工业互联网研究室 孙刚

(转载)

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