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《北国网》:铜陵模式——阿里云打造工业转型升级的新路径
2019-11-25 09:49 来源:北国网
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    对于传统工业企业,经过多年的工艺优化,传统方法逐渐显现瓶颈,长期掣肘企业的发展。在云计算、大数据逐渐普及的今天,数字化改造将成为新的路径。

  传统产业潜力挖掘瓶颈显现 

  铜陵,位于安徽省东南部,作为传统工业城市,工业化率达60.3%,在新一代的产业转型中,最大的挑战莫过于传统产业的潜力挖掘即将走到尽头。在第二届数字中国建设峰会数字经济分论坛上,安徽省铜陵市副市长黄化锋发表演讲表示,未来30年,铜陵将发展数字经济作为拉动经济增长的重要引擎,作为推动产业全面转型升级的战略举措。2018年9月,铜陵市政府与阿里云公司签署战略合作协议,共建铜陵城市级工业互联网平台,以推进传统工业数字化转型为切入点,发展工业互联网。

  与国内其他地市相比,铜陵发展工业互联网有其特色创新,路径创新便是其一,针对大部分企业对工业互联网的理解与认识不够,存在各种顾虑的实际情况,率先以解决企业特定的痛点问题切入,循序渐进,逐步拓展,而六国化工公司的“磷酸萃取率提升大数据应用项目”便成为第一个示范试点项目。

  作为传统硫磷化工企业,生产工艺复杂,严重依赖人工经验,且仅靠人工经验难以取得质的突破;同时,磷酸萃取率存在较大波动,这种不稳定性将带来一定的经济损失;加之,复合肥养分存在浪费和环保控制滞后等一系列行业普遍存在的问题,成为了企业发展的痛点。

  第一代下车间的程序员 

  “简单来说,我们希望通过阿里云工业互联网平台智能中枢工业大脑为承载,整合人工智能技术及阿里自研的类脑认知解析技术,将数理模型与行业机理模型相结合,解决磷化工产品生产过程中的磷提取率提升、磷石膏残磷率降低等问题,计算优化后的数据将反馈到生产流程中,进行验证,从而得到一个物料添加和操作动作的最优解。”阿里云架构师有贞介绍说,随着阿里云积极致力于工业互联网建设,他也是阿里云培养的中国第一代下车间的程序员之一。

    

  

  通过工艺控制数据实时上云,这些下车间的程序员们从海量历史操作沉淀的数据中寻找出,磷酸萃取时,不同的影响因素与磷收率的精准定量关系。其次,再用科学解题的思维,通过建立磷转化率预测模型,并不断验证其准确性。同时,基于模型反向推导出协调控制和优化执行操作,并应用在生产流程中。

  他们的努力最终得以验证,2018年10月,磷酸萃取率最高提升0.56个百分点,粉尘排放量每年将降低3.12吨,氨气排放量降低28.43吨。取得环保效益的同时,还为企业带来可观的经济效益。试点项目相继入选“2019年中国工业互联网应用十大案例”、“2019中国国际大数据产业博览会百家大数据优秀案例”。

  一年后,2019年11月,六国化工磷酸萃取率最高提升1.2%,一年内实现提升效果翻倍,预计每年可为六国化工增加约600万元直接经济效益,节约磷矿石资源6000吨、减少磷石膏固废排放10000吨。

  基于阿里云工业互联网平台,工业企业可将供、研、产、销、服全域数据融合汇聚,通过AI算法挖掘新的增长点,优化工艺,在不作设备改造的情况下最终实现降本、增效、提质。数据价值的释放,带来企业发展潜力的爆发。

  “以往我们8个小时做8个样本,根据我们自身的经验来调整物料添加比,现在‘工业大脑’会根据我们设定的目标值,运用其算力给出最合理的值,减轻了我们的工作量,同时最大程度地防止不合理配比,实现降耗减排目标。” 六国化工公司磷酸车间主任李飞在接受《中安在线》记者采访时介绍。

  工业互联网是转型升级的有效选择 

  正如阿里巴巴集团首席技术官兼阿里云智能总裁张建锋在第六届世界互联网大会上表示,工业互联网要解决三大问题,包括:第一,原来的工厂单点要变成全产业链、全价值链、全要素的融合,这与工业智能化有本质的不同;第二,工厂本身怎么样利用新技术提升效率,变成数字化、智能化的工厂;第三,工业产品特别是消费品如何做到智能化。

  铜陵六国化工的实践印证了阿里云工业互联网平台改变了以往重化工企业环保治理模式,实现了环保效益和经济效益的同步提升,同时数字技术进入生产工艺,产生了看得见的变化,逐步帮助越来越多的传统企业从“经验指标”向“数据指标”转换,让企业生产工艺改进、品质提升更加稳定可靠的同时,突破发展瓶颈。

   铜陵的故事还在继续。 

  通过与阿里云的合作,安徽铜陵走出了一条“政府搭台、企业唱戏、生态共赢”的工业互联与智能之路。在铜陵市政府主导的区域工业互联网平台“长江大数据平台”上,目前已经聚集铜陵当地2大产业集群、6大行业、超过10家龙头企业入驻。未来,更多的“六国化工”将涌现出来,从沉睡的数据中找到突破与增长的法门。此外,产业上下游的跨厂、跨流程智能协同也将成为可能,进而推动产业链整体升级,赋予区域经济全新的活力。

  工业互联网,正在成为传统工业企业、传统老工业城市的选择。(秦小童) 

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