本文为“2024年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2024年度，为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程，全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等，分享建设过程中的经验，供广大制造业行业企业学习供鉴。
一、企业简介
西安陕鼓数智化技术有限公司（简称“陕鼓数智”）是陕鼓集团旗下专注于智能制造与数字化转型的高科技企业，至今已有 40 余年专业发展历史。公司研发技术人员占比达 60%以上，拥有自动化、信息化、智能化等高端技术人才一百多名。主要从事分布式能源领域自电控制系统、工业智能化、园区智能化产品集成与解决方案的设计、研发、制造、销售、工程及服务等业务。
陕鼓数智化致力于成为世界一流的数智化系统解决方案商和系统服务商。公司基于自动化、信息化、EAOC、远程诊断、物联网、大数据、人工智能等相关技术的创新研发和能力沉淀，打通了从现场设备到生产调度、运营管理的数据流、信息流、决策流，实现了数据的全面流通和智能化，为客户提供最全面、专业、优质的数智化系统解决方案及系统解决方案的数智化服务，助力用户数字化转型及高质量发展。截至 2023 年，助力陕鼓动力获得数智化类发明及实用新型专利授权近百余项，软件著作权数十项，获得国家工业互联网示范试点、国家级两化深度融合示范企业、国家“数字领航”试点示范企业、国家智能制造试点示范工厂等多项荣誉和资质。
二、企业在智能制造方面的现状
我司近年来通过应用多种先进系统，极大的提升了企业的智能化建设进程。
以下是已经上线应用的一些智能化平台和技术：
1、IMO远程在线监测系统。压缩机是产线的核心设备，而振动指标又是压缩机的核心运行指标。我们采用自研的IMO关键机组智能在线监测和故障诊断系统功能通过对设备运行中的振动及工艺参数连续采集，自动存储和分析，为设备管理和诊断人员提供决策分析依据，可及时识别机组的运行状态，发现故障的早期征兆，对故障特征、故障部位、故障类型、严重程度、发展趋势做出判断，及早消除故障隐患，达到降低维修成本的目的。
2、企业资产管理 iEAM 系统。主要功能包括资产跟踪、维护管理和成本控制。它帮助企业提高资产使用效率，降低维护成本，延长资产寿命，优化资源配置。
3、数字孪生系统。该系统基于数字技术的概念，对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。打造了一个与现实工厂对应的虚拟工厂，实时监控工厂的运行状态，提升生产效率和降低成本，增强企业的决策能力和市场竞争力。
4、先进控制 APC 系统。实现装置自动调节，将人为因素对装置的影响降至最低。装置操作人员只需要根据后端工艺的用氧需求设定装置氧气量输出设定值，装置将自动调节负荷，并在氧气实际输出量达到设定值后进行自动节能优化。降低了操作人员对装置运行的干预程度。投运至今装置在非异常工况下无放空、无氮塞。每立方米氧气空压机电耗节电约 3%~4%。
5、VNC远程控制系统。为充分发挥操作专家能力，节约现场运行压力，采用远程桌面管理系统实现总部远程对扬州、章丘、徐州等多个工厂空分装置实现DCS远程控制。为确保将远控延时与安全风险降到最低，采用双冗余企业网络专线、TLS安全传输协议、加密远程连接、设备认证、零信任机制等一系列网络、数据、应用安全措施来确保远程网络安全。集中远控可提高生产装置标准化，提高后期维护管理效率。同时采用人员分级管理，管理员和普通用户权限划分清晰，远程操控与现场紧急接管无缝衔接，确保生产安全。通过稳定的远程平台实现多个生产装置的集中控制管理，一方面可以进一步节约人力成本，提高生产效率，另一方面实现生产进度统一管控，及时对比，发现装置及工艺出现的生产瓶颈，不断提升操作水平。
三、参评智能制造项目详细情况介绍
1.项目背景介绍
我司始终秉承“为客户创造价值”的经营理念，“100%满足客户需求”的服务理念，构筑安全、环保、质量、能源管理的长效机制，从制度和管理执行两方面加强环境保护和节能减排管理工作，建立健全节能减排的长效机制，通过职业健康与安全、环境、能源、质量管理四体系认证，为安全、绿色、节能、低碳低能耗运行发展奠定坚实的基础。经过多年来数字化和智能化建设，我司上线了各种先进系统，但是在现场应用中还是发现一些不便之处。
（1）工厂的巡视和检修工作大部分都由人工完成，而该场所中环境复杂危险、空间狭小的情况常见，对人工巡视造成非常大的阻碍；同时由于人工巡检频率低、间隔长，在设备运行过程中因安全原因不能巡检，造成相关单位对巡视间隔期内环境、电缆、异常发热等可能发生的情况一无所知，因此当设备有问题时不能及时发现问题导致问题扩大化。如何正确使用和维修设备，怎么安排维修预算和降低维修费用，减少重复性维修和加强知识积累。如何降低配件库存又杜绝缺件，提高配件需求计划准确性并建立有效的供应体系。如何管理维修人力资源，怎么合理配备人员，既不让资源空闲，同时又能满足维修工作需求，是设备管理工作开展的痛点。
（2）在工业装置运行方面，存在工艺调整频繁，装置常要大范围、多频次负荷调节，操作频繁。操作人员劳动负荷大；外部扰动影响大；操作水平不一，人员流动大，装置主操人员技术水平和习惯不同，导致装置运行效果差异化大。
（3）数据融合问题。我司使用了多种先进系统，但各系统之间并不共同，导致需要查看不同类型信息需要登录不同的系统去查看。例如数据监测方面就有PLC采集数据通过ERP系统管理、而振动监测数据则通过IMO系统进行管理，产线工艺控制方面信息又通过APC系统查看。更有一些专业厂家的仪表，只能通过厂家管理软件查看。
（4）数据展示不直观。以往的数据监测都是平面展示，有的界面还有设备或产线示意图，更有的系统界面只是表格化展示。随着接入数据越来越多，这种不直观的展示方式弊端越来越凸显。监测员工往往不能很好的理解监测数据对应的实际位置，在处理故障的时候需要多个监测数据关联分析就更是手忙脚乱。
（5）视频监控展示混乱。我司通过数智化建设努力打造无人智能工厂，其中视频监控是重要的技术支持手段。现有的视屏监控采用九宫格的展示方式，监测员不能很好的理解监控视角间的关系。在进行紧急事件演练的时候该弊端尤为明显，现有视频方式无法很好的确认人员是否完全撤离危险区域。针对以上问题，我司进行了一系列的智能化建设工作。自行研制开发了“机电仪一体化平台”进行数据的统一管理，并在全面数据的基础上引入数字孪生技术和视屏孪生技术，实现工厂运行的智能化监控管理。
2.项目实施与应用情况详细介绍
本案例通过两个层次建设实现。首先是数据采集和整合，然后通过各种数字化技术手段达到数字孪生智能监控：
1、通过自研建设的机电仪一体化平台收集各类现场实时数据，打破各个系统之间既有壁垒实现数据融合、共享。我司经过多年设备制造和运维经验积累，利用工业互联网打造机电仪一体化平台，结合专业设备监测和诊断解决方案，提供在线设备状态分析和故障预测服务，显著降低了运营成本并提升了服务质量。该平台涵盖工业大模型技术的集成与优化，利用其强大的数据处理和模式识别能力，实现对设备状态的实时监控、故障预警和预测性维护。同时，项目将构建一个全面的专业知识图谱，整合设备参数、运维知识、故障案例等多源数据，提供精准的语义检索和智能推荐，辅助决策支持系统。
跨模态数据分析是平台的另一重要功能，通过结合工业物联网数据、文本信息和视觉数据，项目将利用大模型进行深入分析，增强设备状态监测和故障预测的准确性。此外，平台后续还将开发智能化运维策略，实现从定期维护到状态驱动维护的转变，降低非计划性停机时间，提高设备可靠性。
一体化的智能运维系统解决方案实现了设备运维工程高效决策，精准维修，规范作业，持续为企业降本增效，全面推进数字化工厂的落地。最终实现有效提升设备维修和管理效率，降低设备维修费用与备件成本，合理确定人员绩效。同时，通过给用户提供的智能运维系统，拓宽了服务制造商业务覆盖范围，加强用户、制造商、服务及备件商、本地服务资源的高效合作。
机电仪一体化平台的架构层级结构旨在确保系统的高效性、灵活性和可维护性。设备层作为基础，负责与物理世界中的机电设备进行直接交互，收集关键数据并执行控制命令。数据层则负责数据的存储、管理和访问，确保信息的准确性和可用性。分析层利用这些数据进行深入分析，为企业决策提供数据支持。应用层处理具体的业务逻辑，执行用户请求并协调其他各层的操作。最后，展示层为用户提供直观的界面，方便决策者与系统互动并获取所需信息。
机电一体化平台架构
在前期数据统一管理的基础上，通过各种技术手段实现数字 孪生智能监控功能。主要应用的新技术如下：
参数化建模：通过定义和调整参数来创建和修改模型，当参数发
生变化时，模型会根据设定的约束自动更新相应的形状和特征。 不仅图形化展示更加准确，它还能够为复杂的问题提供简化的处 理方法，可以更高效地提取信息和洞察，诸如时间序列预测、趋势分析、数据分类等。
数实结合：建设全面的设备监测感知层以及低延迟传输系统，将 设备实时状态数字化，再结合参数化建模使实物设备完美映射在 虚拟世界。为后续数字孪生、AR 支持、OTS 仿真等功能打好基础。
“建模+监控”融合：工厂实景 3D 建模并融入实时数据和实景动态 视屏监控，将传统九宫格模式重组融合为上帝视角。
2.1 建立数字孪生模型，精确还原实体系统的结构和功能。建立实 时监控系统，将实时数据反馈至数字孪生模型，实现对实体系统的实时 监测。员工监测的不再是表格化数据，而是嵌入 3D 孪生工厂中的信息。 厂区设备运行状态无论从层级关系、上下游关系都可以直观展示。
数字孪生监测界面
2.2基于 5G 网络下的 AR 设备的专家远程可视化支持系统，提升现 场服务能力与规范性。实现现场服务人员与远程专家的实时沟通交互； 现场作业规范指导；智能巡检，全程记录。目前已实现多平台AR 现场服 务支持系统开发，实现了现场技术支持；操作向导；现场问题反馈；视 频知识库；点检功能；维修功能；APP 小工具；便携式振动监测；数字识 别共计 9 类功能。
AR 可视化支持系统
2.3工厂实景 3D 建模并融入实时数据和实景动态视屏监控，将传 统九宫格的视频监控进行重新融合，重组为上帝视角。大大降低了监测 人员的阅读难度，从而更好的管理现场、降低安全风险。
视屏孪生
2.4操作员仿真培训系统（Operator Training System 简称 OTS）是采 用工艺过程数学建模技术、IT 技术、 自动控制技术、虚拟现实技术等，在 计算机中建立虚拟的工厂动态模型和操作界面，描述工厂生产的操作过程 和相应变化。OTS 的应用人员通过虚拟的操作界面，可以接受实际操作的培 训与考核，也可以做生产工况和控制系统的研究。
OTS 安全演练实景界面
通过以上的技术手段，实现了工厂现场管理各类信息、数据“所想即所 得、所想即所见”的智能监控功能，提升智慧工厂和智能制造的能力。
3. 效益分析
数字孪生在工业设备运行阶段的应用能够动态映射生产环境、生产任务 和生产设备的状态，并据此设计设备优化运行方案，提高控制系统的智能 化程度，有效提高设备在各个方面的适应能力。
在设备管理方面可以充分发挥各类传感器的作用，采集相关数据信息， 评估设备状态，预测设备的剩余使用寿命以及可能会出现的故障，从而有 效预防设备故障带来的风险。并利用虚拟设备模型和设备的历史运行数据 来重现已经发生过的故障，以便提高故障定位的准确性和维修策略的有效性。
当设备在数字孪生应用场景中出现故障时，可以远程获取来自数字孪生 模型的各项相关数据，如报警信息、 日志文件等，并在虚拟空间中预演设 备故障情况，从而实现远程的故障诊断和设备维修，减少在设备维护方面 的成本支出，同时也有效防止出现设备长时间停机的问题。
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