基于大數(shù)據(jù)分析的建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺研究

李繼庚 馬玉 趙天寧 白宇飛

（1.華南理工大學(xué)，廣東廣州 510641；2.建筑材料工業(yè)信息中心，北京 100083）

2021 年3 月我國發(fā)布《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》，提出加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國。2023 年2 月中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，明確數(shù)字中國建設(shè)按照“2522”的整體框架進(jìn)行布局，即夯實(shí)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源體系“兩大基礎(chǔ)”，推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會、生態(tài)文明建設(shè)“五位一體”深度融合，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新體系和數(shù)字安全屏障“兩大能力”，優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展國內(nèi)國際“兩個(gè)環(huán)境”。在國家政策的引領(lǐng)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為產(chǎn)業(yè)升級與高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路。各行業(yè)積極開展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略部署，并在理論探索、能力培育、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、生態(tài)建設(shè)等方面取得初步成果。

建材工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在工業(yè)4.0 的大背景下，建材行業(yè)在自動控制、工業(yè)機(jī)器人、智能儀器儀表等關(guān)鍵技術(shù)裝備方面的探索取得顯著成效，行業(yè)數(shù)字化、智能化水平大幅提升[1]。但是，建材行業(yè)智能發(fā)展仍然存在許多短板與問題亟待解決，相對缺少涵蓋生產(chǎn)過程控制、生產(chǎn)管理、運(yùn)營管理的一體化協(xié)同管控平臺，管控集成普及率不高，運(yùn)營管控過程有待集成管理。大數(shù)據(jù)智能運(yùn)營管控平臺是具備數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換、傳遞，數(shù)據(jù)分析與挖掘，優(yōu)化計(jì)算和信息化展示功能的運(yùn)營管控平臺，通過建立基于新一代信息技術(shù)的生產(chǎn)工藝優(yōu)化模型，可以實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)跨企業(yè)的多用戶高并發(fā)訪問使用，助力企業(yè)高效完成生產(chǎn)運(yùn)行管控。因此，加快建設(shè)建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺，提升建材企業(yè)數(shù)字化水平，對建材行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。

一、智能運(yùn)營管控平臺建設(shè)的研究現(xiàn)狀

目前，關(guān)于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的相關(guān)研究蓬勃發(fā)展，學(xué)界對智能運(yùn)營管控平臺進(jìn)行了廣泛探討，取得了豐碩的研究成果。例如，林莉華[2]針對航空制造企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用情況，搭建運(yùn)營項(xiàng)目管控平臺，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營狀況可視化，有效地為項(xiàng)目管控提供系統(tǒng)支撐。吳建華等[3]的研究基于發(fā)電業(yè)務(wù)的發(fā)展需求，構(gòu)建一體化業(yè)務(wù)運(yùn)營平臺的信息化戰(zhàn)略解決方案，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)管控規(guī)范化。肖粲俊等[4]基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及人工智能等技術(shù)，搭建了煤礦智能管控平臺的研究模型，有效提高了煤礦數(shù)據(jù)的采集、存儲、傳輸和分析能力。

在建材行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究方面，根據(jù)《工業(yè)大數(shù)據(jù)白皮書（2017 版）》的解讀，產(chǎn)業(yè)核心競爭力缺乏，物聯(lián)采集數(shù)據(jù)源不掌握、不統(tǒng)一，產(chǎn)品數(shù)據(jù)不規(guī)范，信息集成貫通不暢等導(dǎo)致國內(nèi)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)程較慢[5]。綜觀昆侖數(shù)據(jù)、UPTAKE、Splunk、樹根互聯(lián)、大數(shù)點(diǎn)、GE、西門子等涉足的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用情況，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前在建材等高耗能行業(yè)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的情況極少見，與建材智能運(yùn)營管控平臺建設(shè)相關(guān)的研究文獻(xiàn)也十分有限。建材企業(yè)在開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中面臨著業(yè)務(wù)需求與數(shù)據(jù)平臺建設(shè)融合、構(gòu)建生產(chǎn)場景數(shù)字模型、打通系統(tǒng)信息流一體化平臺等關(guān)鍵問題。目前，建材行業(yè)缺少這方面的針對性研究，有待進(jìn)一步探討。

二、構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析的建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺

本研究梳理了建材行業(yè)整體發(fā)展與數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀、建材行業(yè)智能制造關(guān)鍵技術(shù)等內(nèi)容，廣泛調(diào)研水泥、玻璃、陶瓷等細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)狀、信息化應(yīng)用水平狀況和數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀等，結(jié)合建材行業(yè)工藝生產(chǎn)特點(diǎn)及實(shí)際情況，針對建材行業(yè)開展工藝技術(shù)分析和先進(jìn)的智能技術(shù)分析，采用以核心領(lǐng)域模型為系統(tǒng)中心的DDD（domain-driven design）領(lǐng)域模型設(shè)計(jì)方法，設(shè)計(jì)平臺總體架構(gòu)與各層級功能模塊，構(gòu)建具有數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換傳遞、數(shù)據(jù)分析與挖掘、優(yōu)化計(jì)算和信息化展示功能的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)營管控平臺，以解決生產(chǎn)以及管理過程功能繁復(fù)等問題，有效推動建材行業(yè)整體實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

（一）智能運(yùn)營管控平臺的建設(shè)思路

本研究基于運(yùn)營管理理論，綜合分析相關(guān)文獻(xiàn)與建材行業(yè)現(xiàn)狀，應(yīng)用新一代工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，構(gòu)建符合建材企業(yè)實(shí)際需求的智能運(yùn)營管控平臺，使其具備可連接千家以上企業(yè)、承載百萬臺設(shè)備同時(shí)在線、處理千億級數(shù)據(jù)的能力，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和服務(wù)，打通行業(yè)和企業(yè)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)流和信息流，高效提升管理的信息化水平。

本研究搭建的建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺整體業(yè)務(wù)架構(gòu)，如圖1 所示。

圖1 建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺整體業(yè)務(wù)架構(gòu)

本研究基于建材行業(yè)能耗高、工藝控制復(fù)雜、穩(wěn)定生產(chǎn)依賴“老師傅”操作經(jīng)驗(yàn)的共性特點(diǎn)[6]，結(jié)合行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展需求，搭建了工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺整體技術(shù)架構(gòu)。該架構(gòu)主要包括邊緣層、IaaS 層、PaaS 層、SaaS 層，如圖2所示。

圖2 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺整體技術(shù)架構(gòu)

1.邊緣層

本研究面向建材產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)的接入技術(shù)和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了多種數(shù)據(jù)協(xié)議的轉(zhuǎn)換、邊緣數(shù)據(jù)的匯集以及數(shù)據(jù)的存儲、處理、云端傳輸與邊緣計(jì)算[7]。研發(fā)智能邊緣計(jì)算設(shè)備，兼容各類現(xiàn)場總線通信協(xié)議和信息化系統(tǒng)API 接口適配，經(jīng)由實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)－數(shù)據(jù)自定義通信組包－數(shù)據(jù)安全通道－防火墻白名單管理－千兆高速并發(fā)的數(shù)據(jù)集成鏈路，提供實(shí)時(shí)與云端IoT 通信+本地邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。

2.工業(yè)IaaS 層

本研究依托公有云、專有云或企業(yè)IDC 環(huán)境的基礎(chǔ)能力，構(gòu)建云端分布式共享的計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、安全、計(jì)算、虛擬化等服務(wù)，為上層應(yīng)用提供基礎(chǔ)設(shè)施能力，保障集群平臺能夠長期運(yùn)行在一個(gè)安全、穩(wěn)定、有保障的基礎(chǔ)環(huán)境中。同時(shí)，通過提升IaaS 層的資源彈性伸縮能力，滿足集群內(nèi)不同階段建設(shè)的資源利用效率，更好地服務(wù)集群企業(yè)應(yīng)用的資源調(diào)度。

3.工業(yè)PaaS 層

本研究構(gòu)建通用PaaS 層和工業(yè)PaaS 層。通用PaaS 層包括微服務(wù)基礎(chǔ)平臺、行業(yè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺、數(shù)字孿生基礎(chǔ)平臺和AI 基礎(chǔ)平臺等，為業(yè)務(wù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)模型、數(shù)字孿生應(yīng)用、AI 模型等提供基礎(chǔ)的運(yùn)行能力。通用PaaS 能力主要包括：統(tǒng)一資源管理能力，多租戶多層級的應(yīng)用、功能、數(shù)據(jù)配置管理能力，異構(gòu)數(shù)據(jù)集成的能力（ESB，Open API 等），基于標(biāo)準(zhǔn)流水線DevOps 的應(yīng)用開發(fā)、測試、部署、發(fā)布能力。

工業(yè)PaaS 層包括行業(yè)微服務(wù)共性組件、行業(yè)數(shù)據(jù)模型庫、行業(yè)數(shù)字孿生模型庫、行業(yè)場景AI 模型庫等，用于聚合造紙行業(yè)共性能力，為上層應(yīng)用提供可復(fù)用的行業(yè)組件和行業(yè)模型，降低行業(yè)應(yīng)用開發(fā)成本。借助工業(yè)PaaS 的消息總線級Open API 來承載平臺內(nèi)外部大量信息的交互，并解耦各個(gè)模塊的直連，避免單個(gè)模塊的異常引起整個(gè)平臺的雪崩，也方便了各個(gè)模塊各取所需和傳遞信息，并對流量的突然爆發(fā)起到緩沖作用。同時(shí)，PaaS 平臺負(fù)責(zé)存儲物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并對用戶提供多種靈活查詢數(shù)據(jù)的方式，方便用戶提取數(shù)據(jù)的價(jià)值。

4.工業(yè)SaaS 層

本研究所構(gòu)建的平臺支持多租戶多層級的云應(yīng)用服務(wù)，為建材行業(yè)不同產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)提供不同的應(yīng)用，并進(jìn)行靈活組合，包括但不限于設(shè)備互聯(lián)、能源管理、設(shè)備管理、生產(chǎn)管理、倉儲管理。基于PaaS 底座，SaaS 應(yīng)用可以不斷擴(kuò)展，滿足未來持續(xù)開發(fā)服務(wù)于建材產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用服務(wù)。

（二）智能運(yùn)營管控平臺應(yīng)用功能體系設(shè)計(jì)

為了解決建材行業(yè)現(xiàn)有平臺研究中的問題，應(yīng)對建材行業(yè)實(shí)際應(yīng)用的需求，本研究設(shè)計(jì)智能運(yùn)營管控平臺應(yīng)用功能體系，主要包括高級排產(chǎn)計(jì)劃（APS）、生產(chǎn)管理（MES）、質(zhì)量管理（QMS）、倉儲管理（WMS）、設(shè)備管理（EAM）、能源管理（EMS）、碳排放管理、數(shù)字工廠、大數(shù)據(jù)分析、報(bào)表平臺與告警管理等。

APS 高級排產(chǎn)計(jì)劃：針對建材企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃安排的特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，預(yù)先設(shè)定產(chǎn)品工藝流程與資源配置，優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃制定過程，包含基礎(chǔ)資源配置、訂單管理、主生產(chǎn)計(jì)劃、物料需求計(jì)劃、生產(chǎn)能力驗(yàn)證、生產(chǎn)路徑、工藝配方、排產(chǎn)規(guī)則配置、資源甘特圖等子模塊。

MES 生產(chǎn)管理：通過對制造企業(yè)的計(jì)劃排產(chǎn)、生產(chǎn)過程、物料、能源、設(shè)備、質(zhì)量、庫存等進(jìn)行數(shù)據(jù)化，再經(jīng)過生產(chǎn)全鏈數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，精準(zhǔn)定位如期穩(wěn)定運(yùn)行的瓶頸問題。

QMS 質(zhì)量管理：通過質(zhì)量數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集，運(yùn)用質(zhì)量統(tǒng)計(jì)分析和生產(chǎn)大數(shù)據(jù)挖掘的方法，對生產(chǎn)全過程質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測監(jiān)控，分析產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，發(fā)現(xiàn)質(zhì)量影響因素，實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品品質(zhì)與產(chǎn)品合格率的控制。

WMS 倉儲管理：針對配料退料、收貨發(fā)貨、復(fù)核、上架、盤點(diǎn)等作業(yè)前端環(huán)節(jié)，設(shè)置看板系統(tǒng)、WMS 后臺系統(tǒng)、云服務(wù)器、WMS 作業(yè)一體機(jī)、揀貨單小票打印機(jī)、條碼打印機(jī)等進(jìn)行后臺管理，實(shí)現(xiàn)面向工業(yè)企業(yè)客戶的服務(wù)能力。

EAM 設(shè)備管理：通過設(shè)備臺賬管理、點(diǎn)檢、檢修、故障維修、設(shè)備效率指標(biāo)分析、備件管理等功能，對設(shè)備全生命周期進(jìn)行管理，有效解決因工廠設(shè)備繁雜而導(dǎo)致的難以集中管理、維修不及時(shí)、異常停機(jī)頻繁、維修成本高等問題，達(dá)到提高設(shè)備可靠性、設(shè)備運(yùn)行效率，降低庫存成本、設(shè)備運(yùn)維成本的目的。

EMS 能源管理：通過監(jiān)控實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、能效分析和大數(shù)據(jù)建模預(yù)測，幫助企業(yè)在穩(wěn)定生產(chǎn)的基礎(chǔ)上，提升能源利用效率，實(shí)現(xiàn)能源管控的自動化、信息化和智能化，達(dá)到提高能效和降低成本的目的。

碳排放管理系統(tǒng)：依據(jù)行業(yè)碳排放核算指南，自動計(jì)算碳排放量，提高效率和準(zhǔn)確性；根據(jù)碳排放趨勢，預(yù)測年度碳排放總量，輔助制定碳達(dá)峰目標(biāo)和進(jìn)行碳配額預(yù)測，額度不足及時(shí)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)靈活安排生產(chǎn)與碳排放的檢測和優(yōu)化。

數(shù)字工廠應(yīng)用：采用以Vue.js 為核心的前端技術(shù)生態(tài)架構(gòu)進(jìn)行開發(fā)，既能與第三方庫或既有項(xiàng)目整合，又能與現(xiàn)代化的工具鏈及各種支持類庫結(jié)合使用，為復(fù)雜的單頁應(yīng)用提供驅(qū)動，支持各種生態(tài)庫和組件應(yīng)用，集成各種可視化圖表等組件，包括但不限于各種動態(tài)、靜態(tài)的圖表工具，支持?jǐn)?shù)據(jù)以各種形式進(jìn)行展示。

數(shù)據(jù)工具：通過對采集到的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理、分類、轉(zhuǎn)換，搭建數(shù)據(jù)鏈路。結(jié)合工藝先驗(yàn)知識，先后做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘及個(gè)性算法模型。一是統(tǒng)計(jì)分析，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)回顧工藝的執(zhí)行情況；二是數(shù)據(jù)挖掘，分析工序制品半成品、產(chǎn)品的質(zhì)量情況，挖掘既往生產(chǎn)習(xí)慣中可以提升的方向；三是個(gè)性數(shù)據(jù)算法建模，預(yù)測工藝和產(chǎn)品的執(zhí)行情況，提醒相關(guān)人員做出調(diào)整和決策。

報(bào)表工具：包含智能抄表、能源報(bào)表、綜合報(bào)表、成本報(bào)表、績效類報(bào)表等功能。

（三）基于新一代信息技術(shù)的生產(chǎn)工藝優(yōu)化模型

本研究基于工業(yè)知識，將工業(yè)機(jī)理模型與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，將研究構(gòu)想應(yīng)用于工業(yè)場景，通過對復(fù)雜的物理、化學(xué)過程運(yùn)行模擬和優(yōu)化，將人工經(jīng)驗(yàn)固化為模型方式，產(chǎn)品化設(shè)計(jì)工業(yè)AI 產(chǎn)品，形成可規(guī)模化復(fù)制的AI 應(yīng)用，推動行業(yè)邁向智能化生產(chǎn)模式，解決限制行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的四類難題。

難題一：“老師傅”操作經(jīng)驗(yàn)難于傳承和操作水平波動大的難題；

難題二：用過量的消耗保障產(chǎn)品合格率和生產(chǎn)效率的難題；

難題三：連續(xù)性生產(chǎn)過程原料的波動導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量和成本波動大的難題；

難題四：因質(zhì)檢數(shù)據(jù)滯后于生產(chǎn)過程引起的產(chǎn)品抽檢品控和破壞性檢測的難題。

1.工藝優(yōu)化場景化過程

本研究基于新一代信息技術(shù)打造生產(chǎn)工藝AI 優(yōu)化模型，工藝優(yōu)化場景化過程涉及生產(chǎn)制造過程、數(shù)據(jù)分析過程與智能算法匹配優(yōu)化等過程，形成可規(guī)模化復(fù)制的AI 應(yīng)用，打造智能化生產(chǎn)模式，詳見圖3。

圖3 工藝AI 場景過程

2.工藝優(yōu)化場景

（1）面向工藝優(yōu)化的工業(yè)大數(shù)據(jù)建模及智能化應(yīng)用：根據(jù)流程工業(yè)智能化升級相關(guān)研究現(xiàn)狀，基于智能設(shè)備、云平臺、邊緣計(jì)算的深度整合，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫、算法庫、模型庫，打造具備智能感知、智能分析、智能決策功能的企業(yè)生產(chǎn)與運(yùn)營管理智能化應(yīng)用，增強(qiáng)企業(yè)生產(chǎn)流程與工藝優(yōu)化、設(shè)備維護(hù)與事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力。

（2）基于AI 的原料成分智能優(yōu)選：本研究采用運(yùn)籌優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)原料成分智能優(yōu)選，提升原料穩(wěn)定性和合格率。在建材行業(yè)的生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)用原料成分對成品質(zhì)量具有較大影響。實(shí)際生產(chǎn)過程中工藝工程師會基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和歷史生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)得到最佳的成分組合，并將其作為基準(zhǔn)成分（即生產(chǎn)過程中的目標(biāo)成分）。為了實(shí)現(xiàn)最終的入窯原料盡可能接近或達(dá)到基準(zhǔn)成分，實(shí)際生產(chǎn)過程中會首先進(jìn)行原料優(yōu)選來初步篩選比較符合原料基準(zhǔn)成分的原料批次，然后在合格的原料批次中進(jìn)行配方優(yōu)選，形成最接近成品設(shè)計(jì)成分的原料配比組合。

為了在人工經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升入窯成分的穩(wěn)定性和合格率，本研究使用運(yùn)籌優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了原料優(yōu)選算法。

（3）基于AI 的配方智能優(yōu)化調(diào)整：本研究通過建立數(shù)學(xué)模型，使用SLSQP 算法進(jìn)行優(yōu)化求解，實(shí)現(xiàn)精確控制原料合理添加質(zhì)量，智能優(yōu)化調(diào)整配方。在建材行業(yè)生產(chǎn)過程中，有必要在生產(chǎn)前十分準(zhǔn)確地計(jì)算出各原料的添加質(zhì)量，使成品的各項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)均滿足生產(chǎn)要求。實(shí)際中，由于成品質(zhì)量指標(biāo)較多，時(shí)常出現(xiàn)人工計(jì)算難度大、原料添加不合理的情況，這對成品的質(zhì)量產(chǎn)生了不良影響。本模型能夠根據(jù)當(dāng)前各生產(chǎn)原料的組分含量，快速、準(zhǔn)確地計(jì)算出各原料合理的添加質(zhì)量，使成品的各項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)均滿足生產(chǎn)要求。

本研究所用模型通過平臺采集的數(shù)據(jù)，圍繞成品等各組分含量、密度、基準(zhǔn)值及浮動范圍等數(shù)據(jù)建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，將原實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)帶有多個(gè)約束條件（含線性約束與非線性）的函數(shù)最小化問題，并使用SLSQP 算法進(jìn)行優(yōu)化求解。

（4）基于AI 的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化：本研究采用數(shù)字化運(yùn)營算法，根據(jù)算法推薦調(diào)優(yōu)，得出最優(yōu)排產(chǎn)計(jì)劃安排。建材行業(yè)生產(chǎn)過程中，受到設(shè)備檢修、品種切換、設(shè)備效率、產(chǎn)品品種、錯(cuò)峰生產(chǎn)的約束，對排產(chǎn)人員制定排產(chǎn)計(jì)劃提出了挑戰(zhàn)，尤其在各項(xiàng)干擾因素周期無規(guī)律的情況下大幅提升了排產(chǎn)難度，大部分情況下較難完成月度生產(chǎn)目標(biāo)。使用數(shù)字化運(yùn)營算法手段，將設(shè)備歷史檢修計(jì)劃、各品種的效率、錯(cuò)峰時(shí)間段、總計(jì)劃任務(wù)產(chǎn)量等信息納入平臺算法中，從而得出最優(yōu)排產(chǎn)計(jì)劃。根據(jù)算法推薦調(diào)優(yōu)，系統(tǒng)會推薦排產(chǎn)計(jì)劃安排，并規(guī)劃錯(cuò)峰、維修等開停機(jī)時(shí)間，指導(dǎo)生產(chǎn)人員在規(guī)定的時(shí)間執(zhí)行，從而降低生產(chǎn)成本，保障任務(wù)完成度以及提高設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

（5）基于AI 的質(zhì)量分析與預(yù)警：本研究采用特征選擇算法，對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行分析與預(yù)警。基于平臺采集的溫度參數(shù)、窯壓參數(shù)，結(jié)合原料穩(wěn)定性和配方穩(wěn)定性優(yōu)化等情況，使用特征選擇的方式進(jìn)行算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

三、基于大數(shù)據(jù)分析的建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺的特點(diǎn)

基于大數(shù)據(jù)分析的建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺主要有以下特點(diǎn)。

（一）采用DDD 領(lǐng)域設(shè)計(jì)模型打造跨行業(yè)共用平臺架構(gòu)

當(dāng)前，國內(nèi)外大部分生產(chǎn)運(yùn)營管理平臺都是一個(gè)單體應(yīng)用或者只有底層框架，需要根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行定制開發(fā)，無法面對跨行業(yè)或企業(yè)靈活業(yè)務(wù)變化進(jìn)行配置實(shí)現(xiàn)。本研究通過DDD 的設(shè)計(jì)模型，將業(yè)務(wù)邏輯和領(lǐng)域模型融入系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，對工業(yè)領(lǐng)域微服務(wù)進(jìn)行六邊形模型建模，實(shí)現(xiàn)面向產(chǎn)業(yè)擴(kuò)展的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)微服務(wù)架構(gòu)模型，助力工業(yè)核心領(lǐng)域與子域設(shè)計(jì)的快速發(fā)展；采用1+N 的云邊協(xié)同部署架構(gòu)，支持云端一鍵“應(yīng)用”及“算法模型”的部署與更新。本研究構(gòu)建的智能運(yùn)營管控平臺架構(gòu)相比于傳統(tǒng)架構(gòu)，易管控、易運(yùn)維、擴(kuò)展靈活。

（二）滿足多租戶大規(guī)模用戶并發(fā)使用，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)跨企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚

國內(nèi)外大部分?jǐn)?shù)字化平臺或應(yīng)用都是面向單個(gè)企業(yè)進(jìn)行建設(shè)，行業(yè)和企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相互獨(dú)立，無法實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)和跨行業(yè)間共性數(shù)據(jù)的積累沉淀，制約了行業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的深入發(fā)展。本研究創(chuàng)新融合互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)、工藝機(jī)理，首次采用工業(yè)企業(yè)、工業(yè)設(shè)備和智能儀器儀表ID 化方法。本研究所搭建的平臺以工業(yè)企業(yè)為租戶，企業(yè)員工為用戶，滿足上千家企業(yè)和上萬用戶同時(shí)使用，一個(gè)平臺即可完成各自企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營管理業(yè)務(wù)工作，具有同時(shí)并發(fā)、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)異的特點(diǎn)，在國際國內(nèi)尚屬首例。

（三）建立工藝AI 產(chǎn)品化研發(fā)底座，創(chuàng)立工業(yè)生產(chǎn)自動駕駛模型研究

國內(nèi)外在工業(yè)智能的研究大部分局限于不完整的生產(chǎn)鏈路數(shù)據(jù)和項(xiàng)目的實(shí)踐積累，大都停留在研究階段或者驗(yàn)證階段，無實(shí)踐場景驗(yàn)證和復(fù)制能力。相較而言，本研究具有整合性與實(shí)用性，通過提出大系統(tǒng)思維構(gòu)建賽博（Cyber）空間，針對建材行業(yè)生產(chǎn)過程大滯后、非線性特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)時(shí)間錯(cuò)位的數(shù)據(jù)分析框架，根據(jù)工藝特征，把不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合處理計(jì)算，解決建材生產(chǎn)過程中每個(gè)生產(chǎn)階段耗時(shí)長、質(zhì)量數(shù)據(jù)難以與生產(chǎn)工藝關(guān)聯(lián)的問題。突破工藝現(xiàn)實(shí)與虛擬的數(shù)字界限，把工藝模型和工藝流程抽象為數(shù)字模型，通過定義、重組和編排來挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。同時(shí)，創(chuàng)造性地對工業(yè)生產(chǎn)過程研發(fā)了從測量與感知（生產(chǎn)過程關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測）－運(yùn)動規(guī)劃（關(guān)鍵工序/設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行優(yōu)化）－行為規(guī)劃（生產(chǎn)過程動態(tài)調(diào)度）－路徑優(yōu)化（大尺度資源配置與調(diào)度優(yōu)化）4 層工業(yè)生產(chǎn)自動駕駛的模型，實(shí)現(xiàn)人工經(jīng)驗(yàn)+自動化+數(shù)字化的深度融合與學(xué)習(xí)，推動建材行業(yè)邁向智能化生產(chǎn)模式。

（四）融合數(shù)據(jù)集成與邊緣計(jì)算技術(shù)搭建平臺

目前，平臺建設(shè)存在云端數(shù)據(jù)時(shí)效性、大規(guī)模計(jì)算壓力、異常信息快速診斷響應(yīng)的技術(shù)瓶頸，本研究的一體化IoT 平臺是涵括邊緣層（邊緣端設(shè)備與邊緣計(jì)算平臺）與云端平臺的整體平臺融合，實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)端一體化協(xié)同，通過邊緣計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)云邊業(yè)務(wù)高效協(xié)同，高效解決數(shù)據(jù)集成技術(shù)問題。邊緣層對應(yīng)的實(shí)際物理環(huán)境可以支持單個(gè)設(shè)備或產(chǎn)線或車間或整個(gè)工廠或基地；支持?jǐn)?shù)據(jù)庫直接對接、文件數(shù)據(jù)接入，并快速分析和處理采集到的工業(yè)數(shù)據(jù)，快速響應(yīng)設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控、異常預(yù)警、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等應(yīng)用。

（五）推出生產(chǎn)全要素在同一平臺實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的模塊產(chǎn)品

傳統(tǒng)生產(chǎn)過程業(yè)務(wù)系統(tǒng)都比較獨(dú)立，“數(shù)據(jù)孤島”多，業(yè)務(wù)出現(xiàn)斷層，難以形成連貫的數(shù)據(jù)和沉淀行業(yè)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)創(chuàng)新與價(jià)值挖掘存在局限。本研究基于業(yè)務(wù)微服務(wù)底座構(gòu)建的建材行業(yè)通用SaaS 應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)全生產(chǎn)要素互聯(lián)互通，打破“數(shù)據(jù)孤島”，涵蓋生產(chǎn)過程排產(chǎn)、生產(chǎn)執(zhí)行、質(zhì)量管理、倉儲物流、設(shè)備管理、能源管理、碳排放管理業(yè)務(wù)。

（六）無須開發(fā)即可實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)數(shù)字化應(yīng)用配置交付的應(yīng)用軟件

傳統(tǒng)數(shù)字化系統(tǒng)的建設(shè)需設(shè)立專門的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)，程序復(fù)雜，經(jīng)濟(jì)成本高，耗費(fèi)時(shí)間較長。而本研究基于行業(yè)共性需求的提煉和場景具象化設(shè)計(jì)的產(chǎn)品模塊，讓項(xiàng)目交付過程無須產(chǎn)品設(shè)計(jì)和程序員開發(fā)，即可實(shí)現(xiàn)建材行業(yè)的數(shù)字化系統(tǒng)的配置和上線使用。

四、總結(jié)

本文構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析的建材企業(yè)智能運(yùn)營管控平臺架構(gòu)，運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等新技術(shù)手段，建立基于新一代信息技術(shù)的生產(chǎn)工藝優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)跨企業(yè)多用戶高并發(fā)訪問使用，助力企業(yè)高效完成生產(chǎn)運(yùn)行管控。本研究構(gòu)建的智能化管控平臺適合于國內(nèi)建材企業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展，在關(guān)鍵技術(shù)方面能取代國外產(chǎn)品，突破國外技術(shù)的限制，對國內(nèi)工業(yè)軟件技術(shù)突破有重大意義。本研究通過建設(shè)虛實(shí)映射的數(shù)字化工廠，為數(shù)字化管理提供可視化平臺和數(shù)據(jù)支撐，以幫助企業(yè)提高原料車間生產(chǎn)效率、降低原料車間生產(chǎn)成本、實(shí)現(xiàn)數(shù)字化工廠，為建材行業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型應(yīng)用提供實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，推動建材行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，與世界領(lǐng)先水平并駕齊驅(qū)。