這是「流程工業」發布的第 8082篇文章
當下，數字化轉型已成為製造業發展的必由之路。全球規模最大的綜合性化工企業——中國中化一直走在數字化轉型的前沿。早在2018年，公司就啟動了數字化轉型戰略，並組建了專門的流程工業服務大數據平台團隊。次年，藍星智雲公司正式成立，專門負責大數據平台的方案與落地應用。
「
以數據挖掘與分析為核心，提供面向流程工業的一體化解 決方案，自下而上為企業解決痛點、癢點、盲點，助力企業實現真正意義的「數字化轉型」。
」
2021年，中國中化更提出「線上中化」戰略，旨在大力推動數字化轉型工作，推動公司向世界一流企業邁進。在多年的數字化轉型實踐中，中國中化的流程工業大數據平台可謂功不可沒，而在構建這一平台的過程中，PI System發揮了舉足輕重的作用。
目標
以數據挖掘與分析為核心，提供面向流程工業的一體化解決方案，自下而上為企業解決痛點、癢點、盲點，助力企業實現真正意義的「數字化轉型」。
挑戰
企業積累了大量數據，具備一定的業務支撐基礎，但缺少充分挖掘數據背後邏輯和價值的手段，無法順利通過數字化方式進一步提升企業運營管理水平 。
解決方案：
利用PISystem統一存儲生產過程類數據、安全類數據、檢測類數據（在線儀表、LIMS）及經營管理類數據，並利用AF計算引擎和PI Vision等工具實現大數據分析和可視化。
成果
成功打造集生產過程監控、實時分析及優化、預測性維護於一體的「MASCOT」中國中化流程工業服務大數據平台。
將沉澱於歷史數據中的隱含知識，用可視化手段顯示出來，使得企業決策者和操作人員可以實時了解當前狀態，並與最佳狀態對比，從而即時獲取改進方向。
中國中化系統內有11家企業上線了模式化監控系統，幫助企業開展生產裝置的操作優化，未來兩年將在集團內全面展開。
喚醒沉睡的數據，「小蚯蚓」改變大工廠
對於流程行業來說，經過多年的自動化和信息化建設，雖然積累了大量數據，但對數據價值的挖掘和應用還較少；且即便實現了自動化報表及信息的綜合展示，但仍然存在數據不統一、信息未集成等痛點。由中國中化藍星智雲團隊研發的「蚯蚓盒WormBox」，能夠巧妙地化解這些難題，用小小的「蚯蚓盒」改變龐大的化工廠，讓更加安全、優質、高效的生產成為可能。
作為中國中化具有自主智慧財產權的核心技術之一，「蚯蚓盒」以大數據分析為基礎，利用 生產過程數據、安全數據、檢測數據（在線儀表、LIMS）及經營管理數據等，建模發現正常運行的邊界，「勾畫」出歷史「最佳模式」，以對設備和生產裝置進行實時運行狀態、安全狀態、生產狀態的監控、在線分析和實時預警。
▎「蚯蚓盒」以歷史最佳「模式」為目標，能將小機率事件「變為」大機率事件
眾所周知，流程行業的過程控制往往具有多變量、多目標、強耦合、大時滯、多約束、非線性的特徵，「蚯蚓盒」能將原來由於控制器的滯後性「不可見」狀態以「趨勢」形式呈現在模式化監控的介面上，化繁為簡， 實現工業生產流程和裝置的模式化智慧運行，並提高裝置的安全性以及控制和監控的水平。
中國中化藍星智雲高級工程師孫玉鵬表示，蚯蚓盒可以喚醒在DCS、實時資料庫、APC、倉庫管理、ERP、電商等信息化建設中積累的大量數據，將蘊含在這些歷史數據中的知識用可視化的手段展現，充分挖掘數據背後的邏輯和價值，進一步提升企業運營管理水平。
截至目前，「蚯蚓盒」的推出受到了用戶的一致好評，中國中化系統內也有11家企業上線了模式化監控系統，幫助企業開展生產裝置的操作優化，在未來兩年還有望在集團內全面展開。
當然，除了「蚯蚓盒」這個殺手鐧外，中國中化流程工業大數據平台提供的一整套成體系產品及服務，全方位覆蓋生產過程的感知（Measurement）、分析（Analytics）、安全（Safety）、控制（Control）、優化（Optimization）及培訓（Training），簡稱為「MASCOT」。
其中，感知無敵譜（ViewDeep）、控制（APC軟體）、分析及優化（蚯蚓盒）、智慧安監系統整合成為極具針對性的完整解決方案。MASCOT能夠助力企業實現產品質量可測可控，安全事故可預可防，優化生產操作，自下而上為企業解決痛點、癢點和盲點，實現真正意義的數字化轉型。
《PI System助力打造中國中化流程工業大數據平台》白皮書
消除數據孤島 PI System奠定大數據平台基礎
放眼整個流程行業，尤其在石油化工領域，由於現存各類數據的格式、標準和接口不盡相同，所導致的數據孤島大大制約了企業的數字化轉型。而 MASCOT流程工業大數據平台所採用的PI System工業級實時資料庫，能夠打通企業內各類數據的壁壘，並融合整廠數據資產，為大數據平台夯實穩定、高效、可靠運行的數據基礎。
早在2012年，中國中化就引入了PI System。在PI System豐富接口選項的支持下，公司將來自DCS、APC、倉庫管理、ERP等所有系統的數據，通過OPC協議接口，Modbus協議接口和ODBC協議接口傳輸到系統中。並對於一些無法自動接入的質檢數據，採用手工錄入的方式進行統一管理和存儲。單一的數據源，讓中國中化的運營管理和後期維護變得更加方便，數據孤島的消除，更為未來的實時計算打下了穩固的數據地基。
▎直接調用AF事件與計算結果，大幅提高了工程師工作和決策效率
對於化工企業來說，生產運營數據的完整性和可用性至關重要。但運營數據不同於其他類型的數據，如果沒有上下文環境，成百上千的結果數據流將變得難以理解和使用。為了實現快速的數據訪問， 需要一個針對時間序列數據而非關係數據進行優化的資料庫結構。
和常見的商用關係型資料庫不同，PI System可基於時間序列處理不斷更新、快速變化的數據，並適用於具有時間限制的事務處理。系統的數據保存可達毫秒級，且讀寫速度比關係型資料庫快幾十甚至幾百倍。PI System所特有的數據壓縮技術，更能在保證精度的前提下減少網絡負載，為中國中化節省了磁碟空間。
不僅僅是存儲，PI System完成大數據平台2/3的工作
資料庫，顧名思義，承擔著大量數據的收集和存儲的工作。但對於PI System來說，在提供存儲和管理實時、高保真的運營數據外，系統還帶有數據整理、清洗、分析，以及數據轉換關聯、可視化等功能，可以輕鬆讓用戶從數據中挖掘出新的商業價值，這一點在中國中化流程工業大數據平台中得到了淋漓盡致的體現：
藉助PI AF（Asset Framework）功能,大數據平台可以對數據進行標記和整合，並將數據組織成有邏輯且可復用的結構，對數據進行計算和預處理；
PI DataLink可高效提取歷史數據到Microsoft Excel中，用電子表格功能分析運營數據，可以很容易實現時間戳的對齊，方便建模工程師獲取歷史數據；
得益於PI Vision，平台能夠用圖形化的方式，對分析結果進行直觀呈現，極大地提高了監控效率，也稱為「模式化運行監測」。對信息的分級（廠級、裝置級、設備級）展示，讓所有信息都能一目了然。此外，該技術還能對當前狀態進行溯源分析和自主學習，查找問題的根本原因，客戶只需要在Web介面簡單地拖放圖標，就能在幾秒鐘內創建儀錶板、趨勢線、數據值或測量圖，並將它們顯示在任何聯網設備上。
▎模式化監控系統下，用戶可獲取重點設備的故障出現可能性和預計檢修時間
不僅如此，面向未來，如果想要將數據進行人工智慧分析， PI Integrator還可以將原始數據轉換成清理好的行列數據集，直接傳輸給商業智能工具、人工智慧或機器學習平台，支撐下一步的數學建模和算法模型訓練。
綜合來看，針對大數據分析與應用的三個要素——數據源、算法和可視化呈現，PI System可以說解決了其中2/3的問題。
大數據的「大」不是本質問題，如何應用才是關鍵。中國中化的流程工業大數據平台，為廣大流程企業展示了一條實現數字化轉型的清晰路徑——「 感知歷史，化為模式，驅動未來」。而這條數字化路徑的鋪設，離不開PI System實時資料庫的支持，因為正是有了它，才讓企業的數字化轉型之路事半功倍，直通未來。
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