大家都知道新工業革命的趨勢將改變傳統工業時代在資本、機器和社會分工上的這種固有體系，將人類智慧從資本和技術壟斷的束縛中解放出來，那么，隨著物聯網、大數據、人工智能的加速發展，數字化時代在到來。北京和利時智能技術有限公司常務副總經理周東紅在中國能源研究會節能減排中心與華北電力大學國家大學科技園聯合舉辦“2018年智慧電廠論壇(第一期)”上發表演講時表示。北極星電力網全程對會議進行直播，如需了解更多的會議直播，請聯系微信號：13693626116。

北京和利時智能技術有限公司常務副總經理周東紅主題演講《數字工廠操作系統賦能電廠智能化》

大家好!我想跟大家分享一下和利時在面向電廠的智能化方面未來要做的一些新的思考和正在做的一些實踐。原來的和利時公司是做火電站的DCS的，國內包括百萬千萬的機組和大型機組30萬以上的約有300多臺機組是用它的產品，原來它的背景將更關注于工業數據。

簡單的回顧一下和利時，和利時1993年成立，目前是國內領先的自動化系統解決方案的供應商，總部在北京，在杭州有50畝生產和研發基地，在新加坡、西安、深圳都有研發基地，現在員工3800人。

多年來，和利時一直堅持聚焦于工業自動化，聚焦于自主創新，他是我們第一套DCS系統首臺套的供應商，也是一個百萬千萬機組，就是核電數字化系統的首臺套，也是國內第一臺大型的PLC，在火電站用大型的PLC的比較少，在地鐵工程和市政工程里面用的大型PLC比較多，是目前跟西門子、GE等抗衡的大型PLC系統，是中國地鐵的綜合軌道交通系統的綜合供應商，在地鐵領域從信號到綜合監控、到自動駕駛，提供的是全系列產品，既是第一套軌道系統的提供者，也是第一條自動駕駛系統來做的。還有中國的高鐵，大概是用40%的概率，高鐵的運行控制系統用的是和利時的。

但是，和利時到目前為止大概有1萬多家規模以上的工業企業客戶，還有3萬多個工業現場，但是這些人，像火電站這么大型的系統之系統，就是比較復雜的系統，我們對于比如說一個集團多個火電站或者是咱們一個國家一大片的火電站是一個點，所以如何從點走到線再走到面，或者說在數字化和智能化時代我們怎么樣去面向未來，或者我們講工業互聯網+的時候怎么樣去面向未來，這個是和利時前兩年思考現在已經開始實踐的一個重大的面向未來的戰略，就是面向未來的戰略支撐點，我們要做第一套數字工廠操作系統，而且已經用于現場的數字工廠操作系統。

數字工廠操作系統主要是解決幾個方面的看下面的1、2、3，其實底下這一層大家都非常熟悉，我們的DCS、PLC還有我們的智能裝備，這個基礎上為了跟工業互聯網或者說我們叫數字化和智能化去結合，去思考這樣一個問題，我們加了一層邊緣計算，這上面加了工業的SaaS，再上面才是我們的應用，這上面看到了很多關于工廠的應用，但是和利時思考這個問題的時候可能更多的是如何為這些應用提供一個共性的這種平臺，我們稱之為數字工廠操作系統，僅僅是聚焦在生產過程，就是數字工廠這個，我們對ERP或者說CIM這方面IT的，因為不是和利時的強項，所以沒有納入進來，數字工廠操作系統主要是OT這塊所有的數據集成。

邊緣層解決的是什么問題?在原來的控制系統的基礎上，因為和利時正在做下一代的比如說DCS或者控制系統，這個基礎上昨天劉校長也談到了，增強的CPU、增強的帶寬、增強的存儲。另外也要考慮基于實時性、安全性和隱私性的需求，增加了邊緣計算這一層，因為工業安全和網絡安全有很大的不同，有應用安全、功能安全和本質安全。還有工業網絡，也會做比較大的改變，叫做低時延可便利的工業網絡。

云端這塊，邊緣計算更多的是靠近本地的，云端這塊將會提供一套標準，就是一套工業標準，因為和利時會總結1萬多個客戶、3萬多個工業現場，比如說數據連接的標準，數據管理的一些標準，包括很多建模的標準，會提供一整套的標準。另外會提供一個機車的開發環境，我們談到的很多應用，這個可能是和利時不是很擅長的，但是在座的各位可能是電廠的或者說是某一個現場的人員，他是比較熟悉的，他可以使用我們的集成開發環境，我們提供的標準，我們提供的開發工具，來做自己的創新的應用，就是說依靠群眾的力量來做可持續的創新應用。還有運行環境，直接保存以后，要么就運行在邊緣端，要么運行在云端。還有運營環境，當我們說從一個電廠走向一個集團的幾百個電廠，再走到一個區域，可能是上千家電廠的時候，每一家電廠會有一些個性化的應用，甚至比如說數據會相對是獨立的，所以說這里面有一個運營環境，包括不同的群賢、不同的管理。

這里面對于行業的價值是什么，也就是說他會沉淀很多行業的技術原理、基礎的工藝，還有一些模型的工具，包括實踐的經驗，就是說一個電廠沉淀下來的東西可以跟另外一個電廠進行分享，包括有些優化算法，面向未來我們說在電廠里面會提供大量的優化算法，但這個優化算不能說每一個優化算法就提供一套系統，這個就是我們講的叫做套裝的軟件。事實上最后是上百個、甚至上千個優化算法都運行在一個平臺上，他隨時可以融合運行在邊緣端，也可以運行在云端，當然比如說基于安全的考慮需要運行在邊緣端的時候就運行在邊緣端，邊緣端和云端進行融合。上面就可以根據我們沉淀的這些技術原理，依托我們提供的這些標準和環境整個架構，就可以提供你去做工業SaaS的應用。這個是和利時數字工廠操作系統提供了這樣一套架構、一套規范、一套標準以及一整套的開發工具。

數字工廠的基礎地位，我們說沒有數字工廠所謂的工業互聯網就是空中樓閣，因為和利時的強項是他的生產過程以及后端的運營維護，所以說他目前來講，在面向工業互聯網的時候也是聚焦在生產云這一塊，我們給上面的設計也好或者說工業鏈的管理也好，都是會提供數據，因為和利時經過20多年的積累，他在工業性上提供比較可靠的、安全的、完備的工業數據。

這個是我們對數字工廠操作系統的一個認識，從傳統的工業到數字化時代，需要有這么一個平臺，前端很多企業目前已經具備條件了，后端是我們正在努力的目標，但是和利時提供的這個數字工廠平臺是基于智能的概念，就是說未來和利時可能不去做項目了，給你提供這樣一個平臺，但是你可以在這個平臺上做你自己想要的那一套系統，所以說現在和利時新的戰略當中提出了數字工廠操作系統賦能電廠智能化，關鍵兩個字在“賦能”。

整個核心功能我簡單過一下，提供一整套工業標準，工業標識、建模、分析標準，還有一整套的開發工具，提供五大服務，模型服務，就是建模，未來電廠的數字化，比如說一個鍋爐是通過建模出來的，零件、部件，再到整個鍋爐，通過模型來建模。數據會跟模型去結合，提供分析服務，我們講的是大數據的分析框架和大數據的分析服務，包括算法，安全服務，我們講的不僅僅是網絡安全，還有更多的是工業安全服務和運營服務。

其他方面，我們講到數據的互操作，因為數據的集成非常重要，還有就是我們說呈現這些工業原理和模型，做到“二八定律”可重復時間，原來80%的時間用于重復的工作、20%的時間用于創新，未來希望80%的時間用于創新、20%的時間用于重復工作的，當然其他還可以為產學研提供一些服務。

整個工業互聯網的平臺架構，這個是跟工信部工業互聯網白皮書的架構是一樣的，因為和利時也是這個白皮書主要的編寫者，包括工業互聯網主要的參與者，這里面主要的貢獻，包括這個名字都是我們參與取的名。目前和利時整個系統，對于云平臺來講可以做到，如果說我們要建私有云或者是公有云，你只要提供裸機，我們就可以給你搭建上面所有的東西，裸機主要是IaaS這一層，包括對IaaS管理通用的PaaS這一層，跟阿里、華為合作，跟他們管理、整合是全部打通的。對于工業云平臺工業大數據的分析，不僅僅是行業的算法，更主要的是還要有一個框架，因為行業不同的電廠之間需要沉淀他的大數據算法，以及分享。

工業數據的建模和分析，以及應用的開發工具，以及上面的APP的開發，APP的開發更多的是留給我們系統集成商來做。整個框架是完整的，我們提供整個框架的工業標準和工具。

我再講一下邊緣計算。底下的東西大家都非常熟悉，我們把邊緣計算分成三個層次，主要是解決幾個方面的問題，第一層，因為工業安全跟其他的安全是不一樣的，所以說我們提出了邊緣計算的概念，而且是為了本地有更強的計算能力和帶寬能力，會有這么一個考慮，增強。第二層，我們需要跟云端去融合，首先是模型我們要一致的，比如說我們的分析服務、安全服務，整個都要一致的，服務要一致，接口要一致，所以要跟云端融合，有些數據會留在邊緣這一側，有些數據會到云端去。

邊緣這一層我們業提供了剛才的增強能力以后，也可以做一些局部的邊緣優化更新和邊緣的自主決策。這個關鍵技術我就快速的過一下，給大家看一眼，包括工業建模和數據雙胞胎還有工業安全，這一塊和利時積累了不少經驗，也是非常重視的。

我想講一下數字工廠戰略的路徑。我們說左側第一個層面，基礎自動化，和利時已經做了20幾年了，而且咱們國家有一定的積累，當然高端控制這塊目前和利時有一些高端裝備的控制我們也正在追趕。第二級，可以做到工廠這一級的大腦和車間這一級的大腦，包括我們和利時不僅僅做流程行業，也做包括生產性的數字化，邊緣跟云的結合，車間級的優化。第三層，我們走到集團級的大腦，大型的發電級，他們正在做，和利時跟他們一起在做方案，也是在參與做很多的標準。包括集團級的大腦，比如火電站，面向未來會形成成千上萬的優化算法，或者很多共享的知識怎么樣沉淀到這個平臺上來。后面我們形成區域或者國家級的成本算法，整個電廠智能化的基礎設施。

下面跟大家分享一下國內國外同行做的情況，因為和利時一直對標的是國外的跨國公司，也希望通過自己的產品慢慢的改進中國的控制領域在國際上的地位，我們沒有西門子的設計，但是制造過程一樣的，我們能力是一樣的，甚至在國內我們肯定能力比他強。GE，在高價值的設備、大數據分析，我們可以跟他進行比較。在建模這塊，IOT賦能這塊我們對標的是PDC，在架構這塊，我們不僅僅學習的是西門子，更多的是參考了埃克森˙美孚。國內我們是差異化的競爭，因為我們更多做的是生產過程這塊，就是說頂層數據這塊我們遠遠優于他們，比如海爾，海爾跟我們是戰略合作伙伴，我們也成立了合資公司，海爾108加工廠，將會實現集團級的工廠大腦，還有阿里，阿里工業大腦，主要是趨于中企業，這些都跟和利時是差異化，和利時可以提供數據，數據還是很重要的。

這塊大家會是很感興趣的，昨天劉校長在談的時候從三層架構定為兩層架構，事實上我們從國外來看，美國的代表埃克森˙美孚國家代表事實上分成兩塊，一塊是OT，一塊是IT，OK我們就是說跟生產過程相關的所有的跟制動化和信息化的系統，OT這塊他們也有數據中心，就是實時的OT的服務，我們要求把他新一代的自動化系統架構，要求標準模塊化、互操作安全的開放性，而且驅動這個控制系統云化和服務化，所以說有一個數據中心，就是OT這塊也有數據中心。他會跟IT這塊通過某種方式，安全的方式完全是隔離的，另外這里會增加實時服務的主線，因為我們要求更多的數據、更高速的數據運行。還有網關，因為我們可能會增加一些采集的節點，比如我們在大數據分析當中需要有一些數據，但是目前沒有，可能在DCS或者其他的里面沒有。還有我們說分布式的控制節點，因為我們很多優化的算法，事實上我覺得我們工業軟件，我們講的工業軟件在火電站里面按照我們在OT這塊“二八定律”可以至少增加20%的工業軟件，我們講的優化算法事實上就是工業軟件，這些工業軟件有了以后要反饋回去如何進行優化控制，所以說會增加分布式的控制節點，這是我們考慮的，當然這里邊我們拿埃克森˙美孚的案例，昨天劉校長已經講到兩層了，我說這個。

這個是和利時的整個新戰略定位，賦能電力領域的OT數字化轉型。和利時始終是立足于自己的核心能力，然后去向數字化、智能化轉型，而且和利時更多采用賦能的概念，并不是一開始我跟人家做響應，更多是賦能的概念。

首先，新一代的智能化系統，模塊化、互操作化和服務化。另外，在管理創新上，也會做很大的變革，事實上每次生產力的變革都會引起生產關系的變化，包括教育的變革，這里面講到管理的變革，統一標準可重用。

另外，智能運營系統，我們會更多的從系統的安全、綠色、高效運行，包括剛才我講的“二八定律”，80%的優化軟件都會來自于面向未來的大數據的分析或者我們通過建立OT這一層的數據中心以后，來共享這些數據，來應用這些數據，來形成一些新的工業軟件。

這里面我們在火電站里面做了一些案例，我講的主要是三個方面的案例，一個是鴻山電廠，鴻山電廠希望輸出的功率更加穩定，因為現在也是要求火電站運行更加靈活，輸出功率相對也比較穩定，第二，煤耗希望降低，我們通過大數據分析的方法做了一些應用的案例，目前在運行和優化當中。目前，可能有1萬家供應商，內部有幾千家企業，包括制造業會有上百家，他通過建立電站云平臺，也要解決底層生產過程的監控在云化的問題。因為只油生產過程云化以后，目前來講是集中采購，集中采購包括可能1月份采購了，當然你就會集中供貨，集中供貨就會集中庫存，會導致很大的浪費和質量沒法保證，因為集中供貨以后產能不一定跟得上，其他時間都是閑置的，這樣可能會外包，生產過程也是監控不到，希望通過互聯網平臺的建設實現產能的共享，就是我們講的削峰填谷，能夠整個的采購和供應鏈比較平滑起來、透明起來，透明起來質量得到保證，平滑起來以后，無論是資金的占用、庫存以及整個的物流，都可以大幅度的節約成本，比如電力里面大的集團都是體量非常大的，做這么一個平臺，這樣的效益就會非常明顯，包括可以實現用金融的方式來推進這樣的商業模式的實現。

還有備品備件共享平臺，當可以預見到重大裝備或者重大裝備里面的某一個部件什么時候可能壞時，備品備件的共享平臺才會有真正的價值，不僅可以大幅度減少停機、減少維護時間，而且也可以從備品備件共享角度實現，最后是跟水務集團500家水廠組建的，鴻山的案例是大數據分析案例，用大量的大數據分析的工業軟件，不是一套軟件運行在電廠。而是說它有一個平臺，一個一個的優化算法的軟件，可以共享平臺，在行業之間，甚至在跨行業之間都可以來進行共享，這樣就可以提高整個工業體系或者說我們整個法定行業的效率。另外，昨天也講到我們在發電這塊有內部的體系結構，事實上我們跨到外面去，還有外部的體系結構，所以說如何內部跟外部進行融合，也是互聯網要思考的問題。

我想總結一下，和利時不僅僅是在原來的DCS上，將會實現新一代的智能化控制系統，更重要的是面向未來會做一個在工業互聯網+這樣的時代下，作為一個系統性的思考，做一個基礎性的操作系統，為整個行業效率的提升去做努力。謝謝大家!

(發言為電力頭條APP根據速記整理，未經本人審核)