近日,走进福建中烟厦门烟草工业有限责任公司动力车间中控室,一块可视化大屏映入眼帘,一个个跳跃的数字、一帧帧实时的画面、一组组联动的数据,让能源设备运行情况一“幕”了然。
“监控终端完整显示了一区、二区动力设备各项指标。由此,我们将一区、二区数据信息完全贯通起来,为数据收集、分析和应用夯实基础,助力企业绿色低碳工厂建设和数字化转型发展。”厦门烟草工业公司动力车间主任叶传铭介绍。
这是动力车间全集控系统上线运行带来的实际成效之一。依托该系统,动力中控需要实时监控的终端从十余台减少到两台,四班三运转投入中控监控的人数从每天24人次减少到8人次,将人员从大量繁复的工作中解放出来。
作为企业能源“大管家”,动力车间落实福建中烟工业有限责任公司“十四五”绿色低碳循环发展工作要求,主动挖掘主价值链生产过程价值空间,积极推动能源管控平台转型升级,促使能源资源配置更趋科学合理。
聚焦智慧能源管控目标,动力车间解放思想、积极谋划,于2021年年底提出打造动力全集控模式的构想。
一直以来,厦门烟草工业公司一区、二区生产车间采用独立的动力控制系统,各设备运行数据未能有效融会贯通。“‘地广人稀’是动力车间面临的困境,人员分散在两个区域,难以有效调配。”动力车间副主任叶校圳说,“同时,分区控制缺乏灵活性,导致生产环节联动性不强,对能源使用状况的跟踪和反馈能力不足。”
在前期调研探讨中,他们还发现,能源管控过程存在只关注结果数据、忽视数据变化规律的问题,对动力设备效能的感知能力不高,一定程度上造成了能源浪费。
在动力车间看来,做好能源保障对卷烟产品质量稳定有着重要意义。“单单蒸汽这一个指标对烟丝品质就有显著影响,好比不同的茶叶,冲泡时要选用不同的水温。”动力车间设备员陈力说,必须精准识别生产需求,更加关注投入产出的价值创造,不断细化服务“颗粒度”,让能源“商品”更精准地服务于生产各环节。
痛点越多,改革的动力越强。动力车间很快明确了以“两个转变”实现动力全集控的方向,即从“人找问题”到“问题找人”转变、从人工干预到基于数据分析的设备自动节能转变,从根本上补齐人员紧张、数据不清、两个生产区域不互通等短板,努力实现从经验管理向数据管理的跃升。
锚定目标、统筹谋划,动力车间迅速成立了一支以党员为主体的项目攻坚小组,全力推进系统建设。
项目启动初期,项目组成员被问得最多的问题是:“怎么天天对着电脑,到底忙什么呢?”他们的回答也很一致:“写代码!”
他们所说的“写代码”,就是通过信息化手段对能源设备进行跟踪维护,并不断进行系统升级迭代,实现能源智能化控制的目的。
在硬件建设方面,项目组确立利旧改造的思路,充分利用原有的冗余光纤链路,将一区、二区中心机房和动力车间各个网络链路节点进行直连。一番“上天入地”的架桥搭线后,随着工控层网络的建立,两区数据信息实现了互联互通。
在此基础上,为解决各动力集控子系统之间、动力集控系统与其他系统之间的协同联动问题,项目组成员积极研究数字化节能新趋势,主动学习物联网、大数据等领域知识,持续为系统建设添砖加瓦。
在项目组齐心协力、攻坚克难下,今年7月,全集控系统1.0版本上线,实现了从技术突破到管理提升的多点创新:构建两区动力能源系统全集控模式,优化网络架构,为精准预警提供数据支撑,为柔性生产组织模式落地提供技术保障;提高集控系统资源利用率,破解集控资源和性能不足的难题,大大节省了运行成本;重新规划开发监控界面,提升操作智能化水平,达到了减员增效目标。
随着全集控系统的投入运行,动力车间“绿色低碳大管家”的作用逐渐显现。
“比如,以前车间空调制冷系统的控制需要机台操作工凭借经验来判断启停时间,很难避免早开晚关的能源浪费现象。”陈力说,“依托全集控系统,我们正在设计一套精准预测模型,智能识别设备运行状态,实时计算生产区域温湿度控制情况,优化空调机组开启时间,最大限度提升精准供能水平。”
前段时间,厦门烟草工业公司将异味处理设备运维管理任务交由动力车间负责。项目组承接的第一个任务,就是实现全厂区异味处理系统的集中调控。
在接下来的一段时间里,项目组将来自5个厂家的异味处理系统数据全部收集起来。面对13个不同界面,他们运用系统建设时积累的知识和技术经验,条分缕析地进行数据标准化、规范化梳理,顺利完成了这一任务。
建设全集控系统是动力车间朝着打造智能化车间目标迈进的坚实一步。项目完全由员工自主研发,预计为企业节约费用约300万元。此外,在项目推进过程中,他们进一步完善信息化人才培养体系,弥补车间信息化人才欠缺的不足,有效激发了员工自主创新能力。
对此,叶校圳坦言:“若是委外开发,完成整个系统建设需要两三年时间。我们自己探索,虽然走了不少弯路,但胜在我们既是需求者又是开发者,还不缺乏测试者。面对快速迭代的信息化技术,在系统开发和维护方面,自主研发的优势非常明显。”
叶传铭表示,未来,他们将持续深入优化全集控系统功能,通过构建能源动态分析模型等手段,更好实现能源供应由被动响应到主动预测、由依靠人工判断到模型智能指导的转变,进一步提升能源管理精细化、科学化水平,赋能绿色低碳循环发展。
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