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自有工論|西門子劉力康:以數(shù)字之力,解鎖流程工業(yè)節(jié)能減碳新模式

http://www.debgrams.com 2023-11-29 10:37 來源:西門子工業(yè)業(yè)務領(lǐng)域

在浩浩蕩蕩的工業(yè)化進程里,流程工業(yè)始終是濃墨重彩的一筆。今天,可持續(xù)發(fā)展理念成為全球共識,經(jīng)大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)5G等新一代信息技術(shù)加持的流程工業(yè),業(yè)已成為世界各國節(jié)能減碳的“主戰(zhàn)場”。

釋放數(shù)據(jù)價值需要具備全局視角

數(shù)字經(jīng)濟在各行各業(yè)加速滲透疊加流程工業(yè)變革深度演進,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為助力流程工業(yè)高速發(fā)展的題中之義,是業(yè)界企業(yè)穿越市場不確定性迷霧的明燈。盡管很多流程工業(yè)企業(yè)早已把數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入規(guī)劃,卻在實際實施過程中荊棘密布,難于找到切實可行的提升路徑。感知到業(yè)界企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型高效落地的迫切需求,西門子一方面為流程工業(yè)企業(yè)提供一體化軟件解決方案,夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ),構(gòu)建起覆蓋產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字孿生工廠。另一方面幫助用戶充分釋放數(shù)字孿生工廠的數(shù)據(jù)價值,使之能夠真正地服務于生產(chǎn)效率的提升和工廠的穩(wěn)態(tài)運行。

具體而言,新建工廠借助COMOS等工程軟件系統(tǒng),能夠在原生數(shù)字化工程數(shù)據(jù)庫中完成集成工程設計,并將數(shù)據(jù)沿襲至運營階段,建立企業(yè)的數(shù)字孿生數(shù)據(jù)庫。而在役工廠借助COMOS Brownfield Enablement解決方案,能夠獲取、合并及統(tǒng)一數(shù)據(jù)和文檔,解決數(shù)據(jù)源分散和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問題,高效地進行數(shù)字化整合與轉(zhuǎn)換。同時,西門子也能夠幫助企業(yè)基于數(shù)字孿生實現(xiàn)業(yè)務場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過Mobile Worker Lite 數(shù)智工廠AR 移動應用軟件,將工程設計數(shù)據(jù)、圖紙、文檔、三維模型和運行狀態(tài)等設備動靜態(tài)數(shù)據(jù)推送到現(xiàn)場工作人員的手持終端,在手機、平板、智能眼鏡等移動應用設備中即可完成眾多業(yè)務場景的處理。

無論是新建工廠還是在役工廠,預測性維護技術(shù)都已成為工廠智能化的驅(qū)動力之一。在實現(xiàn)預測性維護的過程中,數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。通過對設備運行數(shù)據(jù)的收集、處理和分析,提取出有用的信息,以監(jiān)測設備的狀態(tài)和預測故障。西門子推出的基于人工智能的軟件平臺SiePA(Siemens Predictive Analytics),集成了工業(yè)人工智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),將預測功能從 “預測性維護”擴展到 “預測性優(yōu)化”,并內(nèi)置眾多行業(yè)知識與經(jīng)驗,整合了130余個模型模板和1200多個標準故障解決方案,有助于幫助企業(yè)控制風險、提高設備可靠性、優(yōu)化生產(chǎn)效率、增強數(shù)據(jù)洞察力。SiePA還可以與DCS系統(tǒng)(如SIMATIC PCS 7 / PCS neo)相結(jié)合,實現(xiàn)“AI+DCS” 加強控制,助力企業(yè)在穩(wěn)定提高產(chǎn)品質(zhì)量的同時提升生產(chǎn)效率。

流程工業(yè)是工業(yè)節(jié)能減碳的發(fā)力點

在中國能源結(jié)構(gòu)以化石能源為主、多元化發(fā)展的背景下,流程工業(yè)的節(jié)能減碳是實現(xiàn)“雙碳”目標的重中之重。創(chuàng)新的產(chǎn)品、技術(shù)和解決方案則是支撐流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求,推進行業(yè)內(nèi)企業(yè)優(yōu)化能源利用效率、提升能源消耗透明度的關(guān)鍵一環(huán)。

基于gPROMS工藝仿真平臺,我們可以搭建針對整個工廠能源系統(tǒng)的實時在線優(yōu)化平臺,用于追蹤不同能源形態(tài)在系統(tǒng)中的分配以及利用效率,從而動態(tài)的計算整個生產(chǎn)系統(tǒng)的碳足跡,并優(yōu)化燃料、電力/動力、蒸汽和氫氣的利用效率。gPROMS創(chuàng)新性的結(jié)合先進優(yōu)化算法、快速求解能力以及具有系統(tǒng)狀態(tài)感知能力的自適應模型,可以應用于眾多的工業(yè)領(lǐng)域。通過高忠實度的AI模型,賦能用戶快速高效的進行生產(chǎn)規(guī)劃并在滿足各種限制條件的前提下,以最經(jīng)濟的方式運行整個生產(chǎn)系統(tǒng),從而賦能鋼鐵、煉油以及石化、化工行業(yè)優(yōu)化能源利用效率并滿足預期雙減目標。

當前,碳捕集、利用與封存(CCUS)技術(shù)是實現(xiàn)化石能源大規(guī)模循環(huán)再利用和凈零排放的主要途徑。早在2019年,西門子便布局于CCUS相關(guān)技術(shù),收購了擁有先進多維度精細建模、動態(tài)仿真和實時優(yōu)化技術(shù)的PSE公司。西門子 gCCS是全球首個專為完整CCS鏈設計的建模軟件,可以模擬從能源消耗到二氧化碳捕集、壓縮、運輸,以及封存與重新利用的整個能源利用生命周期。基于西門子gPROMS先進工藝建模平臺,結(jié)合工廠運行數(shù)據(jù)通過對生產(chǎn)工藝-生產(chǎn)知識的軟件化、專業(yè)化與標準化,西門子賦能工業(yè)企業(yè)建立高忠實度的生產(chǎn)系統(tǒng)工藝數(shù)字孿生,實時體現(xiàn)系統(tǒng)運行狀態(tài),并動態(tài)的優(yōu)化操作條件;同時結(jié)合先進的控制系統(tǒng),解耦復雜控制邏輯降低操作者的工作強度,從而實現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)的實時動態(tài)優(yōu)化。

全球能源危機愈演愈烈,以及氣候變化的嚴峻形勢下,如何解決能源結(jié)構(gòu)錯配問題、平衡碳排放與經(jīng)濟發(fā)展,成為中國需要面對的核心議題之一。作為優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、促進綠色低碳發(fā)展的重要抓手,以氫能為代表的綠色能源被寄予厚望。面對徐徐展開的市場藍圖,西門子除了從源頭助力流程工業(yè)低碳、乃至零碳生產(chǎn),還以氫能產(chǎn)業(yè)鏈工藝仿真技術(shù)、gPROMS模擬優(yōu)化技術(shù)、分布式控制系統(tǒng)SIMATIC PCS 7等創(chuàng)新的產(chǎn)品、技術(shù)和解決方案,為綠色能源產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入源源不斷的動力。

構(gòu)建本土生態(tài)才能更貼合用戶需求

為了使產(chǎn)品和解決方案更貼合本土用戶的需求,進一步融入到本土生態(tài)系統(tǒng),西門子針對流程工業(yè)的不同垂直應用領(lǐng)域進行了布局,將很多產(chǎn)品轉(zhuǎn)移至本土生產(chǎn),與用戶、合作伙伴攜手打造本土生態(tài)圈。在業(yè)務發(fā)展方面,西門子持續(xù)加強在中國市場的銷售、生產(chǎn)和研發(fā)能力,將卓越的產(chǎn)品、技術(shù)和解決方案輸送給行業(yè)用戶。針對本土市場的需求特點,提供從工廠現(xiàn)場設備層的儀器儀表、通信、工業(yè)電源等產(chǎn)品,到控制層的DCS控制系統(tǒng),再到豐富軟件產(chǎn)品的覆蓋全局的產(chǎn)品矩陣,不斷將先進理念和技術(shù)融入到流程工業(yè)。

近年來,西門子先后推出更多的開創(chuàng)性解決方案,使得本土生態(tài)圈更具“向心力”。2023年,西門子發(fā)布了《西門子工業(yè)5G全連接工廠白皮書》,結(jié)合5G技術(shù)應用環(huán)境和市場需求的演變,梳理自身在工業(yè)領(lǐng)域探索工業(yè)5G應用落地的成功實踐。西門子已將自身前沿技術(shù)和成熟生態(tài)與西門子工業(yè)5G相結(jié)合,為工業(yè)5G落地更多行業(yè)提供指引。同年,開放式數(shù)字商業(yè)平臺西門子Xcelerator落地中國,助力不同行業(yè)、不同規(guī)模、不同階段的企業(yè)更簡單、更快速地實現(xiàn)數(shù)字化的規(guī)模化落地。

西門子對流程工業(yè)的探索從未止步。屹立于時代風口浪尖,面對滾滾而來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮,西門子將繼續(xù)秉持“勇?lián)熑巍⒆非笞吭健⑹钢緞?chuàng)新”的初心,以先進的產(chǎn)品和解決方案,賦能更多企業(yè)以數(shù)字之力解鎖流程工業(yè)節(jié)能減碳新模式,為中國制造業(yè)帶來質(zhì)變。

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