基于工业互联网的大数据中心建设探索

姬广鹏

【摘要】 继以互联网为标志的第三次工业革命后，大数据、工业互联网、云计算无疑将成为引领第四次工业革命的新宠。本文结合长输油气管道现状，探讨建立集监控诊断、趋势预警、失效预防等功能，并能够实现资产合理优化，提升设备效率的大数据融合分析中心，将生产过程控制与企业日常经营管理有机结合，挖掘数据的“服务”价值，为经营管理提供科学决策，进而推动管控一体化建设，持续提升管理水平。

【关键词】 工业互联网 大数据 管控一体化

伴随移动网络、大数据、云计算浪潮，工业革命创造的庞大的机器世界和信息革命的网络、智能计算和数据搜集、处理能力结合，推动着工业互联网革命的到来。本文通过探讨将中国石油管道公司在用的生产控制及经营管理信息系统之间的关键数据通过集成共享，借助云计算，实现资产最优配置及科学管理决策，助力管控一体化建设，提高管理效率。

一、总体结构及实现技术

1.1 总体结构设计

大数据中心采用分层结构，通过将现有各系统的生产过程数据及经营管理数据汇集到大数据中心，借助云计算及成熟的大数据分析技术，通过相关服务接口，为管理决策提供依据，实现资产优化、失效预防、智能机器等功能。

1.2 解决方案及主流平台

大数据中心的4V特征决定了它不同于传统的数据采集、存储、处理技术。大数据是多维的，而且极具复杂性，解决方案通常都是基于集群的物理设施平台上，通过分布式处理系统来实现对海量数据的处理和分析，最为常见的当属英特尔公司推出的Hadoop。

二、建设内容

通过数据的高度集中及有效融合分析，在满足现有控制及管理需要的前提下，通过数据利用，侧重提升管理效率，为管理决策提供科学依据，实现资产优化配置及失效预防等，主要实现以下功能：

2.1 为管控经营决策提供科学依据

传统的决策往往倚赖于企业领导者的经验，大数据中心的建立则可以改变长期以来依靠经验、理论和思想的管理决策方式，使直觉判断让位于精确的数据分析，保证任何决策都是从问题出发而不用担心数据缺失或者数据获取困难，使决策重心回到问题本身，而领导者的任务则变成了发现和提出正确的问题。对于一般管理者和员工，可以很方便地获得决策所需的信息，决策能力大大增强。同时，建立在大数据分析的基础上，重大决策出台前，可以对产生的影响效果及范围进行预测，为重大决策提供事前评估。

2.2 提高设备可靠性及效能，实现资产管理及优化

在长输管道行业中，泵和其他流程设备是油、气、电等能源的消耗大户，这些设备是否工作在最佳状态至关重要。借助大数据分析，随时随地获知关键设备的运行状态，及时进行维护调整，确保设备以最小的能耗工作在性能最佳的状态，实现资产的优化管理及有限资源的最大化合理分配。同时，通过库存优化计划节约短期运营成本，并降低设备的生命周期成本，确保关键资产的部件供应。

2.3 有效预防意外失效，提高运营效率

基于对数据的获取、存储和分析可结合大数据有效开展预测。通过关键设备运行状态的实时分析，在设备失效前给出预警，安排检修或计划停机，改善“平均失效间隔时间”（MTBF），防止失效进一步扩大，借助数据中心强大的分析计算能力，结合设备运行数据和管道内检测数据等，可在潜在问题造成巨大损失以及浪费维修时间之前抢先采取行动，现场维修人员也将不需要耗费时间去检查哪里出了什么问题，他们将能够直接预测哪里出了什么问题，并提前准备好修复所需的零部件，有效避免管道失效及关键设备意外宕机造成的严重后果。

2.4 突破机器与智慧界限，让机器更加智能

借助大数据分析及机器智能技术，以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络连接起来。使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。通过持续的数据积累、深度学习和提高洞察力，实现机器与信息智能化，当“知道”大数据时，能够分析判断这些数据应该用在什么地方，以及如何使用，让大数据和预测有联系，突破机器与智慧界限，使机器更加智能，不断提高生产效率。

三、结束语

大数据时代的降临已是势不可挡，其中潜在的巨大价值势必会掀起一场商业模式和管理决策的深刻变革，中国石油集团公司也于2012年启动了三大数据中心建设。对于企业来说，数据正日益成为企业的核心竞争力，企业必须要充分、有效地利用大数据，挖掘蕴含其中的附加价值，依靠数据来驱动增长，不断发展壮大。

参 考 文 献

[1]杨茂，陈渝等，数字气田管控一体化信息系统建设[J].天然气与石油，2013，（6）：7-9

[2]沈培璐，陈彬，基于管控一体化系统的第三方数据通信整合[J].化工自动化及仪表，2012，（7）：950-952

[3] Viktor Mayer-Schonberger，Big Data [M]. London： 2013