2019年10月14日 | 华能朱卫列：工业互联网应从“重平台”转向“重应用”

　　近年来，工业信息化受到国家高度重视，在政策引导与有关各方的共同努力下，我国工业互联网发展取得良好开端。近日，中国计算机用户协会工业互联网与大数据应用理事长、华能集团首席信息师朱卫列在接受新华网记者专访时表示，我国工业互联网的发展应从“重平台”转向“重应用”。

　　以下为专访实录：

　　新华网：我国工业互联网当前整体发展情况如何？我国工业互联网发展面临的主要问题有哪些？

　　朱卫列：我认为工业互联网尽管有了相当的发展，但总体上还处于起步期。现在全国各地积极性比较高，相关部门出台了工业互联网指导性意见和各种政策，各省市自治区也出台了很多文件给予支持。同时，诸多信息化企业和互联网企业参与度也很高，这是我们看到的一个好的情况。

　　工业互联网发展面临的第一个问题是工业企业的参与度不够。目前参与工业互联网建设的主要是信息化公司，以及互联网公司。但这些企业过去没有做过工业互联网，他们对工业业务理解不深。工业互联网业务涉及到工业企业的生产过程，没有对工业的理解是很难开发出良好的智能化应用的。因此，未来在工业互联网的建设发展过程中，工业企业的积极参与至关重要。

　　工业互联网发展的第二个问题是过于“重平台、轻应用”。现在市场上开发工业互联网平台的企业很多，但真正开发工业互联网智能化应用的企业甚少。出现这种现状的原因是信息化企业和工业互联网一般不了解工业，只能把精力放在平台开发上，一些信息化公司其实是借宣传“平台概念”掩盖其在工业互联网方面的能力不足。另一个原因是受过去TO C业务的影响，在TO C业务中，互联网平台受到了追捧，人们便认为工业互联网业务中平台也是核心，便争相开发工业互联网平台。其实工业互联网的发展恰恰相反，创新的智能化应用才是核心。由于工业互联网开发的企业的利用很少，好的应用更少这样的现状，整个工业企业参与度不高，这就造成一个恶性的循环。

　　所以，我们除了尽可能带动工业企业参与以外，我们还希望信息化公司要努力实现转型，结合工业实际开发出更好的应用产品。

　　新华网：发展工业互联网对推动实体经济数字化转型有何重要意义？

　　朱卫列：通过两化融合实现传统工业的高质量发展已经提出了许多年，但这条路走得一直很艰辛。这一方面是由于过去的几年我们信息化基本上停留在企业管理信息化方面，如办公自动化、ERP等等，这些信息化内容主要是提升企业管理的规范化，对企业的生产管理虽然也涉及，但对工业生产过程的融合不够深。工业互联网应用的是生产大数据，并直接提升企业生产效率，如优化节能降耗、提供设备状态检修等等，可以说工业互联网直接推动了实体工业的高质量发展。

　　另一方面，我们一直坚持这样的理念：即工业互联网的核心内容是将工业大数据、人工智能融入传统工业，因此，工业互联网和智能工业对工业企业的生产、经营或将带来一轮新的革命，国外企业如GE（美国通用电气公司）、西门子均试图投资几十亿美金占领这一技术高地。目前国内企业大多对此没有切身的感触，比如说我们火力发电现在均需要买国内煤和进口煤。但国际煤价、国内煤不但存在着高价差，而且其波动性规律不同。因此如何采购进口煤和国内煤对于企业经营有着极大的影响。依靠机器学习、人工智能在这方面进行创新就有着非常大的影响。传统工业企业由于常年埋头生产工作，对新技术往往无暇顾及，但我们作为科技工作者，必须将现代人工智能技术与传统工业相衔接，通过工业互联网和工业智能提升传统工业转型升级。

　　新华网：你们的团队通过数字孪生实现设备的状态检修，这是怎么回事？其意义有哪些？

　　朱卫列：以前我国工业领域检修一直采用的是定期维护和定期检修，状态检修在工业界提出几十年了，但并没有在实践中真正得以解决。

　　现在我们探索状态检修依靠的是数字孪生技术。数字孪生概念是通过机器学习、人工智能技术计算出设备的数字化模型。这个模型有两个特点：一是个性化，每个设备均有一个数字孪生，既是是同一型号的工业设备其数字孪生模型也不同；二是模型与设备磨损等同步变化。未来我们便可以利用每个设备的数字孪生对其健康状态进行全面把握，并以此制定设备的检修时间，实现个性化的状态检修。

　　在工业领域，航空、石化、钢铁、冶金等等行业均可以所有这一技术实现设备的状态检修。

　　新华网：能否介绍一两个成功案例？

　　朱卫列：我先介绍我们火电厂的智能化应用吧。

　　第一个是脱硫优化控制系统。我们在某电厂开发了该系统，通过模型计算分析及自主学习，最终输出石灰石供浆调阀开度指令，优化吸收塔供浆量，与排放口二氧化硫浓度形成闭环调节控制。该应用预计每年一台机组的脱硫设备可节省物耗约75万元，每年一台机组的脱硫设备可节省约10万元厂用电。这种智能应用如果能够推广到全国，每年可产生30亿元左右的效益。

　　第二个是炉管安全监测。火电厂四管泄漏是锅炉安全运行的首要威胁，我们通过AI智能算法建立炉管温度与锅炉工况的关联关系数据模型以及炉管间温度与位置的数据模型，达到对炉管的温度进行实时分析和历史变化分析，给出超温的原因并提前预警，生产运行中可及时调整运行方式，改善或延缓故障发展趋势，这项技术切实有利于减少锅炉四管泄漏非停。

　　我们在工业互联网方面的探索已经有七、八年了，这些年的探索虽然坎坷，但确实看到这项技术对传统工业提升的潜力是巨大的，我们希望通过自己的不断探索，真正走出一条传统工业高质量发展的道路。