工業互聯網

賽迪孫剛:工業互聯網平臺+工業設備上云系列研究(四)柴油發動機

2025China.cn   2021年06月29日

  工業設備上云是工業互聯網平臺建設和應用的重點、難點,也是切入點,意義十分重大。2018年7月工信部發布的《工業互聯網平臺建設及推廣指南》,提出要“實施工業設備上云‘領跑者’計劃”,并明確了四類十大重點工業設備,即以煉鐵高爐、工業鍋爐、石化設備為代表的高能耗設備,以柴油發動機、大中型電機、大型空壓機為代表的高通用設備,以工程機械、數控機床為代表的高價值設備和以風電、光伏為表的新能源設備。

  三年來,工業設備上云取得了重大進展,全國重點工業互聯網平臺連接的工業設備數量超過7300萬臺套,上云深度從狀態監測、故障診斷向預測預警、精準運維演進。為幫助業界進一步明確不同工業設備上云面臨的痛點問題、應用場景、實施路徑和推廣前景,賽迪智庫信息化與軟件產業研究所工業互聯網研究室在調研40余家企業的基礎上,編制形成了“工業互聯網平臺+工業設備上云”系列研究報告。

  柴油發動機面臨著產品研發周期長、設備服役工況復雜、設備故障率較高等痛點問題。以濰柴、福田康明斯等為代表的行業領先企業積極探索基于工業互聯網平臺推動柴油發動機上云,并開展智能研發、在線管理、預測性維護等新型應用服務,有效縮短柴油發動機研發周期,減少柴油發動機故障時間。

痛點問題

  01產品研發周期長

  我國柴油發動機發展時間相對于國外較短,長時間處于逆向開發階段,技術積累不足,鋼材類型、零件處理方式、生產工藝的不同都會影響產品動力性能、可靠性和安全性,還需要兼顧油耗和排放指標,研發難度大。同時,任何一款新機型的開發上市,還要經歷漫長而又嚴謹的試驗,積累大量數據支撐發動機的參數標定,整體研發周期長。

  02設備服役工況復雜

  柴油發動機作為中間件,廣泛配套在其他產品中,是汽車、農業機械、工程機械、船舶、內燃機車、地質和石油鉆機、軍用設備、通用設備、移動和備用電站裝備等的主要配套動力。面對復雜多變的工作環境和功率要求,目前柴油發動機的型號種類難以適應各種工況下的專業化需求,造成不必要的能耗浪費,降低能量轉化效率。

  03設備故障率較高

  柴油發動機是高精度動力設備,每個工作循環都經歷進氣、壓縮、做功、排氣四個沖程,由于受到燃油質量、操作、環境、負荷等等其他因素的影響,會導致很多不必要的故障出現。柴油發動機的故障種類很多,如起動困難、運轉異常、運轉的功率不正常、轉速異常、振動強烈等,其故障診斷主要依賴相關技術人員的經驗和現場檢測,費時費力。

應用場景

  01智能研發

  推動柴油發動機上云,基于產品全生命周期海量數據,有利于匯聚優勢資源,優化產品研發流程,促進柴油發動機產品邁向高端化。一是數據貫通。基于工業互聯網平臺,通過邊緣感知,實現柴油發送機運行數據實時采集分析,為產品全生命周期管理提供數據支撐。二是設計仿真。基于柴油機設備上云的海量數據基礎,構建柴油發動機仿真模型或數字孿生體,通過參數設置、模擬實驗不斷優化設計,縮短研發周期。三是協同研發。基于工業互聯網平臺構建柴油發動機研發云生態,促進全球范圍內頂級柴油發動機制造商、高端研發人才、優質企業用戶等力量共同攻克難點。

  例如,濰柴動力搭建起了全球協同研發平臺,通過開發工具、知識、數據信息的云端共享,實現六國十二地協同研發。北京福田康明斯通過柴油發動機上云,減少產品設計和改進的數據收集時間95%,提高產品研發效率。

  02在線管理

  推動柴油發動機上云,實時采集發動機運行參數,經過可視化處理,推送到電腦終端或者移動終端,可以幫助用戶實時掌握發動機健康水平,實現遠程運維。一是設備連接。通過接入柴油發動機本身系統或者安裝傳感器的方式,推動不同區域、型號、工況的柴油發動機實現泛在互聯。二是可視化展示。基于新一代信息技術,對柴油發動機數據信息做可視化處理,通過終端大屏、AR/VR等方式進行簡約展示,幫助維修技師直觀掌握設備健康狀況。三是遠程調控。根據柴油發動機設備狀態,建立數據分析模型,進行大數據分析計算,不斷優化設備工作功率、時長,延長設備壽命。

  例如,廣柴通過與樹根互聯合作,在船用發動機上安裝物聯盒,讀取出原本柴油機上監控系統的運行參數并上傳至云端,用電腦或手機實時獲取每一臺柴油機的功率、實時運行的轉速、定位等參數,掌握航行在海洋深處的船舶發動機真實的運行情況,降低約30%的設備管理成本,縮短20%左右的設備管理反應時間。

  03預測性維護

  推動柴油發動機設備上云,實時監控柴油發動機運行狀態,構建健康診斷、預測預警、故障評估等模型,建立快速故障響應機制,實現柴油發動機智能維修。一是狀態監測。通過對底層設備的識別,加裝傳感器硬件,通過網絡連接完成數據采集,建立大數據平臺,在線監測設備狀態。二是預測預警。構建柴油機健康診斷模型,基于過往的運行指標和參數,對設備狀態參數的對比分析來識別設備潛在故障風險,進行實時的健康評估和風險預警。三是智能維護。通過構建故障模型并分析實時數據,自動生成維修碼及維修檔案,提前完成柴油發動機設備維護,降低故障發生的頻次,確保設備穩定運行。

  例如,北京福田康明斯建立車聯網IoV模型,采集發動機轉速、功率、扭矩、GPS等車輛數據,利用數據分析,提供車輛故障報警及遠程診斷服務。

推廣前景

  柴油發動機應用廣泛,是重型汽車、工程機械、發電機組、航空航天等設備的重要配套設施,經過十多年的發展,逐漸形成了完整的生態體系。

  柴油發動機行業的發展在很大程度上取決于相關終端產品市場情況,隨著全球機械化、智能化進程加快,汽車、農用機械、高端裝備等行業的興起,全球柴油發動機需求總量將穩定上漲,預測將以5%的速度向前發展。面對日益突出的環境污染、產能浪費、和故障頻發等問題,推動柴油發送機設備上云,通過大數據分析、模型計算,實現設備的在線監測、智能運維、共享研發、迭代優化,將會直接產生巨大的經濟效益和社會價值。

  文 | 賽迪智庫信軟所工業互聯網研究室 孫剛

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