以“质”破局 以“智”取胜

日前，中国船舶集团旗下中船九院(简称“中船九院”)研发的“船厂钢板库区物料自动化管理系统”，在中国船舶集团旗下大连船舶重工集团有限公司得到实例应用。这是中船九院融合先进智能制造控制理念及手段取得的最新科研和实践成果。据了解，在集团公司的指导下，中船九院还不断推进数字化转型工作，聚焦船舶行业规划设计能力提升和运维服务拓展两大目标，推出了“智能工厂数字化平台”。

数据更“有价值”

近来，中船九院不断完善船厂数字资产系统，挖掘数据背后的“富矿”。例如，数字资产系统将BIM技术与大数据进行融合，将“三维数字模型”“数据源”“可视化”集成起来，依托该院多年积累形成的设计、工程、技术等知识库，加上现场数据的反馈，通过平台的大数据分析管理，实现船厂数字资产数据可视化联动，系统根据数据信息的分类，形成了数据总览、设施、能耗、预警、性能等几大类功能模块，通过系统设置可以细化数据分类等级。

该数字资产系统为保证其数据源的唯一性，把数据源放在数据中心进行统一管理，主要包含设计数据、监测数据和诊断数据。设计数据通过现有设计资料、历史数据整理形成三维数据模型数据库，监测数据、诊断数据也均来源于数据中心，除可以联动查看厂区设施、设备等数据外，该系统还包含检索、分类、查看、数据比对等功能。

制造更“安全”

作为建造“海上城市”的工厂，船厂的生产工艺繁杂，有相当数量的基础模块要在室内生产车间完成，保障大跨度钢结构车间健康运行是安全生产全局中的重要一环。由于生产工艺的需求，生产车间往往跨度大、吊车吨位大、服役环境状况复杂，受到的荷载作用交替变化且具有一定的随机性，部分构件还会直接受到动力作用，加之钢结构厂房往往维护保养不到位，发生损坏的潜在危险性较大。为此，中船九院构建船厂结构健康监测系统，利用数据“实时体检”。

船厂厂房结构健康监测借助“工业互联网+安全生产”，建立覆盖关键构件的安全生产信息化监测预警系统，通过对结构状态进行实时监测，开发了以实时监测为基础的智能算法，建立结构安全评价机制，利用工业BIM平台将结构状态实时展现给设计及运营方，实现结构安全快速评价，提高运维效率。

船厂厂房结构健康监测系统不仅是厂房安全评估与预警的有效手段，同时也是建立船舶生产安全防控体系中的重要一环，从根本上降低事故风险，真正把问题解决在萌芽之际、成灾之前。

大型装备的智能运维系统，通过数据反馈“健康”状况。大型起重设备单台造价高，但在船舶制造中却有不可或缺的作用。而现场作业工况复杂、作业环境恶劣，保障起重设备本质安全又是船厂安全生产中十分重要的一环。

根据船舶行业大型起重设备的运维现状，依托工业互联网平台，建立该类设备运行状态和特征状态监测系统，实时采集设备工况和状态数据，融合大数据智能分析手段，将大型起重设备的状态以数字化、结构化数据形式体现，更直观地反映设备实时状态、劣化趋势，实现故障的实时监测报警。同时，搭建故障决策树算法来判定故障原因，再给出处理故障的决策建议，从而实现大型起重设备安全生产从静态分析向动态感知、事后应急向事前预防转变。

运行更“节能”

船舶涂装作为船舶生产过程中挥发性有机化合物(以下简称“VOCs”)排放的主要环节，新标准、严政策倒逼船企对涂装车间产生的VOCs治理提出更为严苛的要求。目前采用的“沸石转轮+RTO”废气处理系统，受限于涂装作业间歇式的工作方式与VOCs浓度的宽幅波动，使得该废气治理系统在运行过程中使用过量天然气助燃以达标排放，给企业运行造成明显的能耗负担。

于是，中船九院通过数据预测实现对VOCs治理的设计优化。基于船舶企业涂装车间VOCs监测技术研究和专业技术分析，以“机理模型+数据模型”为驱动，数字化平台利用人工智能和工业大数据等前沿数据分析技术，针对船舶企业涂装车间的VOCs浓度预测和“沸石转轮+RTO”系统的节能运行开展重点研究，从而实现该废气治理系统的优化设计与降本增效，达到处理效果与经济成本最优的整体目标。

管控更“智能”

能源管控系统作为中船九院船厂的“智慧管家”，按照自动化运行、集约化操控和智能化管理三个层次进行设计和建设实施，对船厂生产车间全流程范围内的动力、电气、给排水三大能源专业进行迁移升级整合，实现了车间生产制造的远程集中操控以及智慧运营管理，进一步提升了能源系统运行效率。同时，该系统以自动化运行、集约化操控、智能化管理为核心，运用“物联网+大数据+机理+算法”的手段，对能源生产全过程进行能耗能效评价分析，对能源产生量、消耗量进行精准预测，实现“实时监测、自动汇总、灵活报表、动态分析”的能耗管理模式。

此外，该系统还通过提供实时及历史数据分析、对比功能，以发现能源消耗过程和结构中存在的问题，同时系统对管网和车间设备进行状态监测和故障预警，通过与相关信息系统的数据共享、协同，建立车间能源综合优化方案，进而有效降低能源损失，提高能源转化效率，提高生产安全稳定性，降低企业能源成本，实现能源价值最大化。

(新媒体责编：xmtqyd)