在工業(yè)4.0浪潮下，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術(shù)的融合應(yīng)用，推動(dòng)智能工廠實(shí)現(xiàn)從市場(chǎng)需求分析到產(chǎn)品交付的全流程閉環(huán)管理。通過實(shí)時(shí)響應(yīng)生產(chǎn)波動(dòng)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源配置，智能工廠正成為企業(yè)應(yīng)對(duì)個(gè)性化需求與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的核心載體。其中，力控RTO實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)作為關(guān)鍵支撐，直接影響到企業(yè)的安全生產(chǎn)、節(jié)能降耗與運(yùn)營(yíng)效率。

當(dāng)前工業(yè)控制面臨顯著瓶頸，多數(shù)產(chǎn)線依賴單回路或簡(jiǎn)單串級(jí)控制，無法自主優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)，尤其在原料波動(dòng)、工況異常時(shí)仍需人工經(jīng)驗(yàn)干預(yù)。關(guān)鍵工藝參數(shù)難以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，導(dǎo)致生產(chǎn)平穩(wěn)性不足、能耗偏高，嚴(yán)重制約精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，構(gòu)建實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)已成破局關(guān)鍵。

?

方案架構(gòu)

力控RTO實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)基于力控?cái)?shù)字孿生平臺(tái)構(gòu)建，采用B/S架構(gòu)，支持用戶通過Web瀏覽器對(duì)在線優(yōu)化和流程模擬的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、統(tǒng)計(jì)分析和多維度報(bào)表生成，管理員可通過統(tǒng)一界面完成數(shù)據(jù)庫(kù)、參數(shù)及系統(tǒng)平臺(tái)的配置管理。

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

系統(tǒng)架構(gòu)圖

系統(tǒng)架構(gòu)分為物理層、數(shù)據(jù)層、模型層、功能層及應(yīng)用層：

物理層集成DCS、SCADA、PLC等生產(chǎn)控制系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與傳輸；

數(shù)據(jù)層通過云邊端協(xié)同平臺(tái)整合生產(chǎn)數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)及化驗(yàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)服務(wù)底座；

模型層融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、異構(gòu)數(shù)據(jù)模型、算法模型、機(jī)理模型、三維模型和工藝仿真等模型，支撐高精度模擬與動(dòng)態(tài)優(yōu)化；

功能層依托數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)虛實(shí)映射、實(shí)時(shí)同步、共生演進(jìn)與閉環(huán)優(yōu)化，通過動(dòng)態(tài)建模精準(zhǔn)反映設(shè)備狀態(tài)并生成優(yōu)化策略；

應(yīng)用層建立全流程模擬與在線優(yōu)化平臺(tái)，集成生產(chǎn)、設(shè)備及物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)模擬分析、預(yù)測(cè)預(yù)警與方案優(yōu)化功能，降低物耗能耗，提升裝置穩(wěn)定性與決策效率。系統(tǒng)支持OPC、REST/WebSocket接口，實(shí)現(xiàn)與APC、數(shù)字化管理平臺(tái)的無縫對(duì)接，充分滿足用戶的個(gè)性化需求，為工廠精細(xì)化管理和資源優(yōu)化提供閉環(huán)智能支撐。

功能亮點(diǎn)

1. 數(shù)據(jù)整合與標(biāo)準(zhǔn)化管理

實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)高度依賴工廠運(yùn)行數(shù)據(jù)，因此需要統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集服務(wù)。通過系統(tǒng)采集服務(wù)器程序，采用OPC、MODBUS等標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)協(xié)議實(shí)現(xiàn)與DCS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對(duì)接，實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)，為模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支撐。

針對(duì)無法自動(dòng)采集的檢化驗(yàn)數(shù)據(jù)、設(shè)備檢維修記錄等，系統(tǒng)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)錄入、編輯與管理，支持結(jié)合多種維度數(shù)據(jù)搭建更佳的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。

工廠運(yùn)行總覽圖

2. 實(shí)時(shí)監(jiān)控與優(yōu)化控制

系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集工藝參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)、能耗、環(huán)保數(shù)據(jù)等關(guān)鍵指標(biāo)，動(dòng)態(tài)展示生產(chǎn)過程。可根據(jù)工廠環(huán)境進(jìn)行界面組態(tài)開發(fā)，定制化展示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，輕松掌控工廠運(yùn)行全貌。

實(shí)時(shí)優(yōu)化控制功能通過直觀的人機(jī)交互界面實(shí)現(xiàn)全流程精細(xì)化管控，操作人員可在控制頁(yè)面靈活調(diào)整參數(shù)投用/切除狀態(tài)，根據(jù)工藝需求設(shè)定控制步幅及上下限閾值，既避免激進(jìn)調(diào)整引發(fā)的系統(tǒng)波動(dòng)，又確保關(guān)鍵參數(shù)始終處于安全運(yùn)行區(qū)間。同時(shí)變量趨勢(shì)提供了直觀的工藝實(shí)時(shí)情況，輔助操作人員進(jìn)行優(yōu)化控制分析。

此外，系統(tǒng)完整記錄歷史優(yōu)化建議值、控制點(diǎn)投用狀態(tài)，為優(yōu)化策略的持續(xù)迭代提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

實(shí)時(shí)優(yōu)化控制圖

3. 實(shí)時(shí)在線優(yōu)化算法開發(fā)

實(shí)時(shí)在線優(yōu)化算法開發(fā)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心，構(gòu)建從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型應(yīng)用的完整閉環(huán)。在算法初始化階段，系統(tǒng)需基于工廠提供的分鐘級(jí)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)構(gòu)造、模型訓(xùn)練及模型評(píng)價(jià)四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，形成初始優(yōu)化模型。

該模型在滿足開環(huán)控制要求后上線，待輸入數(shù)據(jù)穩(wěn)定性達(dá)到閾值后，系統(tǒng)切換至閉環(huán)控制模式，直接驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)調(diào)整生產(chǎn)狀態(tài)。

實(shí)時(shí)在線優(yōu)化時(shí)序預(yù)測(cè)模型圖

算法設(shè)計(jì)融合自學(xué)習(xí)機(jī)制與滾動(dòng)預(yù)測(cè)技術(shù)，采用具備動(dòng)態(tài)特征選擇能力的深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM編碼器/解碼器與自注意力機(jī)制結(jié)合架構(gòu)），既能捕獲時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，又能解析多尺度局部特征，有效應(yīng)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)中的不確定性和非線性耦合問題。

通過變量選擇網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)識(shí)別關(guān)鍵輸入?yún)?shù)，結(jié)合注意力機(jī)制，幫助理解模型的決策過程，突破傳統(tǒng)黑箱模型的局限性。這種兼具魯棒性與可解釋性的優(yōu)化算法，可持續(xù)根據(jù)實(shí)時(shí)工況滾動(dòng)計(jì)算最優(yōu)目標(biāo)值，推動(dòng)生產(chǎn)系統(tǒng)向能效峰值動(dòng)態(tài)逼近。

實(shí)時(shí)在線優(yōu)化頁(yè)面圖

4. 模擬工況與數(shù)據(jù)分析

在模擬工況分析模塊中，系統(tǒng)通過SVG組態(tài)技術(shù)將工藝流程機(jī)理模型可視化呈現(xiàn)，集成現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)、模擬值、優(yōu)化目標(biāo)等三類核心數(shù)據(jù)，操作人員可通過對(duì)比實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與模擬值的偏差，驗(yàn)證機(jī)理模型準(zhǔn)確性；同時(shí)結(jié)合優(yōu)化目標(biāo)建議值，快速評(píng)估當(dāng)前工況與理想狀態(tài)的差距，為參數(shù)調(diào)整提供直觀依據(jù)。

機(jī)理模型模擬工況分析圖

數(shù)據(jù)分析功能聚焦歷史數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，一方面通過歷史運(yùn)行曲線與優(yōu)化結(jié)果曲線的對(duì)比，追溯關(guān)鍵參數(shù)從原始值到優(yōu)化值的動(dòng)態(tài)演變過程；另一方面分析優(yōu)化過程的績(jī)效表現(xiàn)和投用率之間的關(guān)系，量化評(píng)估不同優(yōu)化策略的實(shí)際效果。

優(yōu)化績(jī)效分析

應(yīng)用場(chǎng)景

力控RTO實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)憑借其動(dòng)態(tài)優(yōu)化和實(shí)時(shí)反饋能力，可廣泛應(yīng)用于以下場(chǎng)景：

• 化工與石化行業(yè)
  

• 能源與電力行業(yè)
  

• 鋼鐵與冶金行業(yè)
  

• 石油與天然氣行業(yè)
  

• 制藥行業(yè)
  

應(yīng)用價(jià)值

力控RTO實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)通過動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)構(gòu)建高效、節(jié)能、智能的生產(chǎn)運(yùn)行體系，以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控為基礎(chǔ)，整合多階段生產(chǎn)需求，建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)評(píng)價(jià)體系，顯著減少冗余調(diào)整并提升效率。

系統(tǒng)依托在線優(yōu)化算法實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)關(guān)鍵工藝參數(shù)，降低生產(chǎn)波動(dòng)成本，通過精準(zhǔn)的能源與物料動(dòng)態(tài)分配，全面提升資源利用率。其閉環(huán)管理機(jī)制覆蓋事前優(yōu)化計(jì)劃、事中動(dòng)態(tài)調(diào)控及事后數(shù)據(jù)分析全流程，結(jié)合實(shí)時(shí)反饋增強(qiáng)突發(fā)工況響應(yīng)能力，保障生產(chǎn)穩(wěn)定性。

系統(tǒng)通過打通工藝流程、能源調(diào)度與設(shè)備運(yùn)行等環(huán)節(jié)，構(gòu)建生產(chǎn)一體化運(yùn)行模式，為企業(yè)提供覆蓋全價(jià)值鏈的智能解決方案，不僅助力企業(yè)快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求波動(dòng)、達(dá)成降本增效目標(biāo)，更通過科學(xué)化的生產(chǎn)調(diào)度與資源管理，為可持續(xù)發(fā)展和綠色制造提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。