34、工业机器人与化工设备云监控平台的发展与应用

工业机器人与化工设备云监控平台的发展与应用

1. 工业机器人的未来研究与应用方向

工业机器人的应用场景复杂多样。通过专利网络分析发现，3C 行业的工业机器人正趋向于小型化，小型化工业机器人在 3C 行业有望成为一个取得突破的细分领域。此外，国内智能仓库机器人和应用于物流行业的无人机技术也取得了突破。在这些新的应用场景中，国内外机器人处于同一起跑线，国内机器人公司可通过技术创新率先进行布局。

为满足细分领域的需求，有必要研发特殊的工业机器人，走差异化发展道路。以下是一些具体例子：
- 自动机器人白酒生产线 ：用于生产各种调味白酒，提高生产效率和产品质量。
- 高精度钣金折弯机器人 ：具备自动误差补偿、实时跟随等功能，可提升五金厂的产品质量和生产效率。
- 电子制造精密涂胶机器人 ：轨迹精度可达 0.3 毫米，满足智能手机生产线的高精度组装要求。
- 轻量级桌面臂式机器人 ：重复定位精度可达±0.03 毫米，能在狭窄工作空间内进行灵活操作。

2. 精细化工行业的实际案例——金保利云监控平台

2.1 金保利公司概况

广东金保利化工科技设备有限公司（简称 JBL）为涂料、油墨、树脂、胶粘剂和化工建材五个子行业提供化工工艺设计、自动控制方案设计、化工设备选型设计、制造与安装、工艺管道设计与施工、电气工程设计与安装等服务，是一家化工设备系统集成供应商。

2.2 精细化工生产的特点

精细化工生产具有以下特点：
|特点|详情|
| ---- | ---- |
|定制需求多|最终消费者的定制需求较多，新产品更换快，产品生产周期短。|
|多品种小批量|产品用途针对性强，一种产品常有多种等级，常采用间歇式设备生产。|
|配方主导|大多数精细化工产品为配方型产品，配方和加工工艺对产品性能影响大，配方通常高度保密，基本依赖企业自主研发。|
|投资少利润高|投资较少，设备规模较小，但附加值高，利润大。|
|设备易磨损|有许多运动设备，容易磨损。产品颜色变化导致设备频繁清洗，能耗大。|
|生产管理复杂|生产管理复杂，设备在时间和空间上的连接繁多复杂，安全生产压力大，需要计算机管理和决策支持。|

2.3 传统维护方式的不足与转型方向

过去，当化工设备出现异常时，JBL 作为设备制造商，需要直接派遣技术人员到客户公司维修和维护机械设备。这种常规处理方式在信息网络时代已经落后，人工定期停机检查的方法也不再适用于自动连续生产系统。在全球化背景下，设备用户分布在世界各地，给设备的运行和维护带来了巨大困难和挑战。

在服务化的背景下，设备制造和服务相互渗透和融合，传统的“制造 + 销售”单向制造模式已开始向“技术 + 管理 + 服务”的服务型制造复杂模式转变。从生产型制造向服务型制造转变已成为当今制造业的普遍趋势，关键化工设备的有效健康监测也成为国内外科学界的研究热点。

金保利总经理李强表示，行业的产业发展路径通常遵循“手动—机械化—电气化—自动化—信息化—IM”的规律。公司致力于涂料和树脂化工生产模式的自动化、清洁生产以及工艺信息管理的研发，实现原材料输送、控制和生产过程控制的自动化，采用配方和信息管理方式，自动生成防止错误进料的过程控制，借鉴条形码管理技术实现生产过程的信息管理。自 2016 年起，公司决定向 IM 方向发展，规划、设计和开发化工设备公共云监控平台，以推动行业的信息化和智能化发展。

2.4 云监控平台的相关设计

2.4.1 价值网络与生态系统的协同机制

价值网络是云制造监控业务分析的一个视角，其节点代表六个角色：制造监控平台（平台提供者或所有者）、客户（化工厂）、管理决策者（收费和定价决策者）、制造设备维护人员、设备制造工厂（或设备供应商）和网络提供商。通过交互，有形或无形的产品/服务、资金/费用、数据/指令、访问/知识在节点之间流动和交互。

• 监控平台提供各种类型的服务质量（QoS），以满足不同客户的需求，平台提供者的目标是使平台收入最大化并不断改进。
• 费用定价提供者首先提供定价规则，并根据客户工厂的生产和设备规模等数据确定每个客户的定价。
• 客户根据其产品安全风险、成本和期望决定是否参与平台以及参与哪种服务模式，期望获得最大安全性和最低安全成本。
• 平台分配离故障位置最近的维护人员进行维修以降低成本。维护工人分为两类：现场维护工人，由工厂雇佣或外包给平台，负责监控设备；第三方人员，通过响应平台任务分配或主动承担维护任务，离设备故障位置最近。

2.4.2 物理网络架构设计

客户分为三类：大客户、中客户和小客户。要构建的网络系统主要分为三部分：安装在客户现场的传感器网络、可自建或租赁的数据中心以及自建的监控中心。

大客户监控收集的设备信息相对复杂，包括广泛的传感器网络、大量视频信息、大型数据库服务器和视频服务器，需要传输大量数据，且有完善的内部网络系统。小客户的传感器网络和数据库服务器较小，甚至可直接将收集的数据发送到云网络，无需服务器，内部网络系统未形成，传输量小。

以大客户为例，现场设备信息摄像头收集的视频数据以无线或有线形式传输到视频服务器，部分传感器从设备或 PLC 系统收集的数据也以无线或有线形式传输到数据库服务器。然后，视频服务器和数据库服务器接入交换机，再通过防火墙、路由器将数据传输到网络，数据中心接收信息，经过一系列处理后，将数据信息传输到金保利监控中心，金保利根据获取的信息对设备状态进行诊断。

云平台的结构主要包括数据中心和监控中心，该平台使公司能够对全球分布的生产设备进行实时监控和早期故障预测。

2.4.3 数据流程和服务流程设计

数据流程设计分为信息收集、信息处理和信息发布三个阶段：
- 信息收集 ：无论是系统自动采集设备运行参数，还是设备维护人员定时检查设备运行参数输入的数据，以及客户公司车间设备运行的视频信息，都应按照一定格式，通过特定的物理硬件配置和软件资源支持，传输到数据服务器，由金保利监控中心进行管理和监控。
- 信息处理 ：主要由金保利监控中心对收集到的信息（包括手动输入）进行监测、提取、诊断、预警、分析，通过资源调度生成任务、进行维护、确认维护任务、评估维护任务等环节，对远程监控系统收集的数据进行处理，并做出相应的维护决策。
- 信息发布 ：信息处理后，处理结果和相应的维护决策将通过电子邮件、手机和系统本身推送给相应的人群，如维护工人、个人专家和客户操作员。客户操作员只能获取金保利选择和处理后的信息，而非所有数据和信息。

2.4.4 系统功能模块设计

平台主要由五个模块组成，每个模块又可进一步细分为子功能模块：
- 系统管理模块
- 系统管理员 ：负责监控设备异常、进行诊断和预测；做出维护决策后向维护工人发送维护任务信息；在平台上选择购买维护备件并发送到维护地点；根据客户反馈评估维护任务。
- 维护工人 ：及时登录系统，根据自身实际情况（如空闲状态）接收和确认维护任务；接到任务后，在规定时间内前往客户公司现场，根据平台和系统管理员发送的信息使用送达的备件进行维护，并自觉接受客户的监督和检查；负责上传发票和成本信息供系统管理员审核；负责撰写本次维护总结并上传到系统。
- 咨询专家 ：负责丰富、改进和更新系统中诊断、计算、模型和维护的知识库，确保这些知识库能有效解决实际问题。
- 资源管理模块 ：将平台管理者的备件库存、客户的备件库存和备件供应商的备件整合到平台的备件仓库，在平台上进行维护备件的采购。备件供应商在平台上发布维护备件，其所有权属于 VMI 模型。通过备件资源的整合，可降低备件成本，提高质量，还能使维护备件供应商融入金保利倡导的产业链。
- 在线监测模块 ：是系统的关键功能模块，实现了数据收集、诊断和预测的功能需求。由于设备种类繁多且复杂，需要对设备运行进行分类和有针对性的监测。目前设备基本分为反应釜、压缩机、阀门等类别，分别进行运行数据的收集和管理以及设备故障的诊断和预测。运行设备中的数据管理模块，解决自动数据收集或输入问题，以及数据收集或输入后的可视化和面板显示问题。
- 可视化显示 ：包括不同时期、不同工厂、不同车间和不同设备的参数显示和比较。通过比较发现规律和异常，再通过算法进行故障诊断和预测。
- 故障诊断和分析模块 ：诊断当前故障，预测未来方向，分析故障原因和位置，并生成初步维护任务。当出现故障预警时，可通过短信或电子邮件自动通知平台管理公司、客户公司和维护人员，并可视化故障设备的实时地理位置，方便维护人员快速到达指定地点进行维护任务。
- 维护任务管理模块 ：是系统的核心和主要功能模块，完成了维护任务的生成、维护资源调度、维护任务确定、维护任务跟踪、维护任务评估等功能需求。
- 维护任务生成模块 ：根据故障定位和原因分析结果生成初步维护任务列表，包括故障位置、故障原因、维护方式要求、备件要求、维护时间要求和设备地理位置。
- 维护资源调度模块 ：根据初步维护任务列表选择备件，并结合维护资源管理。同时，根据维护工人以往的设备维护情况将维护任务与之匹配，有四种匹配方式：维护经验匹配、维护技能匹配、维护评估匹配和维护工人地理位置匹配。
- 维护任务确定 ：维护资源调度后确认维护工人和所需配件。系统自动匹配合适数量的工人并推送到相应工人的手机上，工人在规定时间内根据自身情况接收和确认。系统管理员可设置确认总数，若确认工人数量超过该数，其他工人将不能接受此维修任务。一般情况下，维护工人确认接受任务后，维护任务推送将自动终止，且必须执行该任务。
- 维护任务跟踪 ：跟踪工人的足迹（移动轨迹）、维护任务的耗时、现场维护任务的问题反馈以及平台管理的远程维护指导。使用手机 APP 跟踪维护工人的移动轨迹，便于监督和检查工人的移动路径和轨迹，作为检查车费发票的依据之一。跟踪维护任务时间可更好地监控维护工人的效率，降低维护成本。提供现场维护任务的问题反馈和平台管理者的远程维护指导，可充分整合维护资源，提高维护效率和效果。维护工人完成维护后，客户公司将检查发票信息（车费发票、备件发票等），确保上传到系统的发票信息完整准确。
- 维护任务评估 ：客户公司综合评估维护工人的维护态度、维护质量、备件使用情况和维护效果。平台协助系统管理员管理发票，计算维护成本。维护工人的评估分数将永久存档并存储在系统中，作为系统未来选择维护工人的重要参考。
- 知识管理模块 ：是系统功能的必要补充，是系统自动和智能运行的保障，也是故障诊断、分析和维护决策的主要依据。分为专家库管理、规则库管理、模型库和案例库管理。所有四个模块都具有创建和导入、更新和细化、导出和统计的功能。此外，案例库管理除了上述三个功能外，还有维护经验分享和维护经验交流两大功能，主要供维护工人和咨询专家进行沟通、整理和改进。

在组织结构上，金保利增设了 IM 部门，计划通过持续的 IM 变革，为客户提供自动化、清洁、信息化、智能化的生产设备和系统解决方案，使客户实现低污染、低劳动力投入、低劳动强度但高效的“三低”高生产模式。金保利的目标是在 2018 年确保销售增长，基于预测维护和维护系统、自主计算和大数据云平台等研究方向取得不低于 30%的进一步成果。

mermaid 格式流程图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(系统管理模块):::process --> B(监控设备异常):::process
    A --> C(做出维护决策):::process
    A --> D(购买维护备件):::process
    A --> E(评估维护任务):::process
    F(维护工人):::process --> G(接收确认任务):::process
    F --> H(前往现场维护):::process
    F --> I(上传发票成本):::process
    F --> J(撰写维护总结):::process
    K(咨询专家):::process --> L(更新知识库):::process
    M(资源管理模块):::process --> N(整合备件库存):::process
    M --> O(平台采购备件):::process
    P(在线监测模块):::process --> Q(数据收集):::process
    P --> R(故障诊断预测):::process
    S(维护任务管理模块):::process --> T(生成维护任务):::process
    S --> U(调度维护资源):::process
    S --> V(确定维护任务):::process
    S --> W(跟踪维护任务):::process
    S --> X(评估维护任务):::process
    Y(知识管理模块):::process --> Z(专家库管理):::process
    Y --> AA(规则库管理):::process
    Y --> AB(模型库管理):::process
    Y --> AC(案例库管理):::process

综上所述，工业机器人和化工设备云监控平台在各自领域都有着重要的发展前景和应用价值。工业机器人的差异化发展能满足细分领域的需求，而金保利的云监控平台则为精细化工行业的设备维护和管理提供了有效的解决方案，推动了行业的信息化和智能化发展。

3. 工业机器人与云监控平台的综合优势分析

3.1 工业机器人的优势体现

工业机器人在不同行业的应用展现出了显著的优势。以 3C 行业为例，小型化工业机器人的发展趋势顺应了行业对高精度、小体积设备的需求。其能够在有限的空间内完成复杂的操作，提高生产效率和产品质量。

而针对细分领域研发的特殊工业机器人，更是具有不可替代的作用。如自动机器人白酒生产线，能够精准控制白酒生产过程中的各个环节，保证不同风味白酒的品质稳定；高精度钣金折弯机器人通过自动误差补偿和实时跟随功能，减少了人工操作的误差，提高了五金厂的生产效率和产品质量；电子制造精密涂胶机器人的高精度轨迹控制，满足了智能手机生产线的高要求；轻量级桌面臂式机器人的灵活操作，为狭窄工作空间的生产提供了便利。

3.2 金保利云监控平台的优势体现

金保利云监控平台在精细化工行业的应用，解决了传统设备维护和管理方式的诸多问题。
- 实时监控与故障预警 ：通过传感器网络和数据中心的配合，能够实时收集设备的运行数据，并进行分析和诊断。一旦发现设备异常，能够及时发出预警，通知相关人员进行处理，避免设备故障的扩大化，减少生产损失。
- 资源整合与优化 ：资源管理模块将平台管理者、客户和备件供应商的备件库存进行整合，实现了备件的统一管理和采购。这不仅降低了备件成本，提高了备件质量，还使维护备件供应商融入了产业链，形成了良好的产业生态。
- 智能决策与高效维护 ：系统功能模块中的各个子模块相互协作，实现了维护任务的自动化生成、调度和跟踪。根据故障分析结果，系统能够自动匹配合适的维护工人和备件，提高了维护效率和质量。同时，通过对维护任务的评估和知识库的更新，不断优化维护策略，提升了系统的智能决策能力。

3.3 两者结合的潜在优势

工业机器人和云监控平台虽然应用于不同的场景，但两者结合具有潜在的巨大优势。例如，在化工生产过程中，工业机器人可以完成物料搬运、设备操作等任务，而云监控平台可以对工业机器人的运行状态进行实时监控和故障预警，保证机器人的稳定运行。同时，云监控平台收集的生产数据可以反馈给工业机器人，优化其操作流程，提高生产效率和产品质量。

4. 面临的挑战与应对策略

4.1 工业机器人面临的挑战与策略

• 技术研发挑战 ：随着行业需求的不断变化，工业机器人需要不断提升其性能和功能。如在 3C 行业，对工业机器人的精度和速度要求越来越高；在化工行业，对工业机器人的防爆、耐腐蚀等性能要求也很高。应对策略是加大研发投入，加强与科研机构的合作，引进先进的技术和人才，不断推动工业机器人技术的创新和发展。
• 市场竞争挑战 ：国内外机器人市场竞争激烈，国内机器人公司需要在技术、价格、服务等方面不断提升竞争力。应对策略是加强品牌建设，提高产品质量和服务水平，树立良好的企业形象。同时，积极开拓市场，寻找新的应用领域和客户群体。

4.2 金保利云监控平台面临的挑战与策略

• 数据安全挑战 ：云监控平台涉及大量的设备运行数据和客户信息，数据安全至关重要。一旦数据泄露，可能会给客户和企业带来严重的损失。应对策略是加强数据安全管理，采用先进的加密技术和安全防护措施，保障数据的安全性和完整性。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。
• 系统兼容性挑战 ：精细化工行业的设备种类繁多，不同设备的接口和协议可能存在差异，这给云监控平台的系统兼容性带来了挑战。应对策略是加强与设备制造商的合作，统一设备接口和协议标准。同时，开发灵活的接口适配模块，提高系统的兼容性和适应性。

5. 未来发展趋势展望

5.1 工业机器人的未来趋势

• 智能化发展 ：工业机器人将越来越智能化，具备自主学习、自主决策和自适应能力。能够根据生产环境的变化自动调整操作策略，提高生产效率和质量。
• 协作化发展 ：工业机器人将与人类实现更加紧密的协作。例如，人机协作机器人可以在同一工作空间内与人类共同完成任务，提高生产的灵活性和效率。
• 集成化发展 ：工业机器人将与其他生产设备和系统进行深度集成，形成完整的智能制造解决方案。如与自动化生产线、仓储物流系统等集成，实现生产过程的自动化和智能化。

5.2 金保利云监控平台的未来趋势

• 大数据与人工智能应用 ：云监控平台将更多地应用大数据和人工智能技术，对设备运行数据进行深度分析和挖掘。通过建立预测模型，实现对设备故障的精准预测和预防性维护。
• 跨行业应用拓展 ：云监控平台的技术和经验可以拓展到其他行业，如制造业、能源行业等。为不同行业的设备维护和管理提供通用的解决方案，推动行业的信息化和智能化发展。
• 移动化与可视化发展 ：随着移动互联网和可视化技术的发展，云监控平台将更加注重移动化和可视化应用。用户可以通过手机、平板等移动设备随时随地监控设备运行状态，同时通过可视化界面直观地了解设备的运行情况和故障信息。

6. 总结与建议

6.1 总结

工业机器人和金保利云监控平台在各自的领域都取得了显著的成果。工业机器人通过差异化发展满足了细分领域的需求，提高了生产效率和产品质量；金保利云监控平台为精细化工行业的设备维护和管理提供了有效的解决方案，推动了行业的信息化和智能化发展。两者结合具有潜在的巨大优势，将为工业生产带来更多的创新和变革。

6.2 建议

• 对于工业机器人企业 ：持续加大研发投入，关注行业需求的变化，不断提升工业机器人的性能和功能。加强品牌建设和市场拓展，提高企业的竞争力。同时，积极探索与云监控平台等技术的结合，实现工业机器人的智能化和网络化发展。
• 对于金保利云监控平台 ：加强数据安全管理和系统兼容性建设，保障平台的稳定运行。加大大数据和人工智能技术的应用，提升平台的智能决策能力。积极拓展跨行业应用，扩大平台的市场份额。

以下是一个总结金保利云监控平台系统功能模块的表格：
|模块名称|主要功能|
| ---- | ---- |
|系统管理模块|监控设备异常、做出维护决策、购买维护备件、评估维护任务|
|资源管理模块|整合备件库存、平台采购备件|
|在线监测模块|数据收集、故障诊断预测|
|维护任务管理模块|生成维护任务、调度维护资源、确定维护任务、跟踪维护任务、评估维护任务|
|知识管理模块|专家库管理、规则库管理、模型库管理、案例库管理|

mermaid 格式流程图展示工业机器人与云监控平台结合的潜在流程：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(工业机器人):::process --> B(执行生产任务):::process
    C(云监控平台):::process --> D(实时监控机器人状态):::process
    D --> E(故障预警):::process
    E --> F(通知维护人员):::process
    B --> G(产生生产数据):::process
    G --> H(数据反馈给机器人):::process
    H --> I(优化操作流程):::process

综上所述，工业机器人和金保利云监控平台在工业领域具有广阔的发展前景和应用价值。通过不断的技术创新和应用拓展，它们将为工业生产的高效、智能发展做出更大的贡献。同时，企业在发展过程中需要积极应对面临的挑战，抓住未来的发展趋势，实现可持续发展。