工業(yè)智能操作系統(tǒng)白皮書(2024版)

2- 4- 2.工業(yè)智能操作系統(tǒng)發(fā)展概況 2.1.工業(yè)操作系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r 2.1.1.工業(yè)操作系統(tǒng)國外發(fā)展現(xiàn)狀 2.1.2.工業(yè)操作系統(tǒng)國內(nèi)應(yīng)用概況 2.2.人工智能賦能工業(yè)操作系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn) 3.工業(yè)智能操作系統(tǒng)體系建設(shè) 3.1.工業(yè)智能操作系統(tǒng)體系 4.工業(yè)智能操作系統(tǒng)生態(tài)體系建設(shè)與發(fā)展 28-4.1.工業(yè)智能操作系統(tǒng)生態(tài)體系模型 28-4.2.工業(yè)智能操作系統(tǒng)的聯(lián)盟建設(shè)和人才培養(yǎng) 31-4.2.1.通過成立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟匯聚行業(yè)專業(yè)力量 32-4.2.2.通過培訓(xùn)培養(yǎng)工業(yè)智能操作系統(tǒng)人才 32-4.3.工業(yè)智能操作系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)和安全防護(hù) 33-4.3.1.標(biāo)準(zhǔn)化助力工業(yè)智能操作系統(tǒng)高質(zhì)量發(fā)展 34-4.3.2.全方位測(cè)評(píng)為工業(yè)智能操作系統(tǒng)保駕護(hù)航 5.工業(yè)智能操作系統(tǒng)應(yīng)用案例 36-5.1.石油化工 36-5.2.高端裝備 6.問題與建議 41-6.1.當(dāng)前存在的主要問題 41-6.2.建議 43-附錄 2010年，我國制造業(yè)全球占比達(dá)到19.8%,成為世界第一自動(dòng)化協(xié)會(huì)(ISA)發(fā)布的ISA-95架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)(如圖1-1所示)作為智能工廠建設(shè)框架。ISA-95規(guī)定了不同層準(zhǔn)化語言，簡(jiǎn)化了各層級(jí)數(shù)據(jù)交換過程。然而，該架構(gòu)在實(shí)踐應(yīng)用過程中，由于缺少集成設(shè)計(jì)要求，數(shù)據(jù)孤島林立，增加了各系統(tǒng)間數(shù)據(jù)通訊接口的工作量；其次缺少協(xié)同設(shè)計(jì)，各系統(tǒng)面向業(yè)務(wù)線開發(fā)，引起業(yè)務(wù)之間的壁壘效應(yīng)；同時(shí)缺少數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用一體化設(shè)計(jì)，導(dǎo)致各應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用強(qiáng)耦合，不能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型的靈活配置與共享，限制了人工智能、大數(shù)據(jù)分析和大模型等新技術(shù)的賦能能力。因此智能工Sensor&Controller(PLC/DCsPRODUCTIONPROCESS圖1-1ISA-95的5層架構(gòu)示意圖工業(yè)智能操作系統(tǒng)在新一代信息技術(shù)(IT)與工業(yè)運(yùn)營(yíng)技利用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能工廠的“神經(jīng)型、智能化升級(jí)和系統(tǒng)化變革。工業(yè)智能操作系統(tǒng)是利用人工智能(AI)重構(gòu)工業(yè)操作系統(tǒng)，強(qiáng)化了AI在工業(yè)操作系統(tǒng)中的核心作用，是現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。通過AI技術(shù)的深度嵌入，工業(yè)智能操作系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)過程的全面自主化和智能化，不僅能夠有效地管理和優(yōu)化生產(chǎn)資源，還能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持，進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。工業(yè)智能操作系統(tǒng)的核心是把設(shè)備、生產(chǎn)線、工廠、供應(yīng)形成跨設(shè)備、跨系統(tǒng)、跨廠區(qū)、跨地區(qū)的互聯(lián)互通，從而提高效率，推動(dòng)整個(gè)制造服務(wù)體系智能化，推動(dòng)制造業(yè)融通發(fā)展，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)之間的跨越發(fā)展，使工業(yè)經(jīng)濟(jì)各種要素資因此，在整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理供應(yīng)數(shù)據(jù)流“端-邊-網(wǎng)-云-鏈”架構(gòu)中，如圖1-2所示，工業(yè)智能操作系統(tǒng)包含設(shè)備級(jí)、產(chǎn)線級(jí)、工廠級(jí)和企業(yè)級(jí)四層架構(gòu)。AI在設(shè)備級(jí)通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)維護(hù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝備的智能運(yùn)維服務(wù)，在產(chǎn)線級(jí)通過協(xié)同優(yōu)化生產(chǎn)流程和協(xié)同效率實(shí)現(xiàn)制造過程工藝的數(shù)字孿生和智能自主調(diào)控，在工廠級(jí)通過智能調(diào)度和決策優(yōu)化實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的智能優(yōu)化配置，在企業(yè)級(jí)通過大數(shù)據(jù)分析和智能預(yù)測(cè)支持企業(yè)安全環(huán)保的智能管控和高層戰(zhàn)略決策。上游(原材料鏈鏈數(shù)據(jù)流云數(shù)據(jù)流網(wǎng)數(shù)據(jù)流邊數(shù)據(jù)流端生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理供應(yīng)數(shù)據(jù)流架構(gòu)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理供應(yīng)數(shù)據(jù)流架構(gòu)工業(yè)智能操作系統(tǒng)工業(yè)智能操作系統(tǒng)實(shí)時(shí)協(xié)同調(diào)控?cái)?shù)據(jù)底座生產(chǎn)過程圖1-2“端-邊-網(wǎng)-云-鏈”數(shù)據(jù)流架構(gòu)圖為貫徹落實(shí)黨中央、國務(wù)院決策部署，加強(qiáng)對(duì)推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備更新和技術(shù)改造工作的指導(dǎo)，根據(jù)《大規(guī)模設(shè)備更新和消費(fèi)品以舊換新行動(dòng)方案》和《推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備更新實(shí)施方案》,2024年9月工業(yè)和信息化部辦公廳發(fā)布了《工業(yè)重點(diǎn)行機(jī)器人等27個(gè)重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域共約80萬套操作系統(tǒng)將完成更新。此次升級(jí)將顯著提升我國制造業(yè)操作系統(tǒng)的技術(shù)水平和性能，并為智能工廠建設(shè)提供可靠保障。“指南”還明確指出，針對(duì)制造業(yè)全流程，推動(dòng)工業(yè)企業(yè)全面進(jìn)行分布式控制系統(tǒng)(DCS)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng) (SCADA)的更新?lián)Q代。圍繞重點(diǎn)行業(yè)和關(guān)鍵設(shè)備，逐步加快中小型可編程邏輯控制器(PLC)的更新?lián)Q代進(jìn)程。引導(dǎo)重點(diǎn)行業(yè)龍頭企業(yè)提供典型應(yīng)用場(chǎng)景和試驗(yàn)環(huán)境，以擴(kuò)大大型PLC的應(yīng)用范圍。加快推進(jìn)非關(guān)鍵工序、非核心場(chǎng)景下安全儀表系統(tǒng)(SIS)的更新升級(jí)，并逐步開放關(guān)鍵工序和核心應(yīng)用場(chǎng)景。根據(jù)重點(diǎn)行業(yè)需求建設(shè)中試驗(yàn)證環(huán)境，強(qiáng)化軟硬件適配驗(yàn)證，并加速嵌入式操作系統(tǒng)、工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品的更新升級(jí)進(jìn)程。對(duì)于其他行業(yè)專用工業(yè)操作系統(tǒng)產(chǎn)品，在成熟可用產(chǎn)品方面強(qiáng)化示范引領(lǐng)并全面推進(jìn)其更新?lián)Q代；在基本可用產(chǎn)品方面加強(qiáng)中試驗(yàn)證，成熟一批就更新一批，并逐步擴(kuò)大更新?lián)Q代范圍和規(guī)模。指導(dǎo)企業(yè)引入云計(jì)算、虛擬化和邊緣計(jì)算等技術(shù)來按需升級(jí)改造PLC、DCS等設(shè)備狹義的操作系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的一種基本軟件，它管理和控制計(jì)算機(jī)硬件與軟件資源，同時(shí)為用戶和其他軟件提供方便的交互界面和運(yùn)行環(huán)境。操作系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)的核心和靈魂，可分為實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)和非實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)。常見的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)包括uCOS/VxWorks/RTLinux/QNX,非實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)包括Linux/Windows/MacOSX等。企業(yè)辦公場(chǎng)景；●通用計(jì)算機(jī)、個(gè)人電腦等采用windows系統(tǒng)，提供高效、便捷和圖形化交互功能。●是智能工廠全生產(chǎn)要素資源統(tǒng)一管理的操作系統(tǒng)，支持智能工廠人、機(jī)、料、法、環(huán)等全生產(chǎn)要素的連接、資源調(diào)度和業(yè)務(wù)編排，實(shí)現(xiàn)智能工廠的智能感知、信息集成、機(jī)理建模、控制優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘、決策分析等融合應(yīng)用。●智能儀表、傳感器、執(zhí)行器等現(xiàn)場(chǎng)終端采用化應(yīng)用；●數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)排產(chǎn)、資產(chǎn)管理等生產(chǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景；●SCADA/MES/ERP等工業(yè)軟件部署在windows/linux等非實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)。業(yè)智●PLC、運(yùn)控控制器、工業(yè)機(jī)器人等采用vxworks/RTlinux等實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高速控制。人工智能、大數(shù)據(jù)分析等智能應(yīng)用場(chǎng)景；云平臺(tái)等通常部署在windows/linux服務(wù)器上，需要大算力、長(zhǎng)時(shí)間高效運(yùn)行圖1-3工業(yè)智能操作系統(tǒng)典型工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景工業(yè)操作系統(tǒng)是指能夠?qū)崟r(shí)采集、傳輸和處理工業(yè)數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過程，管理控制單元，并保障生產(chǎn)安全的系統(tǒng)。主要包括嵌入式軟件、工業(yè)協(xié)議以及工業(yè)控制單元(如PLC、DCS、以及工業(yè)控制系統(tǒng)和企業(yè)管理系統(tǒng)等領(lǐng)域。根據(jù)應(yīng)用需求的不同，可以將其分為實(shí)時(shí)工業(yè)操作系統(tǒng)和非實(shí)時(shí)工業(yè)操作系統(tǒng)。這兩者在設(shè)計(jì)目標(biāo)、性能特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景上存在顯著差異。實(shí)時(shí)工業(yè)操作系統(tǒng)主要用于需要快速響應(yīng)和高可靠性的關(guān)鍵任務(wù)，成與管理，數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用能力不足，無法開展靈活創(chuàng)新。程智能自重周控先進(jìn)控制報(bào)警管理數(shù)字孿生人工智能賦能的“工業(yè)操作系統(tǒng)”高級(jí)計(jì)算系統(tǒng)APP平臺(tái)→數(shù)據(jù)流質(zhì)量管理系統(tǒng)能源管理系統(tǒng)APP平臺(tái)監(jiān)控DES/PL生產(chǎn)過程圖1-4人工智能賦能ISA95企業(yè)控制系統(tǒng)與管理系統(tǒng)集成架構(gòu)新的工業(yè)智能操作系統(tǒng)體系架構(gòu)是在傳統(tǒng)的工業(yè)控制系統(tǒng)體系架構(gòu)ISA-95基礎(chǔ)上，借助人工智能、大數(shù)據(jù)、邊云協(xié)同等新興信息技術(shù)，深度挖掘數(shù)據(jù)資源，為控制系統(tǒng)和管理系統(tǒng)提DCS、PLC、SCADA、HMI等現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)協(xié)同調(diào)控?cái)?shù)據(jù)引擎的調(diào)度下，通過人工智能方法形成包括RTO、APC、OTS等功能業(yè)務(wù)，并將優(yōu)化決策方法返回指揮基礎(chǔ)控制系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)制造過程的智能自主調(diào)控。在L3和L4層，通過融合實(shí)時(shí)協(xié)同調(diào)控?cái)?shù)據(jù)引擎提供的實(shí)時(shí)優(yōu)化、先進(jìn)控制、報(bào)警管理等生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，以及MES、ERP、PLM等運(yùn)營(yíng)與管理數(shù)據(jù)，基于制造執(zhí)行與運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字底座，通過“人工智能”+“計(jì)劃排產(chǎn)、調(diào)度優(yōu)化、財(cái)務(wù)管理、人力管理”等服務(wù)智能化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素智能優(yōu)化配置。工業(yè)智能操作系統(tǒng)的目標(biāo)是通過人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)在配置工業(yè)智能操作系統(tǒng)之前，生產(chǎn)過程僅通過操作指令進(jìn)行簡(jiǎn)單控制，生產(chǎn)要素的配置則依賴人工完成，難以達(dá)到最優(yōu)配置。為了實(shí)現(xiàn)煉廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型，首先針對(duì)實(shí)際煉廠構(gòu)建數(shù)字煉廠，通過數(shù)字孿生工廠尋找生產(chǎn)最大價(jià)值的可能性，并針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過程進(jìn)行生產(chǎn)要素配置，下達(dá)最優(yōu)操作指令。同時(shí)，運(yùn)行結(jié)果將返回?cái)?shù)字煉廠用于修正數(shù)字孿生模型。整個(gè)過程實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程的全局和全流程優(yōu)化，助力制造過程的綠色化、低碳化、高值化、高端化和數(shù)字化智能化發(fā)展。工業(yè)智能操作系最低的成本、最安全和最綠色的制造過程，最短的交付周期，從而實(shí)現(xiàn)精益化的制造。通過人工智能賦能，工業(yè)智能操作系統(tǒng)構(gòu)建了集需求分析、研發(fā)設(shè)計(jì)、原料采購、資源配置、生產(chǎn)調(diào)控和綠色制造為一體的“工業(yè)大腦”,實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)管理和營(yíng)銷2.工業(yè)智能操作系統(tǒng)發(fā)展概況工業(yè)操作系統(tǒng)的發(fā)展歷程可以追溯到以DCS、PLC、SIS等為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)。這些系統(tǒng)在過去幾十年里對(duì)工業(yè)化生產(chǎn)起到了極大的推動(dòng)作用。然而，由于各個(gè)廠商出于可靠性、安全性以及技術(shù)獨(dú)有的考慮，這些系統(tǒng)往往采用封閉的專有架構(gòu)。這不僅增加了企業(yè)的成本，而且使系統(tǒng)集成和新技術(shù)接入變得異常困難，無法滿足現(xiàn)代企業(yè)在激烈全球競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下對(duì)生產(chǎn)的高端化、智能化和綠色化的核心要求。為直面這些問題應(yīng)對(duì)此類挑戰(zhàn)，國外提出了工業(yè)操作系統(tǒng)的開放式架構(gòu)，以促進(jìn)系統(tǒng)的互操作性和靈活性。德國的NAMUR自動(dòng)化開放架構(gòu)(NOA)如圖2-1所示，該架構(gòu)以DCS為中心，建立監(jiān)控和優(yōu)化數(shù)據(jù)通道，解決了ISA-95架構(gòu)中數(shù)據(jù)可訪問性差和獲取成本高的問題。NOA架構(gòu)支持過程優(yōu)化、資產(chǎn)管理、現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備監(jiān)控和預(yù)知性維護(hù)等智能化功能。通過采用OPCUA協(xié)議的數(shù)據(jù)互操作性，促進(jìn)了信息的無縫傳遞。該架構(gòu)不僅提高了生產(chǎn)過程的透明度，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和決策能力。NOA的實(shí)施使得企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)CentralCentralM+0ReliableITSystemFC4713/Wireless/Ethemetinthefield)SchedulingAlarmManagementReliabilityCenter4.0OutTC47110UseCaseAdvancedProcessVibrationDCS/PLCM圖2-1德國NAMUR自動(dòng)化開放架構(gòu)NOA(二)美國開放流程自動(dòng)化論壇(OPAF)主導(dǎo)的開放自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)(OPA)美國開放流程自動(dòng)化論壇主導(dǎo)的OPA開放自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)如圖2-2所示，該標(biāo)準(zhǔn)旨在引導(dǎo)開發(fā)適用于工業(yè)過程的開放、內(nèi)PLC和制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)的架構(gòu)及構(gòu)成，通過軟硬件解耦的自動(dòng)化組件，構(gòu)建了一個(gè)可互操作的分布式工業(yè)操作系統(tǒng)。OPA標(biāo)準(zhǔn)旨在提高系統(tǒng)的靈活性、可擴(kuò)展性和安全性，推動(dòng)流程工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。盡管OPA開放自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)獲得了默克、杜邦、殼牌、巴斯夫等工業(yè)界的積極肯定與響應(yīng)，但其存在一些局限性，例如缺乏對(duì)海量數(shù)據(jù)價(jià)值深度挖掘的支持工具，無法充分發(fā)揮過程數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，影響了系統(tǒng)的智能決策和優(yōu)DataCenters/CloudApplicatioConformantComponentrVSystem!EnterpriseITAnalyzerAppAppliApplication圖2-2美國開放流程自動(dòng)化論壇OPA開放自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)以DCS、SCADA、PLC、SIS為典型代表的國內(nèi)工業(yè)操作系統(tǒng)的應(yīng)用呈現(xiàn)出多元化和競(jìng)爭(zhēng)激烈的特點(diǎn)。國內(nèi)廠商如中控爾等同臺(tái)競(jìng)技。早期，國外廠商憑借其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和品牌影響力，占據(jù)了較大的市場(chǎng)份額。然而，隨著國內(nèi)廠商在技術(shù)研發(fā)和工程應(yīng)用上的長(zhǎng)期投入，后發(fā)優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn)，在增量市2023年，通過對(duì)國內(nèi)14家大型化工企業(yè)的工業(yè)操作系統(tǒng)元對(duì)裝置或生產(chǎn)線進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)控制單元的全覆蓋。調(diào)研如圖2-3所示，現(xiàn)場(chǎng)主要采用的工業(yè)控制單元類型及其應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)量為：PLC應(yīng)用場(chǎng)景41個(gè)，DCS的應(yīng)用場(chǎng)景268個(gè)，SCADA的應(yīng)用場(chǎng)景11個(gè)，SIS的應(yīng)用場(chǎng)景138個(gè)，嵌入式控制的應(yīng)用場(chǎng)景1個(gè)。這些數(shù)據(jù)表明，以DCS、PLC、SIS、SCADA和嵌入式控各類控制單元應(yīng)用占比■PLCmDCSnSIS■SCADA■嵌入式圖2-3化工行業(yè)調(diào)研企業(yè)主要控制單元應(yīng)用占比圖(一)信息孤島林立，數(shù)據(jù)無法互聯(lián)互通生產(chǎn)過程的很多高級(jí)應(yīng)用來自不同廠商，這些應(yīng)用缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)，只與過程控制層通過OPC協(xié)議進(jìn)行通訊，相互之間無法進(jìn)行互聯(lián)、互通和互操作，形成一個(gè)個(gè)信息孤島，無法滿足人工智能應(yīng)用對(duì)兼容性和通信一致性的要求。(二)大量數(shù)據(jù)無法采集、傳輸和存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)要素不完備生產(chǎn)過程的高保真數(shù)字孿生(DigitalTwins)是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵使能。隨著智能儀表和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的大量普及，現(xiàn)場(chǎng)不僅包含與生產(chǎn)有關(guān)的過程數(shù)據(jù)(如溫度、流量、壓力、閥位、物位等),還有很多設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)(如動(dòng)設(shè)備、靜設(shè)備、電氣設(shè)備、現(xiàn)場(chǎng)儀表和閥門狀態(tài)等)。由于DCS處理能力和網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的限制，很多設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)采集和存儲(chǔ)，現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確或存在偏差，無法滿足生產(chǎn)過程高保真數(shù)字孿生系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的要求。(三)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)不暢，無法支撐大數(shù)據(jù)應(yīng)用和人工智能傳統(tǒng)的控制體系架構(gòu)中，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)大都基于工業(yè)以太網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)帶寬限制了海量數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度，無法滿足未來智能工廠的海量數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、處理需求，人工智能和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)難以引入到生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)。上述問題導(dǎo)致目前的工業(yè)操作系統(tǒng)架構(gòu)無法有效支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和生產(chǎn)過程智能化，無法滿足企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和高大挑戰(zhàn)。工業(yè)生產(chǎn)過程中，不同層級(jí)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)(如控制層、執(zhí)行層、管理層)需要緊密協(xié)同，才能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的高效運(yùn)作。不同業(yè)務(wù)模塊(如生產(chǎn)、物流、銷售)之間的數(shù)據(jù)共享和流程硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)通訊的智能化升級(jí)改造是工業(yè)智能操作系統(tǒng)面臨的第三大挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)通訊基礎(chǔ)設(shè)施大多設(shè)計(jì)于傳統(tǒng)工業(yè)環(huán)境，無法適應(yīng)現(xiàn)代智能制造的復(fù)雜需求。AI大模型計(jì)算需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和高效的硬件支持，傳統(tǒng)設(shè)備難以滿足這種高強(qiáng)度的計(jì)算需求。多模態(tài)數(shù)據(jù)的傳輸與管理對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)通延遲過高的問題，無法保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和處理。工業(yè)智能操作系統(tǒng)需要同時(shí)處理實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)的混合計(jì)算任務(wù)，傳統(tǒng)硬件設(shè)備在處理實(shí)時(shí)控制任務(wù)時(shí)可能無法兼顧非實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)分析和AI推理任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)備的智能化升級(jí)，需要對(duì)現(xiàn)有設(shè)備進(jìn)行改造，增加傳感器、控制器等智能組件，使其具備更強(qiáng)的數(shù)據(jù)采集和處理能力，同時(shí)采用高速、低延遲的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如5G和工業(yè)以太網(wǎng)，以滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效傳輸需求。設(shè)備的智能化升級(jí)改造還面臨成本和技術(shù)的雙重壓力，需要企業(yè)在投入和收益之間找到平衡。3.工業(yè)智能操作系統(tǒng)體系建設(shè)工業(yè)智能操作系統(tǒng)的功能架構(gòu)設(shè)計(jì)旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)設(shè)備和生產(chǎn)過程的全面管理和優(yōu)化。這個(gè)架構(gòu)涵蓋了從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)，并通過“端-邊-網(wǎng)-云”四層架構(gòu)進(jìn)行部署云云數(shù)據(jù)流網(wǎng)數(shù)據(jù)流邊數(shù)據(jù)流端工業(yè)智能操作系統(tǒng)T圖3-1工業(yè)智能操作系統(tǒng)架構(gòu)圖(一)測(cè)控設(shè)備嵌入式系統(tǒng)(設(shè)備級(jí))DA、Ethernet-APL、Modbus、Profibus、HART等)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綔y(cè)控設(shè)備數(shù)據(jù)底座。設(shè)備級(jí)測(cè)控設(shè)備嵌入式系統(tǒng)還承載著毫秒級(jí)、秒級(jí)的工業(yè)控制和監(jiān)測(cè)軟件，如DCS、SCADA、SIS(二)實(shí)時(shí)協(xié)同調(diào)控系統(tǒng)(產(chǎn)線級(jí))(操作員訓(xùn)練系統(tǒng))等，這些都是以模型為主導(dǎo)的應(yīng)用程序。特別是在與RTO、APC和OTS技術(shù)的結(jié)合上。人工智能通過的工業(yè)控制系統(tǒng)，如DCS和PLC的運(yùn)行操作，提升產(chǎn)線級(jí)系(三)制造執(zhí)行決策系統(tǒng)(工廠級(jí))工廠級(jí)工業(yè)智能操作系統(tǒng)是OT技術(shù)與IT技術(shù)深度融合的關(guān)鍵層，主要承載小時(shí)級(jí)、天級(jí)的制造執(zhí)行與決策軟件，如計(jì)劃排產(chǎn)、調(diào)度優(yōu)化等，這些都是以知識(shí)為主導(dǎo)的應(yīng)用程序。該系統(tǒng)支持生產(chǎn)管理、設(shè)備管理、安全管理、質(zhì)量管理和庫存管理等功能，旨在優(yōu)化工廠的整體運(yùn)營(yíng)效率和資源利用率。通過集成和分析來自各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，工廠級(jí)系統(tǒng)能夠提供實(shí)時(shí)的決策支持，確保生產(chǎn)過程的順利進(jìn)行和產(chǎn)品質(zhì)量的提升。為確保生產(chǎn)安全與信息安全，工廠級(jí)工業(yè)智能操作系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)果通常不會(huì)返回產(chǎn)線級(jí)工業(yè)智能操作系統(tǒng)中。人工智能在工廠級(jí)工業(yè)智能操作系統(tǒng)中通過賦能計(jì)劃排產(chǎn)、調(diào)度優(yōu)化、質(zhì)量管理、成本管理、能量管理、庫存管理和實(shí)驗(yàn)在計(jì)劃排產(chǎn)方面，人工智能可以通過時(shí)間序列分析和回歸分析等預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來的生產(chǎn)需求，并通過線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃和遺傳算法等優(yōu)化技術(shù)，制定最優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃。在調(diào)度優(yōu)化中，人工智能能夠?qū)崟r(shí)分析生產(chǎn)進(jìn)度和資源狀態(tài)，采用動(dòng)態(tài)調(diào)度算法和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)調(diào)度，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。在質(zhì)量管理方面，人工智能通過機(jī)器學(xué)并提供改進(jìn)建議，確保產(chǎn)品符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。成本管理中，人工智能可以通過大數(shù)據(jù)分析，識(shí)別成本控制的關(guān)鍵點(diǎn)，優(yōu)化資源(四)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)(企業(yè)級(jí))數(shù)據(jù)，提高財(cái)務(wù)管理的準(zhǔn)確性和效率。在CRM中，人工智能利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析客戶行為和需求，提供個(gè)性化的客戶服務(wù)和營(yíng)銷策略。具體方法包括通過大語言模型技術(shù)分析客戶反饋和社交媒體數(shù)據(jù)，識(shí)別客戶情感和需求趨勢(shì)，進(jìn)而調(diào)整營(yíng)銷策略和客戶服務(wù)。人工智能還可以使用推薦系統(tǒng)技術(shù)，通過協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦算法，向客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦和服務(wù)建議，增強(qiáng)客戶滿意度和忠誠度。在HRM中，人工智能通過大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型，優(yōu)化招聘流程和人才管理。人工智能可以分析候選人的簡(jiǎn)歷和面試數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)其人工智能通過供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化算法，提升供應(yīng)鏈的可視化和協(xié)同能力。具體來說，AI可以實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)和瓶頸，通過優(yōu)化算法調(diào)整供應(yīng)鏈策略，降低庫存成本和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。在APM中，人工智能通過設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)，延長(zhǎng)設(shè)備壽命，減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。人工智能利用傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障的可能性，提前安排維護(hù)計(jì)圖3-2工業(yè)智能操作系統(tǒng)的典型特征設(shè)備和接入場(chǎng)景的需求。通過支持多種數(shù)據(jù)集成接口(如DB、關(guān)系表)、超速狀態(tài)(超速分析任務(wù)計(jì)算得出)、電壓(來自其技術(shù)與設(shè)備時(shí)，能夠免于現(xiàn)有系統(tǒng)兼容性的困擾。這一靈活性促使企業(yè)能夠敏捷應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)及客戶需求變遷，確保生產(chǎn)活動(dòng)的連續(xù)性與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的維持。借助標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口與協(xié)議，工業(yè)智能操作系統(tǒng)能夠促成不同設(shè)備與系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通與共享，進(jìn)而大幅增強(qiáng)生產(chǎn)流程的協(xié)同效率與整體運(yùn)營(yíng)效(四)打造新一代工業(yè)軟件體系，兼容現(xiàn)有操作系統(tǒng)及APP工業(yè)智能操作系統(tǒng)定義新一代工業(yè)軟件體系，基于“模型+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,提供底層的共性能力與服務(wù)，大幅提升新建工業(yè)APP的開發(fā)效率，同時(shí)能夠無縫對(duì)接現(xiàn)有的操作系統(tǒng)，兼容已有的工業(yè)APP。這種兼容性使得工業(yè)智能操作系統(tǒng)可以輕松地集成到現(xiàn)有的工業(yè)環(huán)境中，無需對(duì)現(xiàn)有設(shè)備和軟件進(jìn)行大量的提高其推廣和應(yīng)用的可能性。通過與現(xiàn)有系統(tǒng)和應(yīng)用的融合，企業(yè)可以在不影響正常生產(chǎn)的情況下逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，充分利用已有資源，提高整體效益?；跀?shù)據(jù)、消息、服務(wù)，各模塊既能夠單獨(dú)運(yùn)行也能組合成套件，統(tǒng)一運(yùn)維為核心組件提供可視化的系統(tǒng)級(jí)通用運(yùn)維能力，子產(chǎn)品間共享相同的技術(shù)底座。定位工業(yè)智能操作系統(tǒng)全棧式的融合集成平臺(tái)，聚焦應(yīng)用和數(shù)據(jù)連接，提供消息、數(shù)據(jù)、共研共存的產(chǎn)業(yè)支撐體系共研共存的產(chǎn)業(yè)支撐體系共享共治的持續(xù)商業(yè)模式共擔(dān)共生的技術(shù)創(chuàng)新體系使能要素政策引導(dǎo)知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)字底座

人才培養(yǎng)○標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范安全防護(hù)圖4-1工業(yè)智能操作系統(tǒng)生態(tài)體系模型(一)構(gòu)筑共擔(dān)共生的技術(shù)創(chuàng)新體系(1)研發(fā)體系：構(gòu)建工業(yè)智能操作系統(tǒng)各主體技術(shù)開源與產(chǎn)業(yè)開放的全產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)合生態(tài)實(shí)驗(yàn)室及共享創(chuàng)新、協(xié)作共贏的(2)激勵(lì)機(jī)制：設(shè)計(jì)以關(guān)鍵技術(shù)貢獻(xiàn)度、創(chuàng)新深度和市場(chǎng)影響力為核心驅(qū)動(dòng)的深度合作、創(chuàng)新發(fā)展、產(chǎn)業(yè)協(xié)同多維度激(3)資源支持：搭建促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、資金鏈、人才鏈的有效貫通的，確保整體創(chuàng)新生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展的全生產(chǎn)要(4)評(píng)估反饋：構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)(數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與分析)的、兼顧利益相關(guān)者參與的動(dòng)態(tài)化、多層次、雙向循環(huán)協(xié)作的評(píng)估(二)設(shè)計(jì)共享共治的持續(xù)商業(yè)模式善；制定術(shù)語定義、通用要求、架構(gòu)等基礎(chǔ)性標(biāo)準(zhǔn)，為其他技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)提供支撐；鼓勵(lì)企業(yè)共同參與工業(yè)智能操作系統(tǒng)技術(shù)標(biāo)落實(shí)重點(diǎn)企業(yè)服務(wù)包制度，提供“一企一策”服務(wù)，積極落實(shí)稅收優(yōu)惠政策，增強(qiáng)重點(diǎn)企業(yè)發(fā)展粘性；采取貸款貼息、獎(jiǎng)勵(lì)以及股權(quán)投資等方式，支持工業(yè)智能操作系統(tǒng)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新(4)聯(lián)盟構(gòu)建：形成軟件開發(fā)商、系統(tǒng)集成商、生產(chǎn)服務(wù)提供商組成的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟；構(gòu)建有效的合作機(jī)制，包括定期的溝通協(xié)商平臺(tái)、共同研發(fā)項(xiàng)目、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定等；搭建共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)資源共享。產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟建設(shè)和行業(yè)人才培養(yǎng)作為工業(yè)智能操作系統(tǒng)生態(tài)體系建設(shè)的重要保障和發(fā)展需求，能夠推動(dòng)工業(yè)智能操作系統(tǒng)的持續(xù)創(chuàng)新與技術(shù)突破。通過聯(lián)盟建設(shè)，匯聚行業(yè)智慧，整合各方資源，加速工業(yè)智能操作系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步、標(biāo)準(zhǔn)制定及應(yīng)用推廣。通過建立培訓(xùn)體系，借助產(chǎn)教融合、校企合作、工程實(shí)訓(xùn)等人才培養(yǎng)方式，加速培養(yǎng)適應(yīng)未來工業(yè)智能操作系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能操作系統(tǒng)的市場(chǎng)普及?？紤]到工業(yè)智能操作系統(tǒng)的示范應(yīng)用持續(xù)推進(jìn)，與工業(yè)企業(yè)既有生產(chǎn)管理系統(tǒng)軟件融合時(shí)可能會(huì)存在兼容性和互操作性的問題，因此，構(gòu)建一套完善的工業(yè)智能操作系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)體系，通過組件化設(shè)計(jì)、統(tǒng)一架構(gòu)模型及標(biāo)準(zhǔn)化接口與數(shù)據(jù)格式，確保不同系統(tǒng)間的無縫集成和高效協(xié)同，對(duì)于規(guī)范開發(fā)范式、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、增加示范應(yīng)用具有重要意義。標(biāo)(1)基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)：包括術(shù)語定義、數(shù)據(jù)格式、接口協(xié)議等，為工業(yè)智能操作系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用提供統(tǒng)一的基礎(chǔ)框架。數(shù)據(jù)融合、模型開發(fā)、應(yīng)用構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，確保技術(shù)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化。制定具體的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)工業(yè)企業(yè)開展工業(yè)智能操作系統(tǒng)的(4)安全標(biāo)準(zhǔn)：建立工業(yè)智能操作系統(tǒng)的安全標(biāo)準(zhǔn)體系，包括數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)安全等方面的標(biāo)準(zhǔn)，確保系統(tǒng)工業(yè)智能操作系統(tǒng)未來作為工業(yè)制造領(lǐng)域的核心系統(tǒng)，其安全性直接關(guān)系到企業(yè)的生產(chǎn)安全和經(jīng)濟(jì)效益，因此，加強(qiáng)工業(yè)智能操作系統(tǒng)的安全防護(hù)，通過嚴(yán)格的安全測(cè)試驗(yàn)證以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，提供工控設(shè)備安全檢測(cè)、工業(yè)應(yīng)用軟件安全檢測(cè)、分布式性能測(cè)試、工業(yè)軟件源代碼安全檢測(cè)、兼容性測(cè)試、互聯(lián)互通測(cè)試等服務(wù)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和數(shù)據(jù)的安全可靠。(1)加強(qiáng)系統(tǒng)安全設(shè)計(jì)：從工業(yè)智能操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)源頭出發(fā)，采用多層防御、分區(qū)隔離的安全架構(gòu)和技術(shù)策略，確保系(2)強(qiáng)化訪問控制管理：建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制，基于角色、權(quán)限及行為分析，實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制策略，對(duì)系統(tǒng)的訪問進(jìn)行細(xì)粒度的控制和管理。(3)加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密與保護(hù)：對(duì)工業(yè)智能操作系統(tǒng)中的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和安全事件。5.工業(yè)智能操作系統(tǒng)應(yīng)用案例→→產(chǎn)品數(shù)字孿生(PT層工業(yè)元宇宙)實(shí)現(xiàn)煉油過程仿真模擬實(shí)現(xiàn)全廠效益最大化操作運(yùn)行智能運(yùn)行實(shí)現(xiàn)裝置高效生產(chǎn)運(yùn)行原油煉油過程煉油模型原油一產(chǎn)品圖5-1石油化工中的工業(yè)智能操作系統(tǒng)應(yīng)用我國煉油加工能力居世界第一，但面臨著原油資源有限、生產(chǎn)流程復(fù)雜、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)多樣、原油劣質(zhì)化與清潔油品的矛盾等問題。這些挑戰(zhàn)亟需通過構(gòu)建“AI大腦”來開展煉油過程的智能制造，實(shí)現(xiàn)油品資源的高效利用和裝置的高效優(yōu)化運(yùn)行。為此，開發(fā)了煉油過程“工廠大腦”架構(gòu)，主要包括智能計(jì)劃性決策大腦、智能調(diào)度優(yōu)化大腦和智能自主控制大腦。首先，面向煉油生產(chǎn)過程操作層，利用基于分子級(jí)反應(yīng)機(jī)理和運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建全流程工藝數(shù)字孿生模型，模型覆蓋煉油、乙烯、芳烴、聚烯烴等石化全生產(chǎn)鏈，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的仿真模提高了煉油過程的效率和效益，還增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境的適應(yīng)能力，推動(dòng)了石油化工行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。通過工業(yè)智能操作系統(tǒng)的應(yīng)用，煉油企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)從原料采購、生產(chǎn)制造到產(chǎn)品銷售的全流程智能化管理，提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)真實(shí)工廠上位機(jī)數(shù)據(jù)緩存庫模型數(shù)字底座：混合建模與聯(lián)合計(jì)算Syste智能點(diǎn)業(yè)務(wù)管工廠優(yōu)化業(yè)務(wù)展示并行計(jì)圖5-2面向離散制造的工業(yè)智能操作系統(tǒng)應(yīng)用(一)汽車行業(yè)目前，汽車制造行業(yè)面臨產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈不穩(wěn)定、市場(chǎng)需求與傳統(tǒng)供給方式不匹配等挑戰(zhàn)，其核心本質(zhì)是效率、質(zhì)量和成本的挑戰(zhàn)。對(duì)于制造基地來說，面臨的現(xiàn)狀是產(chǎn)品類型增加、計(jì)劃變動(dòng)快、零部件種類增多、生產(chǎn)復(fù)雜性增加(混線生產(chǎn)等)等情況，導(dǎo)致業(yè)務(wù)人員采用傳統(tǒng)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)模式難以高效的完做到“一體化管理”,并且結(jié)合多種算法實(shí)現(xiàn)方案全面分析、自主優(yōu)化建議，是輔助決策的“智能大腦”(二)盾構(gòu)行業(yè)大型隧道掘進(jìn)機(jī)是實(shí)現(xiàn)隧道快速、安全、優(yōu)質(zhì)施工的高端裝備，是保障國家重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及國家經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的國之重器?；诠I(yè)智能操作系統(tǒng)研發(fā)智能盾構(gòu)，融合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通訊技術(shù)以及人工智能技術(shù)構(gòu)建盾構(gòu)大腦，對(duì)于國產(chǎn)隧道掘進(jìn)機(jī)解決可靠性問題、降低施工風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)國際競(jìng)爭(zhēng)力基于工業(yè)智能操作系統(tǒng)，通過聯(lián)合仿真、分布式異構(gòu)、多學(xué)科優(yōu)化、模型降階復(fù)用、三維動(dòng)態(tài)可視化、流程自動(dòng)化等技術(shù)，將各類整機(jī)、子系統(tǒng)、關(guān)鍵部件等對(duì)應(yīng)的大量分散的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)、設(shè)計(jì)流程、設(shè)計(jì)模型，在統(tǒng)一的平臺(tái)上構(gòu)建出來，逐步沉淀出盾構(gòu)設(shè)計(jì)所需的軟件接口庫、組件庫、工具集和流程模板庫，形成大量輔助盾構(gòu)設(shè)計(jì)的工業(yè)APP,并通過模型云市場(chǎng)基于工業(yè)智能操作系統(tǒng)構(gòu)建的盾構(gòu)設(shè)計(jì)運(yùn)維一體化平臺(tái)，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)匯聚技術(shù)、復(fù)雜系統(tǒng)云邊協(xié)同部署運(yùn)行技術(shù)和模型動(dòng)態(tài)更新迭代技術(shù)，解決了智能運(yùn)維服務(wù)中的大數(shù)據(jù)匯聚、云邊端協(xié)同和模型自適應(yīng)等難題，實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)階段各類模型、算法、經(jīng)驗(yàn)在運(yùn)維階段的應(yīng)用落地，保障了盾構(gòu)機(jī)可靠施工運(yùn)行過程中產(chǎn)生的大量地質(zhì)數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可通過盾構(gòu)設(shè)計(jì)運(yùn)維一體化平臺(tái)直接進(jìn)入到設(shè)計(jì)側(cè)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，以便根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)快速迭代新的產(chǎn)品構(gòu)型，提升國產(chǎn)盾構(gòu)機(jī)的國際創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力。整體實(shí)現(xiàn)在一套平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)、知識(shí)、流程、模型的聯(lián)合計(jì)算，讓復(fù)雜裝備混合數(shù)字樣機(jī)與數(shù)字孿生快速構(gòu)建與驗(yàn)證成為了可能，并進(jìn)一步推動(dòng)了此類設(shè)計(jì)模型在運(yùn)維階段的應(yīng)用落地以提升運(yùn)維服務(wù)的精準(zhǔn)性；實(shí)現(xiàn)故障的精準(zhǔn)定位與診斷數(shù)據(jù)支撐；有效促進(jìn)團(tuán)隊(duì)內(nèi)外部的直接協(xié)同。在建設(shè)和應(yīng)用工業(yè)智能操作系統(tǒng)的過程中，盡管其在提升生產(chǎn)效率和智能化水平方面具有巨大潛力，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)和問題。以下是當(dāng)前存在的主要問題：(一)技術(shù)壟斷與更新滯后(1)技術(shù)壟斷：目前許多關(guān)鍵技術(shù)仍被國外廠商壟斷，不僅在技術(shù)應(yīng)用上存在潛在風(fēng)險(xiǎn)，還可能影響系統(tǒng)的安全性。國內(nèi)企業(yè)在技術(shù)自主創(chuàng)新和核心技術(shù)掌握上仍需進(jìn)一步努力，以減少對(duì)國外技術(shù)的依賴。(二)領(lǐng)域人才短缺(三)標(biāo)準(zhǔn)化流程缺失(四)推廣應(yīng)用受限(1)應(yīng)用謹(jǐn)慎：工業(yè)領(lǐng)域?qū)π录夹g(shù)和新業(yè)態(tài)的應(yīng)用非常謹(jǐn)慎，企業(yè)在引入工業(yè)智能操作系統(tǒng)時(shí)往往會(huì)面臨較大的阻力，更難承接工業(yè)人工智能的應(yīng)用。(2)市場(chǎng)接受度：由于對(duì)新技術(shù)的接受度較低，許多制造企業(yè)仍然依賴傳統(tǒng)的生產(chǎn)控制系統(tǒng)，限制了工業(yè)智能操作系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，無法充分發(fā)揮其在提高生產(chǎn)效率和智能化水平方(五)系統(tǒng)安全(1)安全漏洞：由于系統(tǒng)管理的缺陷或技術(shù)更新滯后，工業(yè)智能操作系統(tǒng)可能存在安全漏洞。如若未及時(shí)安裝安全補(bǔ)丁或存在配置不當(dāng)?shù)膯栴}，將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)被攻擊或數(shù)據(jù)泄露。(2)安全管理：系統(tǒng)的安全性是工業(yè)智能操作系統(tǒng)的關(guān)鍵問題，任何安全漏洞都可能對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)和數(shù)據(jù)安全造成嚴(yán)重影響，需要加強(qiáng)系統(tǒng)的安全管理和維護(hù)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行為了推動(dòng)工業(yè)智能操作系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)高效、智能的自動(dòng)化生產(chǎn)，以下是一些關(guān)鍵建議：(一)加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新(2)跨界融合：將AI技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、大數(shù)據(jù)、云(三)培養(yǎng)高素質(zhì)的人才隊(duì)伍(1)關(guān)鍵人才：具備AI技術(shù)和工業(yè)操作系統(tǒng)知識(shí)的人才同打造掌握AI和工業(yè)操作系統(tǒng)知識(shí)的人才培養(yǎng)體系。通過系統(tǒng)的培訓(xùn)和實(shí)踐，提高人才的專業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)