“我們的目標，是為全球使用者提供港機‘全生命週期’的預測性運維服務，向數字化碼頭整合商轉型。”李文軍說。
工業網際網路廣泛應用的“工業4.0”時代即將到來，上海製造業企業如何作為？今天舉行的金橋產業技術創新會議上，上海振華重工（集團）股份有限公司、上海產業技術研究院的專家介紹了雙方合作進展。利用感測器、大資料、人工智慧、雲計算、3D模擬等技術，振華重工已能基本實現港口裝備的遠端監測和診斷，為使用者提供“4級危害故障預警”等服務。根據計劃，該公司將於明年下半年建成這套系統，並接入10臺港機；2019年起進入市場推廣階段，為全球使用者提供遠端診斷服務。
振華重工總工程師嚴雲福介紹，利用工業網際網路技術，為使用者提供產品的遠端監測和診斷服務，是製造業企業轉型發展的國際趨勢。目前，該公司港機產品的全球市場佔有率高達82%，在歐美市場，佔有率更是超過90%。因此，他們正積極與資訊科技企業、高校和研發機構合作，為裝置安裝“大腦”和“感知系統”，力爭實現全球增值服務。
阿聯酋首都阿布扎比的哈利法港，3部“超級巴拿馬型”岸邊集裝箱起重機由振華重工設計並製造。來源：新華社
作為上海市科委打造的研發與轉化功能型平臺，上海產業技術研究院與上海索辰資訊科技有限公司合作，成立了模擬設計工程（聯合）實驗室，為振華重工裝備的智慧化提供技術支撐。實驗室主任陳灝告訴解放日報·上觀新聞記者，他們已開發出“基於智慧連線主模型的分析系統”，將港機上各種物理感測器採集到的資料輸入3D模擬模型，並與“虛擬感測器”的資料融合，實現了港機總體載荷實時分析、關鍵部件的疲勞壽命預測分析等功能。“所謂虛擬感測器，是我們將物理感測器採集到的資料與模擬資料結合，推算出港機上那些沒有安裝感測器的關鍵點的應力、振動、溫度等資料。”陳灝解釋說。
除了與上海產研院合作，振華重工去年9月還與微軟簽署了戰略合作協議，藉助微軟雲服務打造“雲評估平臺”。振華重工專案經理李文軍博士介紹，該平臺的評估方法分為3類：專家評估，專家評估結合機率統計，專家評估、機率統計結合人工智慧。為何要引入深度學習人工智慧系統？李文軍表示，機器老化後，它們的安全評估指標應該與未老化時有所不同，就像老年人的生理健康指標不能與年輕人一樣。然而，港機逐漸老化後的安全評估指標如何制訂？專家莫衷一是，人工智慧則能大顯身手，透過對港機大資料的深度學習不斷更新指標，最終得出一系列科學的數值。
“我們的目標，是為全球使用者提供港機‘全生命週期’的預測性運維服務，向數字化碼頭整合商轉型。”李文軍說。這種服務對港口的生產安全有很大價值，如在結構危害診斷方面，遠端監測和診斷系統能提供“4級危害故障預警”：監測到致命裂紋後，發出Ⅰ級預警，第一時間透過遠端操控強制停機，並報告使用者出現致命裂紋的位置；監測到鉸點異常、軌道鬆動後，發出Ⅱ級預警；監測到岸橋振動異常後，發出Ⅲ級預警；暴風來臨時，監測到大範圍裂紋後，發出Ⅳ級預警。Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ級預警不會強制停機，而是提醒使用者及時進行檢查和維修。此外，這套系統每月能向用戶提供《裝置健康評估報告》，建議使用者更換某些備品備件；還能為碼頭建立具有工單管理功能的資料庫，實現智慧運維。