PI實時數據系統在實際生產中的應用

葉華文

（中海油信息科技有限公司，廣東 深圳 518068）

0 引言

某化肥化工公司在2005年實施了ERP及WPKS系統，隨后實施了預防性維修系統、安全管理信息系統、機泵群監測系統等，通過圍繞工藝、裝備和安全等領域智能化建設，已初步形成“數字工廠”雛形。

為了合理利用生產、經營數據，即時、多維度分析生產工況，該公司選擇在化肥一部合成氨、尿素裝置試點實施實時數據庫系統（Plant Information System，PI），期望以此為基礎構建化肥一部生產裝置的多維度資產架構，為“數字工廠”和集約化發展做前期探索。同時，能夠有效解決現場生產數據采集速率較慢、各系統無法交互數據或數據交互緩慢、容易出故障、數據無法充分利用等管理難題。

1 簡述實時數據庫

1.1 實時數據庫的定義

實時數據庫融合了數據庫技術與實時處理技術，能夠直接處理具有持續性、快速變動等特點的海量數據。能夠根據企業的生產管理需要，對自身業務運營過程中的各類海量數據進行實時采集、存儲與分析，是企業實現智能化生產運營的重要基礎軟件之一［1］。

1.2 PI數據庫

PI數據庫是美國OSI Software公司開發的一款商業化生產實時數據庫應用產品，通過其“旋轉門壓縮技術”采集并存貯與生產流程相關的上千、上萬點的數據，成為工廠底層控制網絡與上層管理信息系統網絡連接的橋梁。該產品具有高存儲容量、存儲效率高、壓縮精度較高、基于開放的C/S模式或B/S模式、支持各類編程開發接口以及很強的二次開發能力和開發性等特點［2］。

2 系統介紹

本次系統為PI服務器通過PI OPC接口采集到DCS數據。實施前整理AI，DI，AO，DO點位信息，導入PI系統。當前采集點數總計1 988個，同時將機泵群監測系統數據186個點導入系統，并建立對應位號。通過項目實施，初步實現以下3方面的功能［3］：

（1）數據采集，實現了PI系統對生產數據的實時采集，目前采集頻率設置為10 s（個別點位到達秒級），以及基于PI系統的實時運算與統計。

（2）數據平臺，實現了PHD系統數據向PI系統的遷移，同時實現了對機泵群系統數據的采集和存儲。

（3）數據應用，系統搭建了基于PI AF的資產架構，作為應用平臺，并制作了基于實時數據的流程圖和報表，并完成了流程圖和報表的網絡發布。

3 系統應用

3.1 PI數據庫建點應用

點數據庫是PI數據庫的核心配置組建之一，主要包括兩方面的點位記錄：一是在數據存檔文件中的點位；二是通過COM接口調用時，外部數據庫中相應點位在PI數據庫系統中的映射。PI數據庫主要采用以下4種方式進行建點應用：

（1）PI點配置（PI Tag Configurator），為SMT（PI系統管理工具）的一部分，是一個Excel插件，通過其可以實現批量進行Tag導入、導出、修改、配置等操作。

（2）PI build，為SMT功能菜單，其只能單個對Tag進行配置，合適系統建設完畢后，運行維護中對單個位號進行維護修改或者添加。

（3）PE計算點，適用于當某一個點位的數值需要根據某一計算調度表達式后才能得到相應值的情況。計算調度表達式包含基于時間調度與基于事件調度兩種類型，不同類型決定了PE計算點是采用何種方式觸發執行求值的命令。其中，基于時間調度，指在固定的時間間隔內按照計算公式求值；而基于事件調度則是每當點位的觸發標志接收一個與既定值相匹配的點位值后，就按照計算公式求值［4］。

例1，基于時間調度進行了白班（早8點到晚8點）氨產量的計算：

AMM1_2C=TagVal('AMM1.FQ09002.SUM'，'y+20H')-tagval('AMM1.FQ09002.SUM'，'y+8H')+Tagval('AMM1.FQ09014.SUM'，'y+20H')-tagval('AMM1.FQ09014.SUM'，'y+8H')

（4）Totalizer點，適用于設置對某一個點位的數值進行累積計算并存儲計算結果的點位。對比PE計算點，兩種建點方式存在兩方面的區別：一是點位計算個數方面，Totalizer點只能對一個點進行計算，PE計算點可對多個點進行計算來得到所需要的值；二是計算的數值方面，Totalizer點是利用快照值進行累積計算，PE計算點是利用經過壓縮的存檔值進行計算，相比較而言，PE計算點的計算結果更準確。

例2，壓縮機正常運行時間的統計：

AMM1.UA02001.PV_T

屬性配置，SourceTag（點來源）：AMM1.UA02001.PV（某壓縮機運行狀態位號）。

Totalizer type（累積類型）：Count Events（事件調度）。

通過簡單配置：選擇Time when true moving equal to value off（當值為off時進行時間累積）。

3.2 PI AF資產架構應用

PI AF資產架構應用（PI Asset Framework）可以為資產定義一致的呈現方式并提供結構化（樹形結構）信息，并且可以比較方便地跟預防性維修系統進行交互，可以將設備的基礎信息和實時數據聯系起來，同時引入裝備的維修記錄等實時信息，方便進行多維度工況分析。

借助PI AF資產架構應用，系統用戶能夠通過直觀的展示界面，清晰地梳理、查閱組成流程的各種組件、元素、關聯關系以及組織結構（如類別、層次結構或鏈接模型）。支持將相關資產屬性與一個及以上的實時數據相關聯，或者與關系數據庫等其他各類數據源進行關聯。同時，也可以利用自身應用計算、規則或解析器等功能組件，自定義相關計算成果的展現方式。從而幫助用戶快速查找所需的相關信息，使用戶有更多的時間關注所采集、存儲數據的分析與使用，支持用戶對單個設備資產開展自定義的梳理分組，從中不斷獲取有意義的分析信息，并以豐富的形式呈現數據。

3.3 ProcessBook應用

工藝流程畫面的開發是PI實施過程中的一個重要環節，所開發的工藝流程圖的準確度、顆粒度以及與管理需求的匹配度，將直接影響后續系統應用的深度與廣度。工藝流程圖是依托ProcessBook來實現開發的。ProcessBook能夠支持用戶根據需要創建自定義圖形，并運用自定義或標準的圖形組合標記顯示生產運行狀況，運用多種顏色動態展示如閥門、泵、罐等設備的運行狀態。PI ProcessBook主要有如下特點：

（1）包含綜合全面的繪圖工具和具有3 000多個圖像的集成符號庫（包含3D圖庫）。

（2）支持自由定制裝置流程圖，可以針對不同的使用群體繪制不同的流程圖，如對公司領導可定制各裝置總覽圖，顯示主要生產數據，方便對整體裝置進行掌控。

（3）可對關鍵位號制作趨勢圖直接放置在流程畫面上，用戶可根據需要選擇任意點位的實時生產趨勢圖，并可選擇流程圖、趨勢圖和數據一覽表等方式，查詢相關歷史數據或者實時數據。流程圖支持依據實時數據（包括現場設備的開關動作）進行動態展示，對于關鍵控制參數能夠通過圖形閃爍進行報警提示。

（4）提供多種數據分析工具，包含內置的統計質量控制分析工具（Statistical Quality Control，SQC）。借助該工具，用戶可以對產品質量進行分析。同時，PI ProcessBook還提供XY圖分析，從而可以分析一個或多個成對數據組之間的相關性，以及提供最小二乘法線性回歸分析。

3.4 PI-Datalink應用

PI-Datalink作為PI數據庫和Windows操作系統中的數據交換橋梁，能支持用戶通過Excel直接訪問PI數據庫。這種訪問PI實時數據的功能，同時結合Excel電子表格的強大數據統計和分析能力，給系統使用者提供了一個強大而又易于使用的數據采集、分析PI數據的工具。

某化肥化工公司的PI實施中，就基于Excel和PIDatalink開發了一些應用報表，如工藝指標考核報表、調度日報等，為公司對班組考核、調度指揮提供了依據。

4 價值分析

生產實時數據系統的建設，是一項系統工程。整個建設的過程，不單單是信息化的過程，也是對公司生產實施數據梳理、匯總、模板化的過程，更是企業從生存期、發展期，邁向成熟期的過程。在國家大力倡導“兩化融合”的今天，這一過程顯得更為重要。具體來說，將從以下3方面給企業帶來應用價值。

4.1 數據標準化，固化無形資產

數據是企業管理唯一可信賴的基準，所有的決策都應該建立在數據的基礎上。現在企業面臨的問題，不是沒有數據，而是如何組織、利用海量數據、如何將分散的數據源統一的問題。生產實時數據平臺的建設，將有效解決這一問題。將幫助企業從源頭把握住管理的要素，從而有效地組織主數據、中間數據、過程數據、業務數據、區分“有用”數據和“無用”數據，固化企業無形資產。

各專業、各層級對數據的要求是根據各自管理的范圍與粒度決定的，生產實時數據系統的建設過程，正是企業梳理數據和標準化的過程。在后續的系統應用過程中，各個層級都將得到各自所需的數據，而且這種數據的組織是相對固化的，并把專家庫和措施庫進行有效集成。這樣就能夠以系統的方式將企業各層級管理者、執行者的寶貴經驗進行沉淀，形成企業特有的知識庫。

4.2 設備模型化，降低運維成本

在現有企業普遍采用的設備管理模式下，幾乎所有的設備故障報警都是針對某一測量點而言的。這樣一來會使企業的生產運維成本大幅提升，主要體現在兩個方面：一是會對相關設備管理人員專業能力提出更高的要求——既要熟悉工藝與設備、又要熟悉設備各項測量點；二是會使企業忽略了對設備本身狀態的實時掌握，會存在隱患風險。

對此，PI System獨創的資產架構將能夠有效地解決這一問題。借助以PI System為基礎的生產實時數據系統，能夠使企業各級管理者轉變管理觀念，以設備為對象，發現、分析、解決問題。對于現場設備的運行問題，系統將自動觸發各種告警，并推送給各專業應用系統，有效縮短響應時間。同時，設備的所有運行數據都能存儲在歷史數據庫中，以便查詢和檢索，有助于對設備故障問題進行復盤與推演。

4.3 管理精細化，提高管理效率

在現有生產信息化建設模式下，各企業內部普遍存在多套豎井式應用系統獨立運行、數據分散在各個應用系統中，“信息孤島”眾多，這在一定程度上也造成管理上的脫節。究其根本，是因為各個應用系統中的數據無法暢通共享。

借助生產實時數據系統的建設與應用，將有助于消除“信息孤島”，打通生產運營、經營管理的各個環節，推動各應用系統間、生產執行層到經營管理層乃至決策層之間的數據聯通，實現以數據驅動業務、以數據驅動管理決策。

5 結語

通過開展PI實時數據庫系統的建設與應用，某化肥化工公司成功完成了生產實時數據集成與應用的試點嘗試，實現了對生產實時數據的高頻度采集、存儲與分析，并實現在辦公網絡中運行公司，為企業生產運營人員提供遠程訪問、圖形化展示、報警提醒、自動統計等多項便捷功能，有效提升了企業生產調度效率與生產決策水平。同時，借助PI AF資產架構的搭建，將設備資產信息以樹形結構直觀地展現出來，并將工藝、裝備、管理等數據進行有效融合，將有助于為企業打造一個多源、集成的生產實時數據環境，從而使設備監控、裝備維護、工藝優化、成本管控、實時數據結合起來，促進進行細化管理，為“數字工廠”建設打下堅實基礎。