基于超融合架構虛擬技術下的熱軋智能工廠打造

閆豐梅

（山西太鋼不銹鋼股份有限公司，山西 太原 030003）

隨著鋼鐵工業的不斷發展，鋼鐵產品質量要求日益增高，對鋼鐵冶煉軋制過程自動化的控制水平和規模均提出了越來越高的要求。太鋼熱連軋1549 產線于1994 年投產，2250 產線于2006 年投產，兩條線的控制系統屬于比較復雜的集散控制，設備來自不同的廠家且使用不同的操作系統，服務器硬件設備老化非常嚴重，故障時間和運維難度持續增加。為此，太鋼對2250/1549 熱連軋實施產線改造和智能制造項目，在寶武IPLAT 工控平臺上應用超融合、虛擬化技術實現2250/1549 熱軋一線一室集控，構造熱連軋運行維護和操作的新模式；對兩線L1、L2控制系統進行升級改造，實現基于超融合虛擬化控制平臺，對控制系統進行整合，有效保證工控主機的高可用性，允許一個平臺同時運行多個操作系統，并且應用程序都可以在相互獨立的空間運行而互不影響；建設熱軋數據中心，進行一體化、可視化、智能化監控，并與寶武云進行連接，實現寶武一體化的智能控制。

1 系統優化控制策略

根據寶武集團的統一規范，將采用iPlat 平臺對智慧制造系統進行整合。

兩線操作臺實行一線一室集中控制。將原來的分散操作室變為一線一室，采用集中、扁平化操控模式，實現多工序的實時集中監控，對分布在工廠各個區域的操作室進行集中操作，快速處置現場異常和故障，減少協調層級。實現熱軋生產管理、生產計劃、生產物料調度、生產過程控制、能源監控、質量判控的集中管控。并在操作臺增設坐席系統。

在L1、L2 的系統改造中，采用VMware+FC SAN傳統架構與超融合架構。沒有對存儲設備進行超融合，搭建VMware 平臺，建立虛擬服務器環境的應用，使不同的操作系統在同一臺控制主機上同時運行，如Windows XP、Windows、Unix、Linux 等多個操作系統同時運行。實現以往不可能實現的多宿主架構，真正實現計算、網絡、存儲的一體虛擬化，形成統一的資源池來進行集中化管理。

熱軋數據中心會根據當前產線的需求，結合現場控制的需求，將PC 服務器組搭建超融合虛擬服務器群。超融合基礎架構（見圖1）以硬件服務器為基礎，可最大限度實現數據中心容量擴展性和數據的可用性。超融合架構以虛擬機為核心，可提升集群的運算效能和存儲空間，具有簡單、高效、高性能、易部署等優勢。在成本的控制和風險防范等方面，因不需要單獨采購服務器和存儲，節省了大量的機柜空間，而且對電源的消耗較小。系統所采用的軟件和硬件都有統一的技術接口，而且不存在虛擬化環境的資源爭搶問題，可以靈活調配資源，方便快捷。在超融合架構模式下，用戶所使用的虛擬機和存儲空間是利用軟件構建的，這樣就使得底層物理設備與用戶之間保持隔離的狀態，實現了硬件資源與虛擬化平臺的完整融合。用戶可以以堆疊的形式實現節點的添加，進而實現超融合架構叢集容量的擴展。

圖1 超融合架構圖

2 數字中心的控制應用

2.1 數字中心平臺

太鋼熱連軋生產的穩定直接關系到整個太鋼鋼廠的穩定順行。生產控制系統通常包括L0（供配電、傳動、傳感器）、L1（PLC、HMI）、L2、L3 及能源管理系統、軋輥管理系統、制造管理系統、數據倉庫和設備管理系統等。從傳統的管理及維護方式來看，這些系統都十分專業，但是信息相對獨立，這給廠級綜合管理及維護帶來較高的成本。為此，需要建立統一的數字化工廠數據管理中心，以全新的信息管理方式來整合整個熱連軋的系統資源，消滅現場信息孤島，最大限度地提高效率，降低成本。

建立熱連軋數據中心平臺的總體目標：實現基于各專業系統、面向熱連軋視角的數據匯聚及融合；實現基于現場的各類過程數據、時序數據的建模；提供開放式大數據分析平臺，方便現場工藝工程師進行數據挖掘，解決日常工作問題，提高工作效率；進行事前預測、事后分析，聚焦軋制穩定以及質量和設備的智能管理；在數字化工廠基礎上提煉有效應用場景，不斷嘗試、挖掘新的應用。

2.2 主機網絡

數據采集網絡（見圖2）將覆蓋2250 生產線的L1、L2 系統及高頻數據采集系統，與L3 的數據交互將通過太鋼主干網進行通信。

圖2 數字中心系統網絡示意圖

2.3 數據接入

數字中心將接入2250 產線粗軋、精軋、卷取的數據（高頻實時數據及離線數據）以及現場各類特殊儀表數據，L2、L3、工業電視流媒體間建立網絡連接。

大量數據資產產生并廣泛存在于現場裝備終端內、業務流程活動中，且設備種類多，專業類別廣，技術復雜度高。數據采集與獲取是實現數據挖掘和應用的前提。

2.3.1 數據采集

數據采集主要有數據庫ETL 采集、電文通信、Web service 數據接口、OPC 及OPC-UA 采集、FTP文件傳輸、MQTT 通信、Kafka 通信、特殊接口等類型。數據類型分為：基礎自動化設備（傳感器、電氣儀表、控制等）所產生的時序數據，包括描述連續變化的模擬量數據以及離散變化的開關量數據；過程控制系統、MES 系統中用于記錄生產、業務活動過程的關系型結構化數據；工業電視、特殊儀表、專用檢測裝置等設備采集記錄的視頻、圖片、音頻、文本、日志等非結構化數據。

2.3.2 數據存儲

數據存儲計算為來源多樣、類型異構的海量數據提供底層的數據存儲引擎和分析計算引擎，滿足結構化數據、半結構化數據和非結構化數據在存儲格式、容量、速度、并發、高可用等多方面的要求。數據存儲（見表1）的主要技術類型有：關系型數據存儲（結構化數據）、時序數據存儲（過程數據）、表面檢測儀表圖片（小文件）數據存儲、現場視頻多媒體數據存儲。

表1 數據存儲類型

2.4 消息中心

數字中心的消息中心（見圖3）是一種高效、可靠、安全、便捷、可彈性擴展的分布式消息服務中心。消息中心組件提供歷史消息管理、消息主題訂閱、消息生產、消息推送等功能，接收匯聚來自周邊系統產生的各類消息通知、代辦任務，再進行統一的存儲、管理與展示，并通過多種手段及時將消息推送到用戶終端。

圖3 消息中心結構示意圖

2.5 可視化

以熱連軋制造過程工業數據平臺為基礎，構建反映熱連軋制造過程的生產、質量、設備、能源、成本、交付、安環、人員等多方面KPI 指標的績效監控與異常分析體系，實現反映制造過程關鍵KPI 指標現狀及變動性，并可進行指標異常原因的快速定位與分析，提高熱連軋高管人員對制造過程管控、優化能力。現將數據看板分為總廠級、分廠級和作業區層級三個等級。數據看板包括：生產監控看板、質量監控看板、設備監控看板。

2.6 數字鋼卷

數據中攜帶著生產過程的全部信息，是鋼卷生產進步和發展的動力和源泉。將產線上實時產生的各類數據，按照數據特點和后續實用需求進行實時密集的采集，使遺落在產線的數據都活躍起來，并依據產線特點和物料位置進行整理和歸集，從而實現數據的實時采集和精準匹配，這樣才能給數據賦予含義，使數據發揮其價值。

鋼卷在生產過程中，所遇到的質量缺陷、生產故障等各種問題均存在一定的不確定性，對工藝、業務、管理的優化也是一個逐漸遞進的過程。當鋼卷集中了計劃、生產、設備、工藝、質量、電氣、儀表、機械、模型、視頻這些數據后，就成為了名副其實的數字鋼卷，而如果想高效、便利地應用這些數據，則需要進行數據建模。

數據建模后，可以對數字鋼卷進行多種基于數學的、統計學的處理，然后根據預設的多種數據分析模式（如可從數據集中快速定位所需的數據段），以輔助工藝人員進行諸如數據查詢、故障原因、排除故障、生產工藝優化等操作。

3 結語

超融合虛擬化控制技術的應用，能夠大大降低設備故障率，減少設備硬件老化帶來的硬件故障、通訊故障等問題；有更好的兼容性，新的平臺可以在虛擬環境下運行Window NT、Windows XP、Unix 等操作系統及其他應用軟件。采用超融合虛擬化技術既節約設備經費，又能夠很好滿足控制計算機環境的多樣性、復雜性的需求。