安徽省流程工业数字化服务工程研究中心

一、建设背景及意义

工业互联网建设符合“加快数字发展建设数字中国”的要求，也是我省重点培育的战略性新兴产业，工业互联网将助力制造强省建设。本工程研究中心面向工业互联网领域展开研究，立足流程工业特性和“智改数转”的实际需求，围绕“人机料法环”，开展流程工业数字化服务的研究。

二、中心主要任务

（1）关键技术研发任务。重点围绕流程型工业的认知型数据治理、多视角多粒度知识发现、智能化控制的设备健康运营、经营决策智能化分析、流程工业数字化平台等关键技术进行研发。

（2）数据中心建设任务。改造工程研究中心场地条件，完善工程研究中心的数据中心、流程工业数字化服务展示体验中心、基础平台软硬件设备。

（3）技术应用开发任务。开发流程工业数字化服务平台。包括生产智能化协同平台、生产过程自动化控制平台设备全生命周期健康诊断与预测、能效治理与节能降碳、安环智能预警监控、智能经营决策。

（4）人才培养任务。培养认知型数据治理、多视角多粒度知识发现、生产过程智能化、经营决策智能化分析、流程工业数字化平台技术及产业化方面人才。

三、中心建设内容

中心建设内容按照“1+1+6”模式推进，即“1个平台、1个中心、6个应用方向”。具体来说：“1个平台”：打造流程型行业数字化基础共性服务平台。“1个中心”：建设流程工业数字化服务展示体验中心。“6个应用系统”：生产智能化协同平台、生产过程自动化控制平台设备全生命周期健康诊断与预测运维、能效治理与节能降碳、安环智能预警监控、数字化供应链全要素管理、智能经营决策等应用系统，在化工、制造、电力等流程型工业场景开展跨行业跨领域的产业化应用。

四、拟关键技术问题

（1）认知型数据治理

   ·智能元数据管理方法

 ·智能数据优质萃取方法

 ·数据统一表达与融合方法

（2）多视角多粒度知识发现

 ·员工动态心理画像演化

 ·关联规则挖掘与映射

 ·因果关系挖掘与映射

 ·事件演化模式发现

（3）智能化控制的设备健康运营

 ·设备健康状态评估与维修决策模型

 ·PC控制系统架构设计与实现

 ·基于智能算法的先进控制模型

 ·生产过程高级报警模型

 ·数据仿真与数字孪生应用模型

（4）经营决策智能化分析

 ·企业-客户关系模型

 ·智能运营决策模型

 ·智能预算决策模型

 ·财务风险智能评估模型

 ·进销存平衡模型

（5）流程工业数字化服务平台

面向企业提出的信息化需求，综合基于跨平台多维度认知型数据治理技术、多视角多粒度知识发现技术、生产过程智能化以及经营决策智能化分析等相关模型，研发符合工业互联网体系架构的流程工业数字化基础共性服务平台，平台架构平台分为感知层、边缘计算层、数据中台层、应用展示层。