HiaPlant智能工厂软件平台是和利时基于工业互联网架构开发，用于支撑企业连接工厂、设备、人员及产品等全数据、全要素的工业互联网平台，是工业企业实现智能化管理、提升企业效率、加强安全环保、实现可持续发展的有效工具。
一、智能工厂软件平台概述
该软件平台在工厂数字化信息建模的基础上，利用平台的数据治理和综合应用能力，构建统一的智慧数据中心，将模型、数据、分析及展示纳入到统一的标准体系内，以开放的接口提供给专业合作厂商，共同构建多样化的行业应用为用户企业提供专业服务，充分满足工厂决策分析、生产运营、成本核算、绩效考核、安监环保等多方面业务需求。
二、软件平台的应用行业特点及主要应用场景
平台主要应用行业涵盖制造业、能源、电力、物流等重资产、重劳动力密集型行业。其应用行业具备以下特点：
1.资产密集：行业的生产设备和资产是企业的核心资产，需要实时监控和维护，以避免设备故障和资产损失。
2.劳动力密集：行业的生产过程需要大量人工操作及管理，需要提高生产效率和管理效率。
3.高成本压力：行业的生产成本较高，需要不断优化生产过程和管理，降低成本。
4.供应链复杂：行业的供应链复杂，需要优化供应链管理，提高采购、库存管理和物流等方面的效率。
该平台解决方案的主要应用场景列举如下：
1.设备远程监控和维护：通过物联网技术，实时监测设备的运行状态，及时发现故障并进行远程维修和维护，提高设备运行效率，降低维修成本。
2.生产过程自动化：应用机器人技术、自动化生产线技术和智能化控制技术等，实现生产过程自动化，提高生产效率和质量，减少人工干预和错误。
3.故障诊断和预测：应用人工智能和机器学习等技术，实现故障智能诊断和预测，提高设备运行效率。
4.工厂自动化和信息融合：通过统一的数据采集、集中管理和计算、组态环境、提供全厂信息化系统集成平台，进行生产、业务数据融合打通。
5.能源管理：应用智能化能源管理系统，实时监测和管理能源使用情况，实现能源的有效利用和节约，降低能源成本。
6.大数据分析：应用大数据分析技术，建立数据分析模型，实现数据挖掘和预测。
三、平台方案详情
HiaPlant智能工厂软件平台主要包括智能化管理平台、数据分析和监测平台、工业设备诊断和运维平台等方面的建设。其中，智能化管理平台包括设备管理、生产管理、质量管理等方面的智能化管理；数据分析和监测平台包括大数据分析、可视化监测、预测性维护等方面的建设。
平台提供了从边缘层、基础设施，平台服务到应用服务的全局解决方案。在边缘层，提供了通过协议解析、网关接入等多类数据接入技术。在PaaS层，通过微服务技术的引入以及大数据系统的构建，打造平台数据分析处理能力，并提供了人工智能和低代码开发服务，实现进一步的智能化，并可实现了不同行业的平台的定制化优化。在应用层，提供了平台云原生工业APP，并支持传统工业软件的云化迁移和整合。通过以上平台能力的整合，为数字赋能生产、经营、管理提供了坚实基础。帮助用户实现从自动化生产（AutomatedProduction）向自主化生产（AutonomousProduction）演变，通过智能应用实现控制、操作和管理的闭环（感知、分析、决策、执行），从而实现企业运营的持续改善。
平台技术架构
核心功能：
HiaPlant智能工厂软件平台核心功能包含数据采集、高性能实时历史数据服务、应用集成框架及为智能工厂应用开发提供的低代码设计编排工具。并提供核心算法设计、编排可视化工具及运行环境，能够满足电力、化工等多行业的智能工厂解决方案应用开发。
主要功能特点：
▲完整的智能应用开发、设计解决方案；
(1)该方案基于传统集散控制系统功能之上，提供虚拟化、分布式、弹性可伸缩的智能控制能力，以“软件定义控制”的方式满足智能工厂各类柔性、动态、分布式的高级控制及部署要求，形成流程行业生产运营的智能一体化方案。
(2)方案提供了基于Web技术的符合用户习惯的类IEC61131-3低代码组态调试工具，提供工业常用通用算法及流程行业专业算法，如智能检测、智能控制、智能寻优、智能监盘、智慧决策等；支持包括Matlab/Simulink、C/C++、Python、Java等语言开发的模型导入，方便用户积累沉淀现有成熟工业机理、机器学习模型及专家经验；工程师及用户可针对现场实际情况灵活配置、编排、调试已有行业机理及机器学习模型算法，加速应用落地及迭代升级。
(3)方案支持主流工业协议接入、具备工业异构数据融合能力，提供基于OPCUA开放的信息模型组织数据，配合低代码人机界面工具，工程师及用户快实现智能应用的数据集成及人机页面搭建。
●扩展性：所有组件和服务均可分布式部署或单点部署，同时满足不同规模现场的需求，系统扩容无需停机；
●模块化：软件组态和配置简单高效，兼容多样的应用环境；
●自诊断与维护：通讯故障诊断、通讯自动重连，任务故障自诊断、故障软件自动重启；
●安全性高：与工业信息安全产品无缝集成，传输加密、身份验证，多层次多手段的综合防护；
●可靠性高：关键组件和服务冗余部署，数采支持断点续传，数据存储支持磁盘阵列，网络链路冗余，最佳链路自选择；
●开放性强：内置丰富协议，支持主流控制系统及设备，自定义操作面板，支持二次开发。
主要技术特点：
●采用微服务架构，支持容器化、物理化、虚拟化部署方式，适配公有云、私有云、混合云运维模式
●满足厂级数据及应用、集团级数据分析等不同业务形态的需求
●基于Web的可视化组态实现PC、手机、手持设备、大屏等多种终端设备的一体化支持
●支持RESTful、gRPC、OPCUA、Websocket等开放集成标准，可灵活、高效支持与企业内外部其它信息系统的横向、纵向集成
●创新的“平台+应用”模式，通过拖拉拽等低代码工具实现原生应用快速孵化，同时为应用提供数据和业务支持
●可视化向导式的运维部署能力，实现多租户的数据和服务的安全隔离
●具备数据治理、数据资产管理、大数据分析能力，集成多种机器学习算法，通过可视化的编排工具实现模型训练
主要性能指标：
●访问高峰期，服务器CPU利用率不大于70%，服务器内存利用率不大于70%
●系统能够支持千万级的数据处理能力
●关系数据库、实时数据库数据处理响应小于2秒
●系统数据处理吞吐量：高于0.5MB/秒
●平台支持>20万数据采集点的数据传输及分析需求
●工作流：每秒可执行任务数为500，可并行处理任务
独特性：
平台对应用开发的支持情况
●统一应用管理
面向WEB应用、桌面应用、原生应用，平台采用统一方式在主界面集成并进行监控。
●统一数据管理
平台对实时数据、历史数据、报警数据、信息管理数据、流媒体数据、文件数据统一管理，方便应用与数据对接。
●统一接入方式
◆接口接入：平台提供一系列接口，如用户权限(菜单权限、数据权限)、数据访问(应用注册、服务注册、数据字典等)，方便应用进行接口对接。
◆容器接入：应用可以通过容器化改造由平台统一管理，从而实现应用与平台集成。
●统一集成规范
●统一开发规范
新应用一律采用平台的统一规范进行开发，可实现统一的部署和调度以及页面风格统一。
四、应用案例介绍
随着国家出台众多政策措施支持工业互联网平台智能工厂的发展和应用，国内很多企业已经开始数字化转型和智能化升级的探索和实践，和利时HiaPlant智能工厂平台已经得到众多具体的实践及应用，并取得一定的成效。
某大型智能电厂应用
本案例是以HiaPlant平台为基础支撑，在电力行业生产控制过程中深度融合DCS控制系统实现的多维智能平台系统应用案例。
1、项目概况
本项目为2×660MW超超临界直接空冷机组，控制系统均采用和利时DCS/DEH/ETS一体化控制系统，整个项目的煤、灰、水等辅助控制系统软硬件同主机DCS一致，支撑软硬件采用和利时MACSV6-K系列产品，逻辑软件设计由和利时设计研发。
本项目以现有DCS系统网络为基础框架，基于工业物联网技术架构建立一体化智能控制平台，作为智能化电厂架构中实现生产运行、智能监控的有效载体，通过在平台上的统一设备数据接入，数据存储、算法应用编排实施一系列智能高级应用，实现了自动化、信息化与智能化技术在发电生产领域的高度发展和深度融合，将大数据、物联网、可视化、专家系统、先进测量与智能控制等技术在发电生产过程中实现了系统化应用，促进发电生产更安全、更高效、更清洁、更低碳、更灵活。
2、总体思路
项目目标：通过多维智能平台将自动化、信息化与智能化技术在发电生产领域进行深度融合，实现大数据、物联网、可视化、专家系统、先进测量与智能控制等技术在发电生产过程中的系统化的应用，达成发电生产更安全、更高效、更清洁、更低碳、更灵活的目标。
项目构建一套基于内生安全框架的多维智能控制平台作为支撑该大型电厂智能化建设的基础。平台可为电厂生产过程中产生的所有数据信息提供一套以内生安全为机制的全方位安全防护体系和开放的高级应用环境，具备接入第三方智能应用的接口。
项目以现有DCS系统网络为架构，建立一体化智能控制平台，作为智能化电厂架构中实现生产运行、智能监控的有效载体，通过在平台上实施一系列智能高级应用功能，成为实现“智能+运行”的重要手段。
将泛在计算技术和广域app间不同的数据源、分析算法和工业模型组件之间互为调用的机制相结合，并融合多维智能控制平台本身具备的可扩展并行数据库系统、智能协调控制技术以及智能报警建模平台等技术，在DCS系统实现全厂机、炉、电、辅助系统、公用系统一体化集中监控的基础上，通过部署智能控制器、高级应用服务器、大型实时历史数据库等部件，建立DCS常规基础控制层和智能控制层之间的闭环联系，纵向打通DCS常规控制与智能控制的界限，将常规DCS系统升级成为一套基于内生安全的多维智能平台构建的大型燃煤机组智能控制及智慧运维系统，并确保不影响原有DCS系统网络。
3、技术路线
项目所构建的基于边缘计算技术的多维智能平台，是以智能分散控制系统（DCS）为核心，增加部署智能控制器、高级应用服务器、大型实时历史数据库等部件，扩展智能优化算法库、高级值班员工作站、开放应用服务器等资源，实现发电过程的智能检测、智能控制与智能运行监控，为火电厂控制优化与运行优化、状态监测及诊断预警提供可靠的软硬件平台。建立基本控制、智能控制等层级之间的闭环联系，纵向打通直接控制与智能运行控制的界限，提供开放的高级应用环境，将常规DCS系统升级成智能DCS系统，并确保不影响原有DCS系统网络。
在软件方面，基于工业互联网架构下典型生产过程和装置面临的安全威胁模型，采用可信3.0技术结合火电厂典型生产场景中对控制系统实时性和可用性要求，研究突破基于主动免疫的控制系统防护、基于数字孪生的在线安全仿真技术、信息与功能双安融合在线风险评估和协同防御技术，构建工业控制系统的内生安全体系，解决电厂生产过程控制系统内生安全及双安融合防护问题，实现对安全防护系统能力的多角度精准研判。
平台可适应能源互联网的新一代多维智能控制系统，以内生安全机制为广泛支持泛在感知、厂级控制、第三方智能算法部署。打破电厂传统的通过常规DCS系统进行过程控制的方式，结合性能计算、耗差分析、故障预警等功能，优化现有的控制方式，切实做到生产效益的提升。
4、创新点
1)内生安全智能控制平台框架
构建应用于大型燃煤发电机组的内生安全多维智能平台框架，遵循“自主密码为基础，可控芯片为支柱，双体系架构为平台，可信软件为核心，对等网络为纽带，生态应用成体系”，采用并行双体系设计保证了业务安全的无扰运行，解决功能安全与信息安全融合的难点问题。
2)融合时序性、关系型和流媒体等的分布式大规模数据部署体系，可扩展并行数据库分析平台，不同数据源采集密度特性的作业调度机制
通过在多维智能平台中构建融合时序性、关系型和流媒体等的分布式大规模数据部署体系，来满足智能火电厂大型燃煤机组等设备在生产运行过程中产生的海量数据的高速采集、处理及分析应用。
3)具有动态配置能力的多源异构数据融合的技术
平台具有动态配置能力的多源异构数据融合技术，具有动态集成工具集及数据重构管理系统，实现工厂设备、单元等不同层次的数据动态集成。
4)泛在计算空间平台
基于大型火电厂运行、维护及科学管理的特点，通过在泛在计算空间平台中构建了一套适用于大型燃煤发电机组全生命周期的智能安全与整体能耗优化综合管控系统，解决了大型火电厂从燃料入厂至生产发电的全域能耗优化和安全管理的智慧管控的需求。
5)工业APP多功能交互智慧系统
在专属智能控制平台中通过对不同APP功能模块间不同的数据、算法和工业模型组件、专家库及逻辑库的互为调用，满足了广域APP之间不同功能模块的智慧联动及交互，形成了一个能满足大型火电厂智慧运维场景的多功能智慧交互系统，为智慧电厂无人值守提供坚实的基础。