當前，世界經濟處于深度調整期，國內經濟發展進入新常態，港口運輸需求增速放緩，港口發展面臨新挑戰。面對經濟增長放緩的新常態以及社會對環保、安全等方面的新需求，諸多港口開始借助創新智能技術實現轉型，建立競爭優勢以尋求利潤增長點。目前，我國港口的智能化主要集中在集裝箱碼頭，散貨碼頭的智能化起步較晚，設備設施以及裝卸儲運水平還比較落后，相較國際先進水平存在效率低、能耗高、環保性差的劣勢。
交通運輸部《關于推進港口轉型升級的指導意見》主要任務中指出，提升港口裝備智能化水平。支持港口企業加強科技創新，提高碼頭前沿裝卸設備、水平運輸車輛、堆場裝卸機械等關鍵設備的自動化、智能化水平，提升貨物在港口的換裝作業效率。鼓勵港口企業推進自動化裝卸設備、智能化流程優化與控制、管控一體化等的應用，開發應用專業化碼頭生產智能調度系統，開展全自動化碼頭應用試點。
對于傳統散貨碼頭要圍繞裝卸設備自動化、管控系統一體化、調度流程智能化的“智”理，實現質量和效益提升。目前，國內傳統的散貨碼頭設計單位強調的是基于管控一體化設計的生產執行系統，“智”理的設計和過程多來自于碼頭企業本身。因此，管控一體化成為了目前散貨碼頭應用最為廣泛的技術。
一、管控一體化認識與發展
管控一體化認識與發展管控一體化概念的起源是由美國普渡大學的PURDUE企業參考體系的五層結構（經營決策層、企業管理層、生產調度層、過程優化層、過程控制層）發展而來，如圖1。
經過發展五層結構過渡為三層結構，即經營計劃系統BPS、制造執行系統MES、過程控制系統PCS。通常經營計劃系統BPS層是以企業資源計劃ERP為主，如圖2。
三層結構在功能劃分上雖有重疊，但各有側重。以設備管理為例，ERP層注重設備維修計劃、備品備件、設備資產管理，MES層注重設備運行管理，PCS層注重設備監控等。將三層結構進一步簡化為計劃層、執行層、控制層，這樣理解有助于解決企業管理和生產中一些共性的問題，也為管理和控制鏈接中各企業的個性問題提供了解決方法，如圖3。
圖1 管控一體化五層結構 圖2 管控一體化三層結構 圖3 管控一體化簡化結構
二、智能化及其具備能力
智能化及其具備能力智能化是指事物在網絡、大數據、物聯網和人工智能等技術的支持下，所具有的能滿足人的各種需求的屬性。智能化的產品或系統要具備四種基本能力，如圖4：
圖4 智能化基本能力
（1）感知能力：設備和基礎設施裝備各種傳感器件，例如：溫度、壓力、流量、及物位等傳感器，并通過網絡將感應信息傳遞到控制中心，使原本單一的個體設備變成具有感知能力的物聯群體。
（2）預測能力：根據生產目標與自我感知數據結合歷史數據和經驗自動生成多套有針對性的生產作業方案，并能預測各個方案的實施結果。
（3）決策能力：根據預測出的各種作業方案結合公司經營發展的現狀，對方案做出最優或最適合的選擇，并進行進一步優化和改進。
（4）執行能力：將決策優化的方案通過網絡傳遞給控制器與各設備的動力機構進行執行操作，并通過設備設施的自我感知能力將生產實際情況傳遞到控制中心。四種能力按照感知→預測→決策→執行順序不斷往復循環，實現智能化的目標任務。
三、散貨碼頭的“智”理
近年來，自動化碼頭運用智能傳感、先進控制及物聯網等技術，實現了安全、高效、環保的全自動化生產作業，較傳統碼頭其在智能化、可靠性、穩定性、安全性和環保等方面具有十分明顯的優勢。然而，如果說傳統散貨碼頭正在運用人工智能思維來改進自身的業務模式，那會有不少人覺得這是不太靠譜的事情。
如何用人工智能思維推動散貨碼頭智能化，值得我們思考。
1.整體理念
以工業互聯網的開放與延展理念為骨骼，以并行計算為系統分層架構，以大數據運算為重要組成部分，同時采用工業智能、邊緣計算、萬物聯網理念作為分層架構中各個層面中重要組件，以微服務與前后端分離作為應用層面軟件框架方式，以DevOps作為信息化過程管理方法的“大平臺智應用”體系建設。
按照這一理念實現以智能化為中樞驅動，以標準為事前決策動力，以模型沉淀、集成與管理為事中決策依據，以計劃及執行為業務主線的全融合去壁壘的架構模式。工業智腦體系架構，如圖5。
圖5 工業智腦體系架構
架構描述了以人工智能為核心的模型、標準、計劃、行動之間的關系及各部分的邊界與內涵。
（1）模型代表了企業生產環境、主體裝備、外部裝備、輔助裝備工具、一線人員、備品備件、資金、生產原料、產品的基本信息、衍生信息、運營等。這些信息即是企業生產經營活動分類實體的數字孿生。這些信息的來源是通過部署于現場的邊緣計算設施、傳感器、自動化系統、以及管理系統業務過程等直接或間接而得。在數字孿生形成的過程中數據經過的大量結構轉換、通信同步支撐、篩選是由核心的人工智能幫助下完成的。人工智能不但要通過深度學習模式決斷邊緣設備、自動化點位、傳感器、視頻等機器信息所代表的業務數據，還要負責人為業務過程復雜數據的篩選。
（2）標準代表了指導企業生產管理的預算指標、定額及限值指標、危險源閾值指標、安全作業監管標準、環保排放標準、點檢標準、潤滑標準、檢修標準、隱患排查標準等信息，這類信息一般是隨著業務的進行循環遞進優化。人工智能周期性的根據計劃、數字孿生模型信息、行動耦合推薦標準的優化，供各級管理人員選擇。
（3）計劃代表了企業營銷計劃、生產計劃、車船計劃、作業計劃、需用計劃、采購計劃、檢修計劃及委外計劃等。這些信息是企業生產經營活動的核心業務脈絡執行前部分，與執行的關系是計劃指導執行，執行過程及狀態改變計劃。人工智能通過將數字孿生信息、執行調度及標準來協助計劃制定，并將計劃精準分發給相應崗位人員，獲取計劃執行的先決條件是輔助調度。
（4）行動是自動化控制、巡檢、點檢、隱患排查、檢修、采購、出庫、化檢驗、環保監測等一系列企業所有經營活動的過程。人工智能根據數字孿生信息、標準、計劃等協助管理者完成任務調度、監控，提供生產效率。
在上述架構中，人工智能為核心打破了傳統企業管理各業務之間的壁壘，用信息化形式替代傳統業務形式，滿足模型、標準、計劃、行動之間信息交換，規范IT開發與應用服務，使數字資產的存儲不受限制，快速檢索，敏捷輸出，未來業務系統開發與應用更為便捷。
2.整體思路
實現散貨碼頭智能化的“兩基礎”與“兩突破”。
（1）兩基礎
一是單機作業全自動化。散貨碼頭設備種類雖不多，但都較龐大與復雜，大型設備本身由多組機構及控制系統組成，通過完成一系列的協調動作才能完成裝/卸車、堆料、取料及卸/裝船的功能。要實現碼頭全流程自動作業，單機設備首先要達到全自動化能力并具有開放接口。
二是全流程協同自動化。散貨碼頭工藝聯鎖性很強，要最大限度提高全員生產率，勢必要求各個作業環節能夠依據計劃或合同實現排產各環節的無縫銜接，以提升生產效率，減少現場人員的投入。
2）兩突破
一是管控一體化。散貨碼頭生產現場的正常運轉離不開設備維檢、安全環保監管、物資供應等生產輔助業務，需利用工業互聯網、物聯網等技術，集成生產自動化系統、作業排產系統和生產輔助等系統。按照管控一體化計劃層、執行層、控制層三層結構，形成生產管理控制一體化的生產組織模式，做到責任到崗，任務到人。
二是生產調度智能化。在當前系統建設技術水平和實現程度參差不齊的情況下，須引入云計算和新的智能架構有效整合系統和數據，根據最佳實踐建立智能排產等策略模型，最終實現生產調度智能化。同時，智能架構還必須支持局部系統的改進和調優，以待進一步調減人員數量，充分釋放產能。
實現散貨碼頭安全高效、綠色智能、卓越管理和可持續發展的“智”理目標，不僅要有對前沿技術的充分把握，更需要具有歷史耐心，要讓今天企業的智能化建設成為明天企業發展的先進生產力。
作者簡介：周虹伯，男，正高級工程師，碩士，主要研究方向：能源、交通行業自動化與信息化。
