元脑服务器操作系统KOS为云天化石化卓越智能工厂提供稳固高效数字底座
目前，智能工厂已经成为全球制造业数字化转型升级的核心方向，浪潮云脑服务器操作系统KOS作为云天化石化智能工厂的数字底座，在连接硬件、调度资源、支撑应用等方面发挥着核心作用，其价值不仅在于技术架构的先进性，更体现在助力生产效率的跃升、提高业务连续性以及确保工艺安全和数据安全等多个维度。
2024年，云南云天化石化有限公司（简称云天化石化）建设基于数字孪生的精细化工卓越级智能工厂，实现了市场价格预测、先进排产计划、工艺参数动态优化、设备预测性维护、安全风险一体化管控，以及基于人工智能多智能体的产供销智能控制，推动从“经验驱动”到“数据驱动”、从“被动响应”到“主动预防“、从“单一优化”到“全局协同”的生产模式数字化变革。在打造卓越智能工厂过程中，云天化石化面临业务数据采集与传输、应用与设备兼容适配、安全性与硬件性能等多方面挑战。浪潮元脑服务器操作系统KeyarchOS（简称KOS）凭借对工业通信协议的原生支持、与数据库深度适配调优、广泛的生态兼容性以及强大的安全防御体系，为云天化石化各类应用提供了安全、稳定、高效的运行环境，成为卓越级智能工厂建设的关键力量。
云天化石化卓越级智能工厂建设对系统平台带来新挑战
云天化石化是云南省先进制造业的标杆企业，依托省内千万吨级炼油基地服务于中外油气管道项目，在石化产业链延伸与区域经济发展中发挥了重要作用。随着信息化技术的发展，云天化石化积极顺应智能制造的产业趋势，通过引入先进的信息化技术与自动化设备，推动生产过程的智能化升级。然而，在智能化转型过程中，云天化石化面临数据采集、处理，应用与设备适配，安全风险防范以及智能体支持等诸多挑战。
首先，云天化石化的生产过程高度依赖于数据实时性、完整性与连续性，操作系统需要支撑数据的稳定采集、高效传输与灵活存储拓展。在实际生产和经营过程中，需要以生产订单、产品牌号、工艺路线、原辅材料供应等数据作为排产输入；同时，为确保生产过程高效，需要全面评估装置设备产能，收集包括温度、压力、湿度等环境数据以及设备运行状态数据。而操作系统能够全面协调数据采集、传输、分析与存储的各个环节，被认为是数据流转过程的“中枢调度器”，其必须高效支撑各类数据采集设备、分析算法及数据处理模块等协同运行，并通过优化文件系统与存储管理等，保障生产数据的实时性、完整性与连续性。
其次，云天化石化的数字化经营覆盖13个环节近20个场景，操作系统须兼容各环节各场景中的上层应用生态。云天化石化的数字化经营包含产品设计、计划调度、能碳管理、供应链管理等环节，每个环节涉及不同的数据库及应用软件，对底层操作系统的兼容性提出了很高要求。以产品设计的改性研发环节为例，该环节采用了高性能、工业仿真、大数据处理、机器学习/深度学习等计算引擎，并涉及热力学库、设备库、物性库等丰富的模型库，以及物性、热力学、模型、API、OPC等接口体系，操作系统需要与上述所有计算引擎、模型库与接口体系兼容适配，从而保证业务顺利开展。
第三，云天化石化智能工厂场景业务加速接入工业互联网，内外部安全威胁愈发复杂，安全防御体系亟需升级。云天化石化的业务数据涉及设计图纸、工艺参数、供应链信息、客户订单等大量敏感信息。现有防御体系侧重于外部网络攻击防护，在企业出口、生产网和办公网之间部署工业安全网关，从而阻断外网非法链接、非法入侵，避免外部网络病毒、木马或非法指令对办公网和电力网进行破坏。然而，现有防御体系对于来自内部的恶意攻击或者误操作则缺少有效的防范手段，亟需进行全面升级，以规避越权访问、敏感信息泄露等安全风险。
最后，云天化石化是结合了人工智能多智能体工业场景，具有多节点协同、时延要求复杂等业务特征，操作系统应具备稳定高效的任务调度能力，支撑多智能体协同工作。云天化石化在智能化改造过程中运用了多种智能体，覆盖了生产、制造、库存、销售等各个环节。以生产环节为例，云天化石化结合DeepSeek与创新性AI价格预测算法，利用时间序列AI模型预测期货商品的市场价格，以进行产品定价；接着，结合产品定价、客户订单等数据信息，通过启发式AI算法与求解器工具，求得利润最大化与装置最平稳运行的最优解，以实现APS高级计划排产系统的智能优化；进一步地，利用AI软测量算法与AI机器学习模型，通过对传感器数据的分析与建模，精确模拟气化炉炉温、渣层厚度及渣粘度等关键运行参数，为IPC工业控制系统提供准确的数据支持，从而实现对生产过程的智能控制。这要求操作系统提供稳定高效的任务调度能力，以支撑多智能体协同工作，保障数据流通、指令传递与功能协同的顺畅性。（徐彦飞）
打造稳定安全高效系统环境 搭建智能工厂数字底座
针对云天化石化转型过程中面临的挑战，KOS通过对软硬件进行适配优化，为数据采集、处理、存储提供了可靠系统环境，实现了业务数据的互联互通，优化了软件包的集成范围和安装顺序，保障了关键业务应用能够稳定运行，并构建了稳固可靠的安全防御体系，确保数据安全，有效防范潜在风险。
KOS为数据采集、传输、分析与存储过程提供了稳定、高效的系统环境。KOS原生支持多种工业通信协议，如工业以太网、CAN总线、Modbus等，保障了智能工厂中自动化仓储设备、智能传感器等1200余台智能设备能够通过不同的通信协议以及接口标准完成数据采集，并传输至实时数据库进行分析。
针对智能工程生产过程的关键系统——计划调度智能排产系统，KOS与实时数据库系统i-sys进行了深度适配调优，不仅保障实时采集过程中数据传输的稳定性与完整性，还通过运行效率提升，先进智能排产系统不单可以优化。
KOS兼容支持十余款关键业务应用，稳定支撑智能工厂全流程业务运行。针对云天化的复杂业务环境，KOS优化了软件包的集成范围与安装顺序，避免版本不匹配、配置错误或者缺失等软件依赖问题导致的系统性能下降甚至崩溃，保障了数据实时收集及分析系统、融合通信系统、LIMS系统、三维建模、数字孪生等十余款关键业务应用能够正常运行、编译，实现了复杂应用环境下的业务稳定运行。
KOS通过内置安全模块，基于eBPF技术实现了系统安全加固、入侵检测、合规性检测等功能，有效防范外部攻击与内部泄密。KOS为云天化石化构建了主机“零侵入”安全防御体系，包括通过内置安全模块，参照等级保护三级的技术要求，对安全基线进行合规性扫描并修复不合规基线，减少被攻击的风险点，提升系统健壮性；通过强制访问控制，KOS对系统中的关键文件、目录、核心业务系统进程完成了安全加固，只允许设定的进程对保护的文件、目录、进程进行操作，实现最小访问权限原则，有效防止了外部攻击或内部误操作造成的数据泄露；KOS还提供了勒索病毒诱捕、入侵检测等功能，能够及时发现安全威胁，减少威胁潜伏时间。
KOS凭借灵活的内核切换技术、轻量级通信机制以及针对复杂场景的优化能力，提升协同场景下多智能体整体性能与协同效率。KOS采用了实时内核与非实时内核的按需切换技术，能够满足协同场景下多智能体的不同实时性需求。在APS高级计划排产系统与IPC工业控制系统协同场景中，KOS稳定支持启发式AI算法与软测量AI算法的多智能体运行，并通过灵活切换内核，确保多智能体的高效协作。同时，KOS内置轻量级进程间通信机制（如ZMQ、POSIX共享内存等），可实现低延迟、高吞吐量的通信，显著提升分布式资源的协同能力，进一步优化多智能体的协同效率。此外，在对时延和精准度要求极高的期货商品价格预测场景中，KOS通过调度优化、大页内存管理、文件系统和网络优化等手段，充分释放硬件算力，实现毫秒级响应时延，满足基于DeepSeek的时间序列预测智能体的高效推理需求。
此外，KOS为承载核心业务的系统提供极端情况下的救援模式，对本地软件源进行了精细配置。如果因软件包升级等导致系统崩溃，可在救援模式下全面修复文件系统、内核与软件包，恢复系统依赖关系，并通过挂载硬盘分区对重要数据进行紧急备份。同时，为了降低因存储空间不足导致的业务中断或数据丢失风险，将磁盘虚拟化为物理卷，加入卷组并扩充到逻辑卷，完成虚拟机磁盘容量的大幅度扩充。
云天化石化智能工厂建设负责人表示：“操作系统作为核心基础软件，为智能工厂的建设提供了关键支撑。通过不断技术创新和优化，KOS为云天化石化智能工厂提供稳定、安全、高效的运行环境，促进公司精益生产管理与数字化赋能深度融合，推动高质量发展迈上新台阶。”
