化工行业智能工厂业务模式探索

导语:提出了化工行业智能工厂的定义探讨了相关的应用场景开展智能工厂业务模式的路径和思路

随着工业4.0和新一代信息技术的快速发展,数字化、网络化、智能化已成为各行各业转型升级的关键词。尤其在化工行业,随着化工工艺的不断进步和化工厂规模的持续扩大,传统的生产管理体系逐渐暴露出诸多不足。正因如此,化工行业对工厂智能化的建设需求愈发迫切。随着新一代信息技术及智能化技术的不断成熟,化工行业已具备建设智能工厂的基础条件。在这一背景下,为了适应行业的发展变革,本文将围绕智能工厂业务模式和工程公司开展此类业务所需具备的能力进行全面深入地探讨,以期为提升工程公司的核心竞争力提供参考。


1化工行业智能工厂的定义


作为传统的流程工业领域,化工行业具有投资规模大、风险高和环保监测严格等特性。作为高危行业,化工行业对安全生产的要求极为严格。由于工艺复杂、自动化程度要求高、生产流程长以及市场影响因素多,化工行业对信息化与智能化技术的需求尤为突出。为了确保工厂生产活动的安全进行,化工厂内通常配备复杂的控制系统、智能仪表、传感器等智能化设备。


化工智能工厂的定义如下:一个泛在感知、高度集成、多模型驱动的工厂,通过人、知识、模型的持续演进,不断提升实时监控、预测预警、异常自治、全局优化和科学决策的能力。化工智能工厂旨在最大程度地保障工厂的本质安全、提升管控水平并提高经营效益,以适应复杂多变的化工工厂环境。


因此,智能工厂是化工行业未来发展的重要方向,将有助于企业实现高效、安全和可持续的生产模式。


2化工智能工厂典型应用场景及收益


2.1化工行业智能工厂典型应用场景


化工行业智能工厂典型应用场景涵盖了生产、管理、运营、监控等多个方面。这些应用场景的实现,有助于提升化工生产企业的生产效率、产品质量和安全性,推动企业转型升级和可持续发展。


2.1.1数字孪生及虚拟仿真


借助数字孪生技术,构建工厂全生命周期的虚拟仿真应用的数字底座。基于三维工厂模型,创建出逼真的数字孪生工厂,完美再现真实工厂的每一个对象。通过深入理解工艺流程,建立精准的机理模型,为流程仿真和优化提供有力支撑。


此外,根据工厂实际管理需求,建立数据监控和智能分析系统,从而实现生产过程的实时监测和模拟。智能分析系统不仅有助于预测未来生产运行工况,提前发现潜在问题,还能在设备出现故障时提供诊断支持,实现辅助运维,大大提高了运维效率。借助数字孪生技术,为员工提供逼真的OTS培训环境,帮助他们在实际操作前熟悉工厂环境,提高操作技能和安全意识。数字孪生技术为工厂的全生命周期管理、运维提供了强有力的支持,使得真实工厂与虚拟工厂无缝对接,为工厂的运行和管理提供了全新的视角和解决方案。


2.1.2实时监控及故障预测


实时监控系统通过精密的传感器,能够实时、自动地采集工厂生产运营过程中的各类数据。将这些数据与预设的工艺标准数据进行比对,能够准确识别出生产现场正在发生或即将发生的生产效率损失。一旦发现异常情况,系统会立即触发预警反馈,便于管理人员及时介入处理,防止异常问题扩大。实时监控系统的核心功能不仅包括实时采集生产运营数据,还能够智能识别出生产过程中的异常情况。通过对数据的深度分析和处理,系统能够迅速判断出异常的类型和严重程度,为后续的预警和应对措施提供关键的决策辅助信息。


2.1.3生产过程优化


先进控制(APC)技术是化工智能工厂的核心技术之一,通常在DCS、PLC、FCS等计算机控制系统已有常规控制的基础上,采用多变量预测控制、智能控制、软测量和工艺计算等策略来实现。APC技术能够显著提高复杂工业过程的控制品质,增强系统的抗干扰能力和稳定性,降低劳动强度,进而实现节能增效和提高企业综合竞争力。


实时在线优化(RTO),基于人工设定的运营目标,在不修改工艺流程、不增加或减少生产设备,同时又满足各项生产技术指标的情况下,系统自动寻求一组最优工厂运行操作方案,并依据该方案下发操作参数给各APC系统,使工厂生产过程处于最佳运行状态。该技术可以有效降低操作人员劳动强度,并对装置进行7×24h的在线闭环优化,帮助装置实现精细化的操作和控制,为企业高效生产和效益提升提供有力抓手。


2.1.4生产调度优化


生产制造执行系统(MES)是一套对生产现场综合管理的集成系统。它是一个信息枢纽,强调信息的实时性。MES从生产计划的执行、生产过程的追溯、设备的正常高效使用、保证产品质量、工人排班及合理激励等多个维度对生产现场进行集成管理。


ERP系统是对工厂物流、人流、资金流、信息流进行全面一体化管理的信息系统,是工厂管理系统的重要组成部分。在生产过程中,根据业务流转实现物流、人流、资金流、信息流的集成应用,统一完成工厂的各项业务需求。


2.1.5安全生产监控


安全生产监控系统以全面提升工厂安全风险预警、突发事故应急处置能力为目标,致力于打造安全、环保的网络化智慧云平台,利用5G等新技术创建生产现场安全管理的可视化系统,实现安全风险实时监控及预警,有效减少安全事故发生,避免产生不必要的损失。


2.2化工行业智能工厂应用收益


智能工厂具备高度的灵活性和可配置性,使企业能够快速适应市场需求的变化。通过快速调整生产计划和生产流程,企业能够迅速切换产品、调整产能,从而满足市场的多样化需求。这种灵活性使企业能够更好地应对市场波动,保持竞争优势。化工智能工厂的应用收益主要体现在提升资产效率、提高产品质量、降低运营成本及对安全环保的保障等方面。


2.2.1提升资产效率


在化工智能工厂中,通过传感器、DCS、SIS等智能化设备实时采集工厂生产运行数据,并持续分析各类数据,精准发现潜在的资产效能问题,从而采取有效的纠正措施。在连续生产过程中,运用RTO和APC等过程优化技术,巧妙地在动态模型与稳态模型之间寻找最佳平衡点。这样,便能实时应对并纠正各种变化因素,如设备性能变动、原材料价格波动以及产率变化等,从而实现自我优化。


2.2.2提高产品质量


通过对工厂运营过程中产生的大数据进行持续的积累,结合先进的大数据分析算法,建立更为精准的机理模型,从而实现对故障的预测。在此基础上,智能工厂特有的自我优化机制得以充分发挥,能够更快地检测和预测产品质量缺陷。通过识别导致质量缺陷的人为、机器或环境因素,可以提供有效的预警或应对策略,进而降低产品质量缺陷率、加快交货时间,并有效提高产量。


2.2.3降低运营成本


在智能工厂中,一体化运营中心负责收集和汇总来自工厂各系统的实时运营数据,打破了系统间的壁垒,确保了运营数据的一致性和准确性。这不仅为工厂运营决策提供了科学依据,还大大提高了决策效率。通过智能化的运营流程,工厂对运营人员的需求降低,对供应网络的综合管控能力以及对采购需求的快速响应能力则得到了显著提升。这有助于降低工厂的运营成本,实现更为高效和精准的管理。


智能工厂的一体化运营中心不仅是工厂运营数据的集散地,更是管理决策的智囊团。它运用先进的技术和算法,对海量数据进行实时分析,为工厂的稳定、高效运营提供了坚实的支撑。


2.2.4保障安全环保


智能工厂在确保运营期的安全环保与合规运行方面具有显著优势。通过利用新技术和统一数据平台,工厂能够实现对安全隐患和毒害物质的连续不间断监测,并及时发出预警,确保环保排放指标始终处于合理区间。


智慧化的应用系统不仅提升了运营效率,还大大降低了人为错误的可能性,从而有效减少伤害事故的发生,进一步降低安全运营成本。智能工厂的安全环保与合规运行不仅是对社会责任的履行,更是企业可持续发展的关键因素。


3化工行业智能工厂业务模式


化工行业智能工厂业务模式是指工程公司利用物联网、大数据、人工智能等先进技术手段和建设经验,为业主单位提供从智能工厂规划、设计、建设到运营、维护的全流程服务,旨在实现生产过程的自动化、数字化和智能化,提高生产效率、降低能耗、提升产品质量,推动化工行业的可持续发展。


本文从智能工厂规划咨询服务的提供、数字孪生工厂的建设、工业互联网平台建设和智能APP定制开发部署、一体化运营中心建设等方面提出了具体的业务模式。


3.1智能工厂整体规划咨询服务


智能工厂建设涉及多个维度,是一个复杂的系统工程,没有全面规划的智能工厂建设将是一场灾难;未能深入挖掘工程运营需求痛点、解决问题、创造价值;缺乏配套的组织、制度、流程以及人力资源规划,导致智能工厂落地应用系统运维困难;工厂运营数据共享程度不高、系统集成建设水平较低导致整体协同困难、一线操作不便等,最终降低了智能工厂的智能化运营效率。


智能工厂整体规划咨询服务通过了解业务需求、挖掘痛点,进行专业的分析诊断,确定价值创造机会,规划蓝图,明确实施路线与预算,有序推进智能工厂建设,实现低投入、高回报。整体规划咨询服务见图1。


图1 智能工厂整体规划咨询服务实施路线


3.2数字孪生工厂建设


基于物理工厂复制的数字孪生工厂,借助大数据、VR、AR及AI技术,虚实双向,持续动态的数字模拟,可以模拟并解决物理实体工厂运行中的不确定性问题。数字孪生工厂实时、连接、映射、分析、反馈物理实体工厂行为,使工业全要素、全产业链、全价值链达到最大限度闭环优化,助力工厂提升资源优化配置。实体工厂与数字孪生工厂基于工程数据、管理数据与运行数据的信息感知、实时分析、科学决策、优化执行的闭环体系(见图2)。

图2实体工厂与数字孪生工厂业务管理联动


数字孪生工厂指导和优化物理实体工厂的建设,以物理实体工厂的建设促进和完善数字孪生工厂的建设,最后达到高度统一,完成工程设计、工程建设、工厂运维的有机衔接。化工数字孪生工厂应用比较广泛的是OTS操作培训仿真和设备信息可视化管理。


3.2.1OTS操作培训仿真


化工工艺操作培训仿真系统通过模拟真实的化工工艺操作环境,为企业提供操作培训、安全知识和运维优化的可视化展示教学平台。通过3D可视化和VR模拟还原等技术,将化工工艺流程三维可视化还原,搭配动态效果,实现员工操作培训的安全学习和快速掌握。


基于数字孪生工厂进行的安全操作教学,结合系统化的“教、练、考”多环节,形成科学有效的技术实操考核管理平台。


3.2.2设备信息可视化(腐蚀度、维修)


通过与企业综合数据库系统集成,实时监测全厂装置压力、温度、流量、液位等生产运行数据,为生产监控等提供数据支撑。同时,结合行业大数据模型,进行预测性维护,减少安全事故和意外停车的发生。


3.3工业互联网平台建设+智能APP定制开发及部署


工业互联网平台的建设和智能APP的定制化开发及部署是化工智能工厂建设的两个重要环节。通过工业互联网平台实现设备、数据、服务的连接和管理,上层通过智能APP实现用户需求的满足和个性化服务的提供,共同推动工业智能化的发展。两者需要紧密结合,形成一个完整的工业智能化解决方案。工业APP全面覆盖工厂的日常运营、操作巡检、人员定位、仓储管理、安全监测等应用场景,实现智能工厂业务应用系统的灵活部署(见图3)。

图3工业互联网平台建设+智能APP部署及定制化开发框架


工业互联网平台作为连接设备、数据和服务的桥梁,需实现统一标准的互联互通与数据源的采集分析和应用,支撑智能化生产、网络化协同、规模化定制、服务化延伸、数字化管理与平台化设计。其整体架构示意见图4。


工业互联网平台建设内容和功能需要重点关注如下几个方面。


3.3.1工业数据集成


基于数据仓库或数据湖,工业互联网平台通过企业数据中台,构建工厂数据大脑,并可通过扩展能力,组建各系统、各类接口、底层感知数据的工厂核心经营数据中枢。

图4工业互联网整体架构示意


3.3.2工业数据资产管理


建立工厂数据资产管理平台,监控全厂关键数据,辅助工厂更高效的实现工艺优化、物料平衡、能量平衡、设备预测性维护。


根据业主单位的数据资产管理需求,合理配置工业互联网平台的数据资产管理应用建设深度和广度,确保智能工厂建设在投入和收益之间的平衡。


3.3.3工业数据应用


基于工厂数据集成平台与对象化工业数据库,构建大数据挖掘和智能化场景的工业数据应用场景。


在工厂建设阶段,提供全厂仪表和工业互联网平台的数据传递基础设施建设服务。结合工艺装置的机理模型和经验数据,利用工程公司对装置工艺包的知识积累,配合全厂实时采集的各项数据,与大数据、人工智能等新技术深度融合,形成可落地的智能应用,最终给业主提供优质的工业数据智能化解决方案。


3.4一体化运营中心建设


基于一体化运营中心基础架构(见图5),集成全厂相关信息系统,通过统一后台实时收集、整理、分析这些数据,并根据应用场景个性化展现,提供统一的决策入口。

图5一体化运营中心架构示意


根据业主的建设目标和投入水平,选取合适的技术路线,统筹各方按照统一标准完成建设落地;在运营中心建成投运后,提供全生命周期的运维支持服务。


4工程公司的能力建设建议


目前,工程公司在智能工厂业务上的能力存在明显的欠缺,主要体现在未建立智能工厂技术体系、智能工厂人才队伍建设不足、智能工厂支撑平台缺失、智能工厂应用APP的生态圈未形成。但是,工程公司作为工厂EPC建设阶段的重要参与方,拥有详细的工程设计和建设数据,如何基于现有的数据优势,联合各方力量共同高效推进智能工厂的建设,是工程公司需要面对的首要问题。基于上述智能工厂常见的应用场景和业务模式,结合工程公司的发展现状,对工程公司智能工厂业务提出如下建议。


4.1建立售前咨询服务能力


在工厂设计阶段或现有工厂运营阶段,向业主提供智能工厂咨询服务,可以梳理清楚业主的业务需求,明确建设目标,有效提高投入产出效能。


(1)建立专业的咨询团队。组建一支由工业自动化、数据分析、IT等多个领域的专业人员组成的售前咨询团队。团队成员需具备全面的行业知识和丰富的实践经验,能为业主提供全面的智能工厂解决方案规划设计。


(2)深入了解业主的业务需求、痛点以及期望。通过提供定制化的解决方案,确保业主能够获得最大化的收益。


(3)提供样板客户案例。储备一些成功的智能工厂行业案例,展示行业发展方向和成功经验。这些同行业的成功案例,可以帮助业主更好地理解智能工厂解决方案和实施路线。


(4)持续改进和优化。定期收集业主反馈,评估、优化咨询服务的效果和满意度,让业主单位满意。


4.2编制智能工厂相关体系文件


编制智能工厂规划设计相关的工作体系文件,要明确工程设计阶段智能工厂相关的工作内容、工作流程、成品文件内容及深度。


(1)学习智能工厂国家行业标准,梳理行业建设需求,明确建设内容。


(2)根据智能工厂的建设目标和标准,制定详细的作业流程,覆盖智能工厂建设全过程。


(3)制定相应的管理规范,并持续改进和优化,提升作业效率和工作质量,提高智能工厂的规划建设能力。


4.3建设培养专业人才队伍


作为一项系统工程,智能工厂业务需要多个专业的人员共同参与推进,目前认为该团队要有工艺、仪表、三维、IT等专业人员参与。工程公司要建立智能工厂的业务能力,拓展智能工厂业务领域,提升企业未来核心竞争力,必须要在该领域设置专人专岗,实现专业知识积累并形成专业应用的技术护城河,持续对后续不同业主输出高质量智能工厂全厂咨询规划、设计建设和应用集成等服务。建议从智能工厂岗位职责、人才培养、激励制度等方面不断落实、推进相关人才队伍建设。


4.4共建智能工厂核心支撑平台


智能工厂属于工程数字化应用领域,需要有智能工厂核心支撑平台。工程公司不具备从零开发的能力,可以考虑引入行业内头部成熟工业互联网平台,利用公司的工程设计建设经验,合作开发形成具有行业特色的智能工厂应用落地方案,建立技术护城河,形成核心竞争优势,拓展智能工厂业务版图,并在将来持续做大做强。


4.5建立智能工厂合作伙伴生态圈


类似于工程公司实体工厂EPC建设过程,智能工厂可以细分到数字领域的工厂设计、采购、集成建设等。在该业务领域,工程公司需要从网络基础设施建设、软件开发和系统集成、安全防护等各个层面,依据自身行业特色,建立完善的合作伙伴生态圈,实现平台生态,合作共赢。


5结语


智能工厂建设是工程行业数字化转型的实践方向,当前的技术和理念以及实践均证明这个业务模式的先进性和可行性。基于该共识,行业正在逐步实施扩大建设的广度和深度,工程公司作为传统的实体工厂集成建设方,要尽快抓紧时代的脉搏顺势而为,完成业务模式的升级和拓展,实现新时代的华丽转型升级。



作者:中国五环工程有限公司 张全安 罗智平 万金 李晶 罗晓珂


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