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加快推进智能工厂建设，加强“运行数据的集成应用、日常数据的全面分析、异常问题的提前预见和共性问题的及时处理”，不断提升企业的数字化、智能化、自动化和远程控制水平，是加速我国工业化和信息化深度融合、推动企业供给侧结构性改革的重要举措，对重塑我国工业企业竞争新优势具有重要意义。 齐鲁石化作为中国石化智能工厂第一批推广企业，时任齐鲁公司总经理的凌逸群同志，亲自为智能工厂定目标、把方向，多次组织会议对智能工厂进行研讨，明确了智能工厂建设要与生产经营相结合、与专业管理相结合、与系统优化相结合，提升各专业领域的感知、预测、优化分析和协同能力，用信息化全面提高生产经营管理水平。要“建成一个平台、解决两个问题、实现三大目标”：加强基础建设，建设全公司统一的集成平台，解决信息“孤岛”和应对迟缓两大问题，实现全公司信息共享、业务协同、过程控制，从而实现三大目标: 1）运营决策科学化，通过深化信息集成和大数据分析等应用，做到事前科学预测、事中动态改进、事后全面分析； 2）运营管理协同化，通过完善生产经营大指令和大优化机制，做到流程高度集成、业务高度协同、价值全局最优； 3）运行操作自动化，通过提升生产自动化控制和指挥中心监控协调等水平，做到过程自动控制、操作实时优化、指挥高效快捷。 在此大时代的背景下，齐鲁石化在不断推进智能工厂建设的基础上，结合企业实际，注重顶层设计，不断优化和完善智能工厂总体设计方案，在理论研究和具体实践两个方面都有所斩获，提出了“业务数据化、数据业务化”智能工厂建设总基调，对能源化工行业智能工厂建设具有一定的参考价值。 一能源化工企业智能工厂全要素解读 能源化工企业智能工厂的六大特征要素分别是一个目标、两个支撑、三条主线、四项能力、五化特征及六项核心业务域。
图1 智能工厂特征要素 两个支撑体系：技术支撑体系、信息标准化体系。 三条主线：面向石化价值链的石化供应链协同一体化、面向炼油和化工生产管控一体化、面向石化工厂生命周期的设计运营一体化。主要分为三个过程域：一是从采购、制造、销售到配送的企业供应链全流程，包括从原油资源采购、原油配送、炼油加工、化工生产、成品油配送、化工产品配送及销售的供应链全过程；二是从经营管理、生产管理到自动化控制的企业管控一体化，涉及多个专业管理领域；三是从设计、工程到运营的工厂全生命周期，涵盖整个工程项目设计、工程、运营涉及的全生命周期。 图2 智能工厂三条主线 四项能力：全面感知能力、优化协同能力、预测预警能力、科学决策能力。 1）全面感知：通过现场各类仪表、传感器等技术手段，实现对生产设备、生产业务各环节、人员、环境等各类信息的泛在感知能力，达到准确、动态、实时的洞察。 2）协同优化：数学模型、经验模型、大数据技术为基础，以工艺分析技术应用为基础，挖掘隐藏的工厂运行规律和关联关系，具备即时发现改善生产和优化决策的关键要素的能力。 3）预测预警：在数字化的基础上，通过数据深度分析挖掘技术，建立分析预测模型，对潜在的问题和风险能够预判,将内外部各类数据转换为经营生产决策信息的能力。 4）科学决策：构建在线和统一的工厂知识共享中心，集成和自动化调用各类优化模型和专家经验指导工厂运行，将知识作为工厂重要、核心资产。 五化特征：数字化、集成化、模型化、可视化、自动化。 1）数字化：借助于感知网络、软件和模型计算等手段，实时感知和获取工厂内外部生产、经营相关的各类环节信息，拓展对工厂现状的数字化认知和监测能力。 2）集成化：与现有工艺过程和管理业务流程高度集成，实现生产、经营各个管理环节和各工序间紧密衔接与集成，提高各业务间的协同能力，确保从全局角度实现整体优化。 3）模型化：将工厂生产、经营管理的行为和特征理解固化成业务模型和行为规则，根据实际需求，调度适用的模型来适应各种生产、经营管理活动的具体需要。 4）可视化：利用行为模型或三维模型建立动态的“虚拟工厂”或“电子沙盘”，为操作和决策人员提供直观的工厂真实场景，实现工厂运作“透明化”，确保迅速准确的掌握所有信息，以便快速决策。 5）自动化：依托知识自动化技术，实现生产和经营管理活动中“异常”事件的自动预警分析与预案推送、变化趋势的自动“预测”，减轻人的工作量，提高工作效率。 六大核心业务域：生产管控、供应链管理、设备管理、能源管理、安环管控、辅助决策。 1）生产管控：实现协同一体化生产管控；提升生产操控优化及自动化水平；推动生产工艺技术持续改进。 2）供应链管理：监控分析供应链各环节信息；实现计划生产协同优化；实现供应链的高效协同。 3）设备管理：实现设备的全生命周期规范管理；实现故障自动诊断及预知性维修；实现维修策略从制度、管理、执行、评估、优化的闭环管理。 4）能源管理：实现产能与用能的在线优化；建设能源管理的评价与分析体系。 5）安环管理：实现作业现场主动监控；实现联动的应急指挥；实现全生命周期的环保管理。 6）辅助决策：达到企业日利润有效快速分析；实现生产经营绩效全面监控；实现企业风险管控预测分析。 二齐鲁公司智能工厂建设之路 齐鲁石化公司是最早研究能源化工行业计算机集成应用技术的企业之一，1988年，成为国内流程行业第一家CIMS试点单位，试点目的是研究建立炼油企业通用CIMS模型，试点期间，先后在国内首家引进了实时数据库技术、先进控制技术，成为国内企业级实时数据库应用和装置先进控制技术的发源地。研究建立的CIMS模型，与当前智能工厂实施架构有很多相似之处，提出了三个层次的优化和三个层次的信息反馈。 图3 炼油企业通用CIMS模型 其中，其中三个层次的优化是规划计划层的优化、生产短期作业计划优化、各装置的区域优化及先进控制。三个层次的信息反馈是每日实际生产情况与每日的调度计划进行比较找出偏差的原因，追踪损失和质量情况；采用全流程工艺模拟技术，对每个生产装置及全流程进行模拟，与装置的实际收率质量及加工能力相比较找出修正关系后支持三个层次的优化；从经济角度评价生产要素的性能指标，合理利用炼厂资源，根据市场需求，上级指令及经济目标，来调整计划、控制成本，进行经济技术分析，制定最科学的经营策略，使整个企业最灵活地适应市场的变化，最大限度地获得整体效益。 本世纪的第一个十年，是齐鲁石化信息化快速推进的十年，遵循ERP-MES-PCS三层应用架构，不断推进经营决策、生产管理、装置控制三个层面的信息化建设与深化应用工作，成效显著，基本建成了“四大平台”、“十大信息系统”，其中，四大平台包括“以ERP为核心的经营管理平台”、“以MES为核心的生产营运平台”、“以RTDB（实时数据库）和APC（先进控制）为中心的过程控制平台”和“信息基础设施与运维平台”；十大系统包括“ERP系统”、“MES系统”、“操作管理系统”、“能源管理系统”、“计量管理系统”、“炼化一体化LIMS系统”、“合同管理系统”、“财务共享与费用报销系统”、“协调办公与移动应用系统”、“生产装置先进控制系统”，为炼化一体化的协同发展、生产运营提供有力支撑。 图4 炼化企业三层信息化架构 近几年来，齐鲁公司作为中国石化智能工厂第一批推广企业之一，按照“总体规划、分步实施、技术领先、重在应用”的建设思路和“融入生产经营找痛点，助力提质增效解难点”的工作方针，确定了“推广项目”和“自建项目”两条并行实施路线。形成了“1+2+6+18+N”（1个平台，2个体系，6个业务域，18个核心应用，N个重点应用）的实施方案。 其中，“1个平台”是指要建立统一的集成平台；“2个体系”是指要建立技术标准体系和数据标准体系；“6个业务域”是指要紧紧围绕计划管理、生产管理、安全管理、能环管理、设备管理、辅助决策六大核心领域开展智能工厂建设；“18个核心应用”是从公司当前生产经营管理实际出发，从“稳定生产”、“助力安全”、“提高效益”、“优化人力资源配置”等四个方面优先要开展实施的智能化建设项目；“N个重点应用”是为企业适应改革发展需求随时可能增加的智能化项目留出空间。 图5 智能工厂总体思路 图6 智能工厂总体规划 图7 智能工厂实施方案 三重点突破 对能源化工企业来说，智能工厂建设的核心是计划调度一体化优化，也是智能工厂建设的重点和难点，计划调度一体化协同优化是齐鲁公司重点研究的课题之一。 生产计划和调度是石油化工企业生产和经营管理的重要环节之一。制定计划和调度方案的水平决定了企业的经济效益，石油化工企业的生产经营过程实际上就是一个不断谋求计划和调度方案优化的过程。计划经济时代，企业利润与计划的好坏关系不大，企业计划是侧重于上级任务和指令的完成，对计划与调度优化方案的需求不大。在市场经济时代，原料和产品的价格受市场因素影响巨大，企业的利润与企业的各类计划和执行密切相关，以经济效益最大化为目标，如何应对外部市场、内部各生产要素的变化，及时调整各类计划，是当前企业生产计划和调度方案优化（作业计划）的主要任务。在上述背景下，石油化工企业的计划和调度业务，普遍形成了一种分层次的计划和调度应用模式。 图8 计划和调度优化的层次结构 智能工厂中计划调度一体化优化的目标：实现企业整体优化与控制，即实现计划和调度协同优化，使企业运行在最佳状态是炼化企业的发展方向。基于PIMS的计划优化与传统相比较转变比较大，起步比较早，成效也很明显。而调度优化技术，目前还远没有达到成熟的程度，短期生产计划或生产作业计划仍处于手工操作阶段。在世界范围内研究的比较多，但定型的方法和技术还没有出现，导致手工完成作业计划不仅劳动强度大，无法让管理人员将精力放在从经济效益角度进行方案决策上面。 近几年来我们探讨了“引导式+模拟+优化”的调度优化解决方案，为当前技术条件下的计划调度一体化优化提出了一种比较切合实际的解决方案。 该方案既包含了传统技术的传承，又有新技术的探索。其中，“引导式”实际是就是提醒式，通过“日效益测算看绩效”“日效益分析找问题”为“日优化订措施”提供第一手真实的信息；“模拟”是通过建立生产过程的机理和半机理模型，对优化后的作业方案进行仿真，分析其可行性及执行后的效果；“优化”是建立滚动优化机制，不断发现问题不断改进问题，从而实现方案最优。 图9 智能工厂中计划调度一体化优化图例一 图10 智能工厂中计划调度一体化优化图例二
图11 智能工厂中计划调度一体化优化图例三
图12 智能工厂中计划调度一体化优化图例四 四应用成效 两年来，齐鲁公司智能工厂建设快速推进，某些业务领域重点突破，取得了较好的应用成效。 1）一体化智能视频监控助力安全生产。 为解决公司视频监控系统历史上形成的集成度不高、信息孤岛现象严重的现象，我们立足于整合公司现有和未来的各种视频资源，搭建了公司一体化安全生产监控智能分析系统，形成了全公司“一套网络、两级平台、三层服务”的视频监控架构体系，形成了集视频监控、视频分析、应用集成、应急联动等为一体的智能化应用平台，具备智能化功能实现能力，如图像分析、视频诊断、报警联动、三维融合、大屏调度、应急指挥、智能定位、门禁管理、危化品监测、重大作业监控等功能。 2）衡器无人值守集中管控助力人力资源优化配置。 为解决衡器分散管理难度大、司磅员老龄化严重、防作弊手段少、信息系统集成度不高、计量纠纷难以取证、人工操作劳动强度大等现象，在试点基础上，不断推进全公司衡器无人值守智能集中管控系统的建设，通过打通不同专业（产品销售、物资配送、经济保卫、过衡管理）之间的工作流程、打通不同信息系统（销售IC卡、ERP、MES、智能仓储系统等）之间的数据流程，实现了全公司几十个点过衡业务的集中管控，提高了自动化水平：人工操作转变为自助操作、自动计量、不同系统间自动集成，规范了业务操作、提高了工作效率。提高了智能化水平：多种智能化手段的应用，规避了计量风险。为人力资源优化配置决策提供了支撑：区域集控及公司级集控，改善了现场计量人员的工作环境，同时为解决人员不足问题的方案决策提供了有力的支撑。 3）工业大数据分析助力动设备运行状态预警预测。 目前生产过程中的动设备（如大机组）运行维护中存在的两大难题： 一是不能事前预警。现有在线监测系统都是越限报警，且都是单参数的高低限报警，只有越限发生了才报警，在达到报警限之前（有事故苗头的时候）不报警； 二是缺少异常事故定位分析手段。一旦设备出现故障，只能是依靠人工根据表现出的症状，进行分析和故障定位，事故分析周期长、异常定位困难。 针对以上两大难题，利用当前人工智能（AI）的前沿技术——大数据驱动预警预测技术，建立了齐鲁公司动设备运行状态预警预测系统。该系统具有高效挖掘、分析和学习能力，能够发现事故前兆，并给出故障查找方向，帮助技术人员及时对潜在的问题进行深入分析，提高了设备管控力度。 从项目一期的运行情况来看，该技术能够提前8天对动设备的异常提前预警，为技术人员提前制定应对措施赢得了时间，可最大程度地避免停车事故的发生。 4）炼化一体化日效益日优化助力生产管理的提升。 目前影响和制约流程行业经营管理水平提升的几个关键因素：缺少生产日绩效的定量分析手段和监控手段、日常排产方案的调整经济因素定量测算不足、装置操作优化没有抓手。 针对上述情况，齐鲁公司炼化一体化项目正在不断推进中，该系统具备四个方面的功能：日效益测算看绩效、日效益分析找问题、日优化订措施、指令执行保落实。 “日效益测算”是系统可每天早上计算前一天装置日效益，由装置效益汇总成车间效益、厂效益、板块效益、公司效益；“日效益分析”是通过与月度预算效益的日历进度进行比对，找出效益变动差异原因；“日优化”是以效益最大化为前提，根据日效益分析结果，结合装置实际，利用装置排产模型自动生成新的日排产方案；“指令管理”是依据优化结果，自动生成优化指令，并自动下发、人工接收、线下执行、自动跟踪、自动分析。 该系统的实施，实现了计划、调度、装置操作三个层面的信息共享；实现了计划优化、调度优化和操作优化三块业务之间的协同，提高了工作效率，最大限度地使生产方案能够跟上内外部条件的变化，实现经济效益最大化。 5）先进控制技术助力装置平稳增效。 生产装置先进控制（APC）技术是一种基于模型的预测控制技术，有人比喻其为“最佳操作员”，该技术的实施，能够平稳装置操作、提高装置处理量、提高高附加值产品的收率、降低能耗、提升产品质量。 近几年，随着智能工厂项目的推进，齐鲁公司加大了先进控制技术的推广应用力度，截止目前，炼油、化工主装置都实施了先进控制技术，年增效益6000万元以上，APC系统运行水平已连续30多个月在系统内排名第一。 6）黑客行为特征大数据分析技术助力网络安全。 “没有网络安全就没有国家安全”揭示了网络安全的政治地位，各个国家都高度重视网络安全问题。但多年来，网络安全技术管控中存在着一个怪圈：大家都很重视、网络安全产品也很多，但总是防不住，大家总是处于被动应付状态。 为解决这一问题，我们抛弃了传统的基于病毒特征库的侦测技术，建立了黑客行为特征库，利用大数据分析技术对网上的大量信息开展行为特征分析，建立了齐鲁公司上下一体化的网络安全态势智能预警系统，一旦有某些特征符合黑客行为特征，马上实现预警。 该系统的实施是石化系统内首家实施，上线运行一年来，成效显著，预警性能超过了目前市场上一些知名安全产品。2017年发现并消除企业网内的网络威胁行为3000余项，预警并处置了隐蔽病毒传播以及“飞客蠕虫”“挖矿”病毒等在内的200多台终端的网络安全隐患。 创新和智能工厂建设是实现基业长青、创造美好生活的“助推器”，谁先占据制高点，谁就能掌握先机。展望未来，如何牢牢把握行业发展大势，积极应对“电动革命”带来的结构性矛盾日益突出的挑战、“市场革命”带来的市场竞争趋势日益加剧的挑战、“数字革命”带来的经营方式变革日益加快的挑战、“绿色革命”带来的资源环境约束日益从严的挑战，是对能源化工行业的巨大考验。 企业应坚持把创新驱动摆在公司发展全局的核心位置，不断集聚新动能、持续释放新动力，以科技创新和智能工厂建设支撑引领公司提质增效升级、持续健康发展。 夏茂森，男，研究生学历，教授级高工。现任中国石化齐鲁分公司信息中心主任，山东大学客座教授。多年来一直从事炼化企业信息技术的推广应用工作，涉及PCS、MES、ERP、决策支持和网络安全等各个应用层面，是过程控制技术（DCS）、实时数据库技术、先进控制技术（APC）、计算机集成制造技术（CIMS）引进中国后的第一批参与者和实践者，近10年来，发表论文150余篇。  联系我们 |
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