从九江石化看流程型智能制造模式

本文作者：赛迪智库规划研究所 王海龙 赵芸芸 程楠

流程型智能制造注重制造过程的在线优化和精细化管理，是智能制造的重点发展方向之一。九江石化作为目前全国首批智能制造试点示范企业，从2013 年开始建设智能工厂，并形成了可推广的智能工厂应用框架和建设模板，成为流程型行业特别是石化行业智能化改造的样本。在当前我国工业经济效益下行、结构调整和转型升级全面推进的背景下，总结并借鉴九江石化的智能制造经验，对推动我国流程型企业由大变强具有重要意义。

一

九江石化的流程型智能制造模式

（一）构建智能化联动系统，实现管理、生产、操作协同

九江石化智能工厂整体上分为三个层次：一是管理层。以企业资源计划（ERP）为主，包括实验室信息管理系统（LIMS）、原油评价系统、计量管理系统、环境监测系统等，主要是对生产中的人、物、数据进行管理。二是生产层。包括生产执行系统（MES）、生产计划与调度系统、流程模拟系统，并生成企业运行数据库，管理层的原油评价数据、分析数据，以及各项目标在这一层转换成具体操作指令。三是操作层。包括产品生命周期（PLM）、装臵流程模拟（RSIM）、Orion，根据周、日的排产计划，监测生产设备负荷、仪器仪表运行、采集实时数据等。

（二）建立炼化环节生产管控中心，实现连续性生产智能化

流程型制造的工艺过程是连续进行的，不能中断。为此，九江石化在生产炼化环节建立了生产管控中心，该中心集生产运行、全流程优化、环保监测、DCS 控制、视频监控等多个信息系统于一体。通过应用先进信息、通讯及工程技术，实时汇集传递生产、安全、环保、工艺、质量等信息，通过对数据的分析，制定出精细化的生产安排，整个生产流程不再局限于单一的生产，而是一个数字化的操作集成，采用数字化生产管控中心，企业控制率提高10%，数据自动采集率超过90%，实现了100%对污染排放的自动监控。

（三）搭建内外协同联动系统，实现数据连续性精准传输

流程型制造要保障生产数据的准确和及时反馈。为此，九江石化通过内外联动系统，实现了中控室与生产现场操作及时互通。当数字监控系统发现生产数据信息异常，或者在日常检查中发现设备问题时，外出的操作人员就能及时将异常信息通过移动终端反馈到中控室，中控室再根据整个生产流程的运行参数、设备信息等综合数据作出评判，给出解决方案，并向现场操作人员发出指令，进而解决问题。该联动系统借助了移动终端设备、数字监控系统等数字化设备。通过内外联动系统，能够大幅提高流程型制造企业的操作效率，保障生产安全和设备的稳定运行。九江石化采用内外联动系统，使操作平稳率提高5.3%，操作合格率从90.7%提升至100%。

（四）应用智能仓储系统，实现大宗物料、产品发货无人化

流程型制造企业的产品往往因重量、安全等因素，比如各种腐蚀性化学品等，对仓储要求较高。为此，九江石化利用物联网等技术，建成了智能化的立体阀门仓库，仓储作业、配货送货效率显著提升。产品出厂发货实现了铁路装车自动定位、密闭灌装、流量远程控制。通过建设智能仓库，实现仓储、配货、灌装、发货流程无人化，既保障了化学物品管控的安全性，也大大提高了仓储管理效率。通过智能仓库的智能化应用，工作班组减少13%，人员减少12%，降低了人工成本，保障了生产安全。

（五）构建协同一体化管控模式，实现各流程环节高效管理

九江石化积极引入ERP、MES、先进过程控制等，对管理层、生产层进行信息系统集成，实现了整个生产运营过程的数字化管控，极大地提升了对各项生产指标的预测、预警，以及动态分析与辅助决策能力。通过数字化、自动化、智能化的运营管理模式，生产优化能力由局部优化提升为一体化优化，由月度优化转变为实时在线优化。九江石化通过智能工厂的建设，劳动生产率提高10%以上，2014 年累计增效2.2 亿元。

二

从九江石化看流程型企业智能制造的着力点

（一）谋划智能制造顶层设计，加强全产业链协同

顶层设计是核心。流程型企业打造智能工厂，要站在全局、整体层面进行深入研究，把握智能工厂的建设规律，结合各自企业的流程生产特点，制定个性化的智能系统。按照“简洁易用”的原则，制定能够满足企业自身需求的智能化改造方案，涉及人员高效管理、设备自动化、炼化技术等方面。同时，必须依托自动化生产设备等硬件设施，应用ERP 管理、生命周期管理、企业数据库等软件，才能实现整个流程型生产系统的全过程智能化改造。为此，智能化改造的顶层设计尤为重要，通过制定个性化的智能制造顶层设计，实现从生产流程到管理运作的全方位应用、全过程管理，不仅可以实现各个子系统的高效运作，更要实现各系统之间的密切协作。

（二）积极建设数据处理中心，实现信息集成

数据集成是关键。为此，企业需要建立数据中心，以及服务于数据中心的信息化基础设施，包括数据存储系统、企业数据库、信息采集设备、数据传输网络等。生产一线的实时数据，通过PLC等设备采集到之后，再由传输网络传输到数据存储系统，形成企业数据库，这一整套系统正是企业实现智能化改造所要建设的数据中心。其中，数据的采集是重点，要建立统一的数据规范，包括设备型号、材料的尺寸、特性、大小、时间等，只有统一数据口径，才能采集到真实可用的数据，进而指导生产。流程型企业建设需提早谋划，在进行基础设备、生产建设的规划时，就应充分考虑到生产过程中数据的采集与应用。

（三）采用智能化技术和设备，夯实改造基础

智能装备是支撑。流程型企业建设智能工厂需应用大量的智能化设备和系统，包括物联网、智能终端、大数据等。这就要求流程型制造企业不论是新建工厂还是在原有基础上改造，都要主动应用和完善智能化设备，满足生产智能化的需要。同时，还应主动升级现有设备、通信网络和数据中心，满足智能化要求。对于不具备条件的，可通过技术改造，升级现有设备，配臵相应的智能化监控、操作模块，最终实现智能化。

（四）实现生产流程的智能化，变革生产理念

流程优化是手段。智能工厂的建设就是利用大数据技术，分析内外部数据，形成决策，在减少人员干预的条件下，实现自动优化生产，最终完成工厂智能化运作。为此，必须建立基于流程生产设备、信息技术的规范管理体系，保障各项设备的正常运行，以及数据信息的安全可控。同时，还要积极建立与智能工厂相匹配的企业理念与文化，智能工厂的管理模式要与企业文化、管理战略保持一致，它会涉及到企业转变生产经营方式、组织变革、人员素质提高等各个方面。

三

对政府推进流程型智能制造的几点建议

（一）完善公共配套政策，针对企业需求加强分类指导

一是完善政策支撑体系。设立“智能制造”专项基金，采用无偿资助、贷款贴息、有偿使用等多种操作方式，扶持企业实施智能化改造；建设公共服务平台，为企业提供方案设计、虚拟仿真、质量控制、人才培养等服务；加强对前沿技术和趋势的研判，定期出台流程型智能制造指导目录。二是针对企业不同发展需求进行分类指导。由于我国流程型企业发展实力、管理水平、设备基础、融资能力等参差不齐，在智能化改造中的侧重点各有不同。要鼓励起步阶段的企业不断提升设备性能、加强标准化车间建设、探索单项任务智能化改造等；成熟阶段的企业则应加强整体流程的智能优化，在研发、产品、经营、制造等多个环节实施系统改造。

（二）实施流程型智能制造标准化工程，加快企业对标

一是实施流程型智能制造标准化工程。要研究制定流程型智能制造的基础、安全、管理、检测评价、可靠性五类基础共性标准，以及智能装备、智能工厂、智能服务、工业软件和大数据、工业互联网等5 类关键技术标准。通过总结九江石化等典型流程型企业的智能制造模式，分类别、分模块制定标准化战略和标准化路线图，开展流程型智能制造系统架构、参考模型、硬件设备等方面的标准研制。二是鼓励上下游企业加强交流与合作，实现上下游产品标准对接，增强标准的兼容性和集成水平。

（三）集中科研力量攻关，突破核心技术和关键技术

一是在国家层面梳理一批与智能制造相关的伺服电机、服务器、减速机等亟需突破的核心技术和关键零部件技术，并筛选出我国最有可能率先突破的技术领域。制定明确的技术发展路线图，集中科研机构、高校、重点企业等资源，重点突破制约我国智能制造发展的技术瓶颈。二是依托沈阳、广州等智能制造重点城市，加快智能制造创新中心建设，重点突破关键技术，完善配套设施，加快技术成果的产业化进程。

（四）总结流程型智能制造试点示范经验，向全国推广

一是在政府层面，研究制定关于流程型企业智能制造的相关规范，明确流程型智能制造的关键环节、建设步骤、操作重点等。组织搜集整理流程型智能制造试点示范项目的进展和成效，定期组织交流和宣讲会等。二是在企业层面，各地流程型企业的经验借鉴，应充分考虑到企业所在的行业需求、生产工艺、地域性、产品性能等实际需要，应采取分步实施的办法，选择成本可控且能快速产生效益的环节或设备入手，而后续的整体智能化系统、大数据平台等，则可通过园区共建共享等方式，再逐步完善。