流程型制造数字转型、智能升级，深度解析8大领域

2019年华制智能联合中国电子技术标准化研究院、东北大学国家重点实验室重磅发布《流程型智能制造白皮书》。

流程型制造内涵及特征

流程型制造是以资源和可回收资源为原料，通过物理变化和化学反应的连续复杂生产，为制造业提供原材料和能源的基础工业，包括石化、化工、造纸、水泥、有色、钢铁、制药、食品饮料等行业。

华制智能在联合编制的《流程型智能制造白皮书》时，通过调研走访了解到，当前我国流程型制造主要面临经营决策、生产运行、能效安环、信息感知、系统支持5大方面挑战。

流程型制造企业主要关心工艺优化、智能控制、计划调度、物料平衡、设备运维、质量管理、能源管控、安全环保8大领域核心问题。本篇，我们将对这8大领域进行深度剖析。

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工艺优化

要素分析：

工艺优化以最低成本换取最优质量和最高产能为目标，工厂的工艺信息管理水平和工艺数字化水平将直接影响工艺优化的成效，通过工艺建模、流程仿真、数字化交付等核心活动的支撑，可实现工艺指标稳定和生产效率的提升。

工艺优化需求和实施重点：

▶工艺管理与生产相关业务有机整合，形成业务统一、数据统一、数据共享的统一系统，可以实现技术报表自动编制、工艺参数合格率智能统计、工艺卡片动态管理、重要工艺参数自动报警提示；

▶加强工艺安全管理，实现工艺联锁的全面监控， 确保生产装置运行安全；

▶通过工艺优化全面提升生产管理业务的规范化、信息化、高效化。

智能控制

要素分析：

基于不同工艺过程，先进过程控制在众多行业与工艺上得到大量应用，取得比较显著的成效，如何实现更多工序、装置、控制回路之间的过程控制与参数动态优化，达到整体最优，也是很多企业目前在尝试和努力的方向。

智能控制需求和实施重点：

▶企业生产控制和优化的目标是确定经济性最优的运行区间，帮助操作人员迅速、准确的找到最优工艺控制点。当前，流程行业的控制环节主要采用人工操作运行和人机合作运行控制两种形式； 

▶人工操作运行控制下的工业过程往往处于非优化运行状态，甚至常常出现 异常工况，难以实现安全优化运行；

▶人机合作运行控制依靠专业的工程师 观测和分析相关数据来判断异常工况，难以实现与其他工序控制系统的协同优化、综合生产指标的优化以及运行指标目标值的决策。

生产调度

要素分析：

为了适应激烈的市场竞争，对生产调度的实时性协调性和可靠性提出了很高的要求，由于局部生产优化不等于全厂处于最优，生产调度可通过在生产过程中中间产品的存储对各个装置相互冲突的目标进行解耦，以获得全局的最优。

生产调度需求和实施重点：

▶流程企业生产调度是连接生产计划和生产操作的关键活动。生产调度以生产作业计划为依据，围绕企业经营目标，从全局出发，结合生产流程的实际情况和生产能力，进行排产优化，合理调配物料和能源， 协调和均衡各装置的生产任务，使 各生产环节能有效配合和紧密街接。同时通过及时掌握生产动态，对生产过程中的各种矛盾和问题进行综合分析，确保生产均衡稳定、安全、长周期地进行，以保证企业生产作业计划的完成。

物料平衡

要素分析：

流程行业物料统计平衡依据生产平衡推量后的和物料相关的生产数据进行归并汇总，按照逻辑节点量和逻辑移动关系与物理节点量和物理移动关系之间的对应关系，实现统计层逻辑节点拓扑模型的动态生成，并以规则库、模型库和求解器，完成模型平衡计算，达到企业的区域-工厂-子公司 三级物料统计平衡。

物料平衡需求和实施重点：

▶在流程行业生产过程中， 原料、半成品、成品始终处于流动状态， 整个企业的物流过程呈“网状”结构。从原材料入厂到成品出厂的整个过程，各阶段物料的具体构成都是动态变化的；

▶流程行业的物料平衡能够合理解决废气废水废渣排放问题，或者数据仪表测量不准确带来的原材料计量值和产品计量值之间存在差异的问题。通常采用物料移动模型，实现物料实时跟踪，使得管理人员能更为准确地了解生产过程实际的真实状态， 提高生产效率。

设备运维

要素分析：

需要对关键设备的参数进行监控，基于设备健康程度实行有效的设备管理，同时挖掘设备潜能，监控场景需覆盖设备巡点检、大修的管理，设备资产管理、设备知识库管理等，并能够根据不同设备对应的特性进行定制化的维护。

设备运维需求和实施重点：

▶设备内物流和化学反应多，可能出现堵塞、沉淀、腐蚀等异常，产生设备故障，进而影响生产进度；

▶生产过程中某一最薄弱环节设备的产能、稳定性、质量、故障停机等指标直接影响生产能力的上限；

▶一旦局部停机导致全流程停机，停机经济损失严重。流程型企业非计划停机会造成严重经济损失，这些损失主要由丢失的产量、材料、能源以及人工浪费构成。设备的运维成本占生产运行成本的比例很高，资金和人员投入较大。

质量检验

要素分析：

实验过程、实验数据、检测样本 、历史数据等进行全流程信息化管理，是企业控制质量、提升工艺的重要手段。同时，基于实验室信息管理系统，结合自动化技术与数字化实验仪器，实现实验过程本身的少人化、无人化、智能化。

质量检验需求和实施重点：

▶原料取样的准确性问题。实际作业中，流程型企业原料取样中通常采取随机方式， 而在该环节如果客观性不足的话，极易导致原料质量检验检测结果的准确度因取样准确性不足而无法保证；

▶检测方案和操作问题。检测人员在质量检验检测中如果没有严格根据物质类别以及相关规范要求选择正确的方法， 那么势必会导致其所测结果不准确；

▶实验室环境问题。通常在质量检测中，密闭性、温度、湿度等指标的变化都会造成实验结果偏差。

能源管控

要素分析：

对水、电、气、风进行精细管理，通过优化设备运行参数、改造设备、杜绝跑冒滴漏、合理利用能源阶梯价格 、对比不同班次数据、优化控制参数等方式，提升能源利用效率，降低生产成本。

能源管控需求和实施重点：

▶企业作业区域分散，管道及流程复杂，过程能耗使用及过程损耗追踪困难。随着企业生产设备及设施的使用年限日益的增加以及 隐性消耗的持续增加导致企业耗能成本日益增加；

▶随着国家节能减排管理要求的系统化和全面化，企业用能成本持续提升；

▶企业在厂区能源的平衡及计量、控制管理缺乏数据基础，内部能源转换后调度平衡及资源负载无法实现最优化调控，造成企业能耗成本控制困难。

安全环保

要素分析：

借助智能制造相关的技术手段，降低生产过程中安全事故发生的可能性。此外，流程行业是环保重点关注行业，化工、钢铁、有色等更是国家重点关注行业，急需企业提升环保标准和部署相应的措施。

安全环保需求和实施重点：

▶流程行业生产环境复杂、管理体系庞大，安全管理落地与执行难度大，且 容易产生安全漏洞；

▶对员工安全管理专业知识技能要求高 。工业企业的安全工作人 员， 除了要深刻理解企业安全生产标准化规范外， 还要非常熟悉区域安全要素以及设备本身的安全操作规程；

▶安全工作繁重，危险防护因素比较多。主要包括特种作业管理、危险作业审批、易燃易爆有毒有害物品管理、危化品管理、防火制度以及各生产岗位、大量各工种机械设备的安全巡检。