基于石油石化企業的智能工廠建設思考

陳庚曉(中國石化股份天津分公司電儀部，天津 300271)

0 引言

隨著人工智能、5G、區塊鏈、物聯網、大數據、云計算、虛擬現實技術、VR、數字孿生等新興高科技產業的發展壯大，有利促進了傳統的機械自動化時代向信息智能化時代發展。當前，美國主導的地緣政治、供給側結構性改革不斷挑戰著企業、新冠疫情持續惡化以及新一代全球信息化革命等帶來了各種挑戰的同時，也給企業迎來了各種機遇：受美國主導的地緣政治、全球資源分布不均衡、新冠疫情在全球大爆發導致世界未來不確定性增加等因素影響，國際原油價格極不穩定，曾一度跌到負值；受全球氣候變暖及環境持續惡化等因素的影響，碳中和、可持續發展、新能源、綠色材料成為越來越多的國家公認的發展趨勢；5G和物聯網等技術的高速發展促進了石化行業的加速轉型和高質量發展。

在此新時代下傳統石化行業只有通過不斷地轉型升級，積極參與競爭才能不被時代所拋棄。

1 智能工廠的發展背景與建設條件

1.1 信息化技術飛速發展

隨著人工智能的不斷崛起，5G的快速發展和半導體行業的持續創新。中國政府發布的《中國制造2025》綱要和《2035年遠景目標》綱要提出將當今互聯網產業與傳統制造業有機融合實現“智能制造”“互聯網+”深度融合戰略，是中國實現新型化和信息化發展所追尋的目標和歷史任務。

當前，以5G和物聯網等為特征的新一代信息技術快速發展，網絡互聯趨向移動化。隨著大數據、芯片行業和人工智能的快速發展，信息處理愈發集成化、高速化和大數據化，從海量數據中發掘有用的數據用于提高工廠的生產質量和效率也逐漸成為一個大的工業生產方向。

目前，一些先進企業已經進入智能化應用階段，顯著提高了管理效率。通過使用數據挖掘不斷尋找所檢測數據的商業價值、分析產品更多潛在特性，以獲得最高質量的產品并最終實現企業最大的經濟效益。通過大數據云平臺實時掌握運營動態，及時進行產品調度，最終使企業核心競爭力不斷加強。

1.2 建設石油石化智能工廠的意義

石油石化行業作為基本的民生產業與人民的生活息息相關，進入21世紀以來科技迅猛發展，但地球資源也愈發緊張，如何利用現代科技高效地對原油進行加工使其附加價值達到最大化，污染達到最小，對于每一個化工廠來說都是一個不小的挑戰。同時，這也促使建設智能工廠成為迫在眉睫的事情。

1.3 智能工廠發展建設的基礎條件

經過改革開放近40年的發展中國已經成為了全球唯一的包含聯合國認定的包含所有工業種類的工業體系最全的國家。新時代下中國高新技術進一步發展，中國的大型煉化企業完全能夠實現大規模自動化生產。通過5G技術對產品進行定位和視頻監控而不依賴于人工，利用大數據實時掌握產品的特性和加工狀態，完全有能力大力發展多技術相融合的技術。例如利用5G、VR技術和數字孿生技術的融合及時對工廠的物品進行建模，創造出逼真的4K或8K的工廠實時掃描畫面，可以在工廠運行時就對工廠的各個部件進行實時診斷，避免了親自去現場產生的潛在危險，又能從各個角度觀察更容易發現故障的位置和嚴重程度。

2 智能工廠建設理論體系

在高新技術產業的主導下，智能工廠建設的自動化、可視化、無人化、數字化水平顯著提升，提高了生產效率和生產質量，有效降低了生產成本，減少了環境污染，加快了決策響應速度，提高了決策能力，更加徹底地利用了資源[1]。同時有效促進了企業結構轉型升級，積極響應了國家供給側結構性改革的號召，初步形成了智能工廠建設理論體系，即“1234”模式。

2.1 一個目標

智能工廠建設以5G、物聯網、人工智能、大數據、云平臺等高新技術產業為依托，高效整合所有可擁有的資源，使之實現生產效率高，產品質量好，可持續發展，資源利用率高，車間無人化，能耗物耗低，環境污染小，以用戶為中心[2]，智能化物流和人性化服務，經濟效益穩中向好的目標。

2.2 兩大體系

智能工廠建設具有兩大根本體系：一是生產加工體系，即利用5G、工業互聯網、云計算、工業大數據、VR、區塊鏈與人工智能、機器學習等技術深度融合，對原料進行精準加工，高效制造以提高制造質量并降低生產成本；二是智能管理體系，采用人機交互式的界面可以充分利用人工智能的分析高效性和人類獨有的創造力和商業遠見進行指導，各取所長，實現管理的高效化。結合大數據分析企業跟部門和車間的運轉情況，結合實際情況對機器進行充分調度，進而提高企業的運行效率和調動員工的積極性。

2.3 三條主線

智能工廠建設具有三條主線：一是“煉—化一體化優化”，實時檢測產品冶煉生產過程中的各項指標，并進行特征提取。通過制定合理生產計劃、利用5G和物聯網技術對產品和設備進行充分調度、及時更新生產裝置，利用人工智能在4個層面上進行整體優化，實現生產全過程經濟收益最大化。二是“煉化生產集成管控”，實現科技研發層、生產制造層、物流運輸層、銷售管理層的協調發展，推動生產性制造向服務型制造轉變。三是“全生命周期資產管理”，實現從工廠的項目籌建、制造交付，到工廠運行與設備維護、報廢資產清除和售后服務的資產生命全過程數字化管理[3]。

2.4 四項能力

運營管理始終貫穿石化智能工廠全過程，通過高效利用5G、物聯網、人工智能、云平臺和大數據等進行研發創新和管理創新，全面提升石化企業的預測感知能力、協同管理能力、預測預警能力和智能決策能力。

3 智能工廠建設主要內容

3.1 生產運行智能化

生產運行智能化的程度直接決定石油化工企業的生產效率。所以智能工廠建設主要從以下五個部分著手：

第一部分，生產技術智能化。應用新型催化劑技術和生物催化技術等全新的生產技術，再在結合國產原油、成品油的智能調和技術的基礎之上采用5G技術的高效和低延遲，做成在線分析儀表并對自動化生產進一步優化、完善生產的工藝流程，以實現從裝置生產、產品調和到生產延遲性的智能檢測。

第二部分，全方位管理智能化。全力打造高質量研發生產的智能云平臺，利用云平臺加強石油化工企業研發、生產、經營、售后服務各環節的管理，提高生產經營的廣度、精度和效率。

第三部分，數據分析智能化、標簽化。利用大數據和人工智能建設有關數據源的分析模型和數據庫，構建完整的大數據云平臺。運用人工智能中機器學習的聚類算法和分類算法等，將用戶在公司的瀏覽和購買歷史進行標簽化，根據標簽特性將用戶分為不同的類別，運用深度學習對每類用戶的喜好進行精準預測，對不同類別的用戶提供差異化的優質服務，節約了人力成本。并且針對客戶的精準服務提高了用戶對產品的咨詢效率，使用戶更容易找到適合自己的產品。在售后服務方面，針對用戶提出的故障通過大數據進行初步診斷，再利用人工客服進行進一步診斷和修理，進一步節約了時間成本，提高了經濟效益。

第四部分，產品入庫智能化。將產品改為預定制，這樣可以免去先制造再儲存再銷售的舊模式。這樣就可以節約更多的時間去制造更多的產品，并將長期存儲倉庫逐漸縮小為短期存儲倉庫，產品在存儲間達到某一部分預定用戶的需求量后，就立刻出庫。另外，在倉庫的維護方面通過對每一份產品進行標簽化，可通過巡檢機器人實時對商品進行信息掃碼查詢[4]。通過分析不同商品的參數變化判斷該商品是否已經不合格，對不合格的產品及時進行清除并上報到云平臺以便及時進行商品補給，從而減少了存儲間的維護成本，降低了庫存壓力，提升經濟效益。

第五部分，積極推動供應商策略。在喬布斯去世后庫克掌門以來，蘋果的銷量在全球逆勢上漲成為全球最賺錢的科技公司，這與其背后的供應商有著莫大關系。化工行業也應該積極推動供應商策略，即從化工原料的加工制造到生產的各個流程部分，選取若干國家的供應商對其進行競價排名，最終選擇質量高和成本低的供應商為其本公司做代工。做代工的國家稱為東道國。在往東道國進行售賣時，可根據其代工能力對相關產品進行定價，對代工能力強的東道國采用本土價；對代工能力弱的東道國乃至消費國相應地提高售價；對沒有代工能力的國家由于需要增加建設相關的加工和存儲廠商，需要更多的維護成本因此售價應當調高，并從中賺取更高的利潤[5]。

3.2 設備管理智能化

建設智能石化企業還需要重點完善設備管理平臺系統。利用5G，物聯網、大數據和二維碼掃描技術將每個設備的信息實時錄入到二維碼中，實時精準掌握全公司各個設備的運行狀況，及時發現可能出現的問題并進行預警。例如天津石化2020年停車大修時通過智能檢測和診斷系統對1 000萬噸級煉油裝置現場的1 800余臺閥門進行實時行程測試，做到裝置停車檢修與調節閥行程測試同步并自動生成報告。根據生成報告圖形和數據判斷調節閥是否需要下線維修，防止調節閥過修和欠修，做到精準下線，應修必修，提高維護人員效率同時為企業節省維修費約300萬元。

3.3 安全綠色環保管理智能化

智能型石化工廠在石油化工生產過程中，安全綠色環保是生產過程的重要組成部分。企業應以全面提升安全風險預警、突發事故應急處置能力為目標，致力于打造安全、環保的網絡管控智能云平臺，利用5G的低延遲特性和高傳輸率以及工業互聯網萬物互聯的特點創建生產現場管理的可視化系統[6]，實現風險實時監控及預警，有效減少公司事故的發生，避免產生不必要的損失。

安全方面，在有劇毒和易燃易爆等的化工加工制造生產車間，進行無人化作業。將儀表全部換成防爆儀表，使用智能機器人替代人工，不再進行人工作業，從長期出發可以節約人力資源成本，降低醫療負擔。例如在2021年10月23日阿拉善盟高新技術產業開發區就發生了氧化車間閃爆事故，造成了數人傷亡。

綠色低碳方面，企業還應擁有多種類型的能源供應系統，與多家能源公司進行合作，積極打造節能減排的智能云平臺，促進綠色低碳生產線邁上高水平、新臺階；積極進行碳排放交易權的實踐，將節約出來的碳排放進行售賣，這對實行低碳模式造成的額外支出進行彌補。運用物聯網、3D建模、地理信息技術等手段，讓“三廢”達標排放。對全廠能量輸入輸出平衡、蒸汽管網暢通等模型進行優化，確保能源系統運行低碳環保。

3.4 經營決策管理智能化

要利用大數據和云平臺技術對企業管理層的經營決策進行優化，云平臺幾乎擁有無限的存儲空間，節約了企業購買硬件存儲裝置的成本，將企業在運營時產生的大數據及時進行去噪并收集整理到云平臺上。尤其對員工的在崗狀況以及在崗時間所產生的經濟價值貼上標簽并建立深度學習模型，對員工在公司的綜合表現進行評估，并根據評估內容淘汰掉不合格的員工。另外，智能決策層要實現工廠里的非重要職位無人化、機器化、智能化、重要職位精英化，以保證企業運行的高效運轉。

4 建設石化智能工廠面臨的挑戰

在供給側結構性改革的推動下和高質量發展口號的響應下，智能工廠成為石化行業未來發展的必然趨勢，但目前尚未發展成熟，依舊面臨著挑戰。因此石化企業要做到以下五點：

一是企業家眼光要放得長遠，要知原始創新的重要意義及作用。通過不斷進行創新，使企業獲得源源不斷地發展動力，進一步提高企業的經濟效益。加大科研投入，努力掌握核心技術。逐漸將生產的自主權掌握在自己手里，并不斷進行創新突破，從根本上實現企業利潤的最大化，實現企業的高質量發展。

二是企業的自動化、信息化水平亟待提高。目前大型國企和央企由于有雄厚的資金支持，已經分批分段地對企業進行智能化升級，但中小企業大部分依舊使用老舊的機器，污染高、能效低，資金問題成為中小企業智能化轉變的一大障礙。值得慶幸的是專門服務于中小型企業的北京證券交易交所剛剛設立[7]，因此應鼓勵中小型石化企業去北交所上市，以獲得更多的流動資金，促進企業的轉型升級。并鼓勵企業多多引進高端人才，為企業的信息化、智能化建設出一份力。

三是企業要認真做好大數據的開發和管理。數字化是智能化的基礎，但目前企業數據管理水平普遍偏低，數據潛在的價值挖掘程度不夠，各個部門的信息共享程度不高[8]，形成信息孤島，未能發揮大數據應有的價值。因此應當重視高端人工智能人才的引進，把各部門產生的大數據進行收集、去噪、整理和特征提取，挖掘數據潛在的價值，并利用5G技術對超大數據流高效地加以使用，才能有效地提高企業的智能化水平。

四是堅持云平臺建設。只有堅持云平臺，各個部門才能有效地連接起來，所有的標準才能真正實行，實現數據共享，才能從本質上消除信息孤島的情形。通過將企業產生的有價值的數據及時的傳到云平臺，可以大幅度降低企業的信息化成本并創造出更多的價值[9]。

五是智能化工企業要深化與其他公司合作，努力建設各個類別的設備齊全的智能產業園，并為智慧城市的建設添磚加瓦。例如將公司自己的弱項交給在這方面能力強的公司去完成，而利用自己的強項在滿足自己公司需要的同時，將技術外包到其他這一方面較弱的公司，可以實現優勢互補并進一步提升公司的經濟效益。

5 結語

智慧石化建設方興未艾，各領域場景的初步應用展現了可喜的成果，并且積累了一些技術和成功的經驗，為進一步轉型升級打下了基礎。化工行業智能化建設具有非常重要的歷史意義，新時代的新青年是我國在2035年實現工業現代化和2050年成為肩比德國和日本的制造業強國的主力軍，也是中國制造轉向中國智造最終達到中國創造的主心骨。石化企業要緊緊抓住化工與制造領域的高端人才，才能在當今激烈競爭的市場大環境下，長久立于不敗之地。而智慧石化工廠建設的轉型升級也可為其他企業應對激烈競爭和可持續發展提供參考。