石化智能工廠中生產(chǎn)操作層的開發(fā)應(yīng)用

蘇耀東

(中國石化股份有限公司 齊魯分公司，山東 淄博 255434)

石化智能工廠是信息化與業(yè)務(wù)的高度融合，“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化” 為石化智能工廠確立了總基調(diào)。近年來石化智能工廠的開發(fā)已經(jīng)滲透到石化企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的各個(gè)環(huán)節(jié)，涵蓋了生產(chǎn)管控、供應(yīng)鏈管理、設(shè)備管理、安全環(huán)保管理、能源管理、輔助決策等六大業(yè)務(wù)區(qū)域。其中生產(chǎn)管控是石化智能工廠的核心業(yè)務(wù)區(qū)域，是可以帶來直接經(jīng)濟(jì)效益的區(qū)域，也是直接與裝置“安、穩(wěn)、優(yōu)”生產(chǎn)密切相關(guān)的區(qū)域，尤其是生產(chǎn)操作層的智能化應(yīng)用更能體現(xiàn)智能制造的價(jià)值。因此，石化企業(yè)應(yīng)加大生產(chǎn)裝置操作層智能化軟件的研發(fā)和應(yīng)用力度，實(shí)現(xiàn)操作自動(dòng)化、智能化、數(shù)字化，減輕操作勞動(dòng)強(qiáng)度，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，提高裝置經(jīng)濟(jì)效益，降低人工成本。

石化生產(chǎn)操作層一般主要實(shí)現(xiàn)四個(gè)目標(biāo)： 提升對(duì)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)的掌控能力；利用技術(shù)方案使裝置在不斷變化的市場中達(dá)到效益最大化；提升裝置優(yōu)化運(yùn)行能力和異常預(yù)警預(yù)測能力；實(shí)現(xiàn)調(diào)度令一體化管理，強(qiáng)化調(diào)度令的嚴(yán)肅性。本文主要探討生產(chǎn)操作層智能一體化應(yīng)用的架構(gòu)、方法、數(shù)據(jù)、平臺(tái)、應(yīng)用等。

1 操作層智能一體化

石化企業(yè)操作層智能一體化架構(gòu)如圖1所示。

圖1中有兩個(gè)核心點(diǎn)： 一是建立操作層的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，二是建立統(tǒng)一的操作層集中監(jiān)控平臺(tái)。雖然多數(shù)石化企業(yè)已經(jīng)建立了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，但是操作層的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫基本都沒有獨(dú)立設(shè)置，報(bào)警事件AE基本也未實(shí)現(xiàn)采集。建立操作層實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，可以大幅提高數(shù)據(jù)采集的范圍和采集頻率，現(xiàn)場一個(gè)工藝位號(hào)包括幾十個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)，如： 過程值(PV)、閥位值(OP)、設(shè)定值(SP)、比例(P)、積分(I)、微分(D)、量程上下限、報(bào)警等，這些都需要采集到操作層實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，采集頻率完全可以與DCS一樣達(dá)到1 s，實(shí)現(xiàn)應(yīng)采盡采。DCS主要以自動(dòng)化控制為主，操作層實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫主要給操作層的APP(可以理解為操作層的所有智能化組件)應(yīng)用提供統(tǒng)一的快速敏捷的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)操作層的一體化智能管控。操作層集中監(jiān)控平臺(tái)主要是將所有操作層的APP應(yīng)用進(jìn)行性能監(jiān)控、資源監(jiān)控和安全監(jiān)控，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，探索采用“數(shù)據(jù)加平臺(tái)加應(yīng)用”的架構(gòu)，建立企業(yè)操作層工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)統(tǒng)一化管理，通過一系列KPI指標(biāo)來綜合評(píng)估APP智能化應(yīng)用的效果，對(duì)石化企業(yè)的各個(gè)運(yùn)行部和班組進(jìn)行智能化應(yīng)用效果的排名和考核，并及時(shí)進(jìn)行改進(jìn)和提升，形成智能閉環(huán)管理。

圖1 石化企業(yè)操作層智能一體化架構(gòu)示意

2 生產(chǎn)操作層APP應(yīng)用

以下是幾款相對(duì)比較成熟的生產(chǎn)操作層的典型APP應(yīng)用，這些應(yīng)用需要統(tǒng)一通過操作層實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫數(shù)據(jù)，統(tǒng)一通過操作層集中監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，它們之間不再是煙囪式的獨(dú)立系統(tǒng)，不再是信息孤島，而是采用平臺(tái)的模式互相緊密相關(guān)，款款相扣，取長補(bǔ)短。例如PID整定是先進(jìn)控制(APC)的基礎(chǔ)，APC是實(shí)時(shí)優(yōu)化(RTO)的基礎(chǔ)等。

2.1 控制回路評(píng)估和PID整定

控制回路評(píng)估是指收集裝置控制回路相關(guān)參數(shù)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)及相關(guān)設(shè)置參數(shù)，實(shí)現(xiàn)控制回路性能測試、監(jiān)測、分析，包括對(duì)控制回路狀態(tài)、控制效果、性能指標(biāo)等做出評(píng)估，發(fā)現(xiàn)并診斷出性能差的控制回路，生成控制回路性能評(píng)估報(bào)告。根據(jù)控制回路性能指標(biāo)評(píng)分情況一般將控制回路評(píng)價(jià)為優(yōu)、良、差三個(gè)等級(jí)。針對(duì)性能差及長期處于手動(dòng)狀態(tài)的控制回路，可以采用專業(yè)技術(shù)分析、數(shù)據(jù)分析、設(shè)備檢查等技術(shù)手段相結(jié)合的方式進(jìn)行問題診斷和整改。

通過控制回路評(píng)估可以避免出現(xiàn)“為投自動(dòng)而投自動(dòng)”的現(xiàn)象，如： 控制閥位設(shè)限、設(shè)置不合理的PID參數(shù)、現(xiàn)場控制閥的上下游截止閥限流或開副線等情況。

控制回路評(píng)估的KPI指標(biāo)一般包括穩(wěn)定性、快速性、準(zhǔn)確率、飽和率等，穩(wěn)定性是評(píng)估回路受外界擾動(dòng)而偏移穩(wěn)態(tài)后恢復(fù)穩(wěn)態(tài)的特性；快速性是評(píng)估回路能夠跟蹤設(shè)定值的響應(yīng)速度特性；準(zhǔn)確率是評(píng)估回路達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)被控量的實(shí)際值跟蹤設(shè)定值的準(zhǔn)確性；飽和率是指評(píng)估每個(gè)控制回路統(tǒng)計(jì)時(shí)間范圍內(nèi)投自動(dòng)的無效控制情況。一般建議控制回路性能計(jì)算公式為

單回路控制性能=[0.6×穩(wěn)定率+0.2×準(zhǔn)確率+0.2×(1-飽和率)]×100%

(1)

時(shí)至今日，在工程實(shí)際中，PID 控制器因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)成為工業(yè)控制中應(yīng)用最為廣泛的控制器。它是比例、積分和微分調(diào)節(jié)規(guī)律的線性組合，吸取了比例調(diào)節(jié)的快速反應(yīng)功能、積分調(diào)節(jié)的消除誤差功能和微分調(diào)節(jié)的預(yù)測功能等。在實(shí)際應(yīng)用中，P，I，D三個(gè)參數(shù)應(yīng)相互配合，組合使用。

中石化齊魯石化分公司在生產(chǎn)操作層采用以理論和人工經(jīng)驗(yàn)為指導(dǎo)、PID 整定軟件做輔助的“人機(jī)結(jié)合”PID整定與優(yōu)化工作模式，對(duì)全廠20多套裝置約1×103個(gè)控制回路進(jìn)行了優(yōu)化和整定，整定后有非常明顯的效果，測量值標(biāo)準(zhǔn)偏差平均下降30%以上，自控率大幅提升，有效減輕了操作人員勞動(dòng)強(qiáng)度，減小了裝置波動(dòng)，提高了裝置控制水平。該公司三催化各控制回路在PID整定前后的效果見表1所列。從表1中看出，PID進(jìn)行優(yōu)化整定后回路都投運(yùn)了自控，且PV值的標(biāo)準(zhǔn)偏差大幅度降低，平均降幅在78.2%，表明控制結(jié)果的平穩(wěn)性明顯增強(qiáng)，達(dá)到了預(yù)期效果。

表1 三催化各控制回路PID整定效果

2.2 報(bào)警管理

報(bào)警是當(dāng)設(shè)備故障、工藝偏差或異常情況發(fā)生時(shí)通過聽覺或視覺等方式對(duì)操作人員進(jìn)行通知的一種手段，報(bào)警需要操作人員進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)、判斷和處理，以免造成事故的發(fā)生。

報(bào)警信息必須很清晰地反映問題所在，并指導(dǎo)操作員做出正確響應(yīng)。如果報(bào)警數(shù)量過多，以至于超出了操作員的承受能力，稱為報(bào)警泛濫(alarm flood)。對(duì)報(bào)警的正確響應(yīng)能夠使工藝更加穩(wěn)定，避免嚴(yán)重事故的發(fā)生。多起歷史上發(fā)生過的工藝安全事故的原因之一就是由于員工對(duì)報(bào)警的不響應(yīng)或錯(cuò)誤響應(yīng)，比如2005年BP德克薩斯州煉油廠爆炸等。

報(bào)警管理是通過OPC的AE接口實(shí)時(shí)自動(dòng)采集與辨識(shí)DCS的報(bào)警數(shù)據(jù)與事件，利用統(tǒng)一的規(guī)則對(duì)采集到的報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、解析、統(tǒng)計(jì)、挖掘和優(yōu)化等，實(shí)現(xiàn)對(duì)報(bào)警信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測和狀態(tài)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)對(duì)擾動(dòng)、頻繁、無效報(bào)警的分析診斷，將報(bào)警問題和處置過程存儲(chǔ)至報(bào)警知識(shí)庫，為操作人員提供報(bào)警指導(dǎo)，提高報(bào)警響應(yīng)速率，支持報(bào)警優(yōu)化策略編制，減少報(bào)警數(shù)量，提高報(bào)警質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)報(bào)警的持續(xù)優(yōu)化。

石化企業(yè)應(yīng)根據(jù)報(bào)警事件后果嚴(yán)重性將報(bào)警優(yōu)先級(jí)分為緊急、重要、一般三級(jí)。緊急和重要報(bào)警應(yīng)設(shè)置一級(jí)報(bào)警和二級(jí)報(bào)警，一般報(bào)警應(yīng)設(shè)置一級(jí)報(bào)警，并根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置二級(jí)報(bào)警。一級(jí)報(bào)警是指工藝參數(shù)的高限或低限報(bào)警，即工藝參數(shù)超出正常操作范圍；二級(jí)報(bào)警是指工藝參數(shù)的高高限或低低限報(bào)警，即工藝參數(shù)超出安全操作范圍。正常情況下緊急報(bào)警約為報(bào)警總數(shù)的5%左右，重要報(bào)警約為報(bào)警總數(shù)的15%左右，一般報(bào)警約為報(bào)警總數(shù)的80%左右。報(bào)警管理的KPI指標(biāo)一般包括時(shí)平均報(bào)警數(shù)(平均每小時(shí)報(bào)警次數(shù)，指標(biāo)為小于6次)、10 min峰值報(bào)警數(shù)(每10 min內(nèi)出現(xiàn)的最大報(bào)警次數(shù)，指標(biāo)為小于10次)、24 h持續(xù)報(bào)警數(shù)(報(bào)警持續(xù)時(shí)長在24 h以上的平均報(bào)警次數(shù)，指標(biāo)為0次)、Top 10高頻報(bào)警占比(頻次排名前10位的參數(shù)的報(bào)警次數(shù)之和占報(bào)警總次數(shù)的百分比，指標(biāo)約1%～5%)。

該公司已經(jīng)實(shí)施了11套裝置的報(bào)警管理，完成超過1.3×104個(gè)儀表控制點(diǎn)的動(dòng)態(tài)報(bào)警信息采集。齊魯石化實(shí)施的報(bào)警管理系統(tǒng)分析界面如圖2所示，其中二催化裝置報(bào)警數(shù)量從每周約2.7×104次減少到1.4×104次左右，下降48%，無效報(bào)警被及時(shí)優(yōu)化，裝置報(bào)警的有效性大幅提高。

圖2 齊魯石化報(bào)警管理系統(tǒng)分析界面示意

2.3 先進(jìn)控制和在線優(yōu)化

APC是指采用科學(xué)、先進(jìn)的控制理論和控制方法，以工藝過程分析和數(shù)學(xué)模型計(jì)算為核心，以控制網(wǎng)絡(luò)為信息載體，通過多變量協(xié)調(diào)和約束控制實(shí)現(xiàn)卡邊操作，以獲取更好的經(jīng)濟(jì)利益。RTO是指結(jié)合現(xiàn)場操作數(shù)據(jù)、產(chǎn)品及原料分析數(shù)據(jù)、市場價(jià)格數(shù)據(jù)和工藝知識(shí)，利用數(shù)學(xué)模型、機(jī)理模型和快速、高效的優(yōu)化計(jì)算技術(shù)，優(yōu)化調(diào)整生產(chǎn)裝置的運(yùn)行參數(shù)，增強(qiáng)其對(duì)環(huán)境變化、原材料波動(dòng)和市場變化等的適應(yīng)能力，使生產(chǎn)裝置始終處于高效、低耗和安全的最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)。

APC投用后裝置趨于穩(wěn)態(tài)操作，通過卡邊操作獲取效益 ，RTO投用后在保證裝置穩(wěn)態(tài)操作的前提下，通過實(shí)時(shí)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)裝置效益最大化 。RTO是在已經(jīng)實(shí)施APC的基礎(chǔ)上建立的優(yōu)化系統(tǒng)，APC的受控變量CV值自動(dòng)從RTO獲取最優(yōu)結(jié)果。裝置操作層的優(yōu)化架構(gòu)如圖3所示。

圖3 裝置操作層的優(yōu)化架構(gòu)示意

APC的KPI指標(biāo)一般包括控制器優(yōu)化投用率、綜合模型質(zhì)量指數(shù)、MV有效投用率、CV值卡邊百分率等，計(jì)算公式為

(2)

(3)

式中：p1，p2…pn——CV1，CV2…CVn的權(quán)值；CV1，CV2…CVn——模型質(zhì)量指數(shù)。

(4)

(5)

該公司1991年在煉油廠第二催化裂化裝置的反應(yīng)再生單元引進(jìn)了美國SETPOINT公司的先進(jìn)控制技術(shù)，是中石化第一家引進(jìn)國外先進(jìn)控制技術(shù)的企業(yè)，也是中石化系統(tǒng)APC應(yīng)用較多較好的企業(yè)，目前有22套APC正在運(yùn)行，有2套R(shí)TO正在建設(shè)，并成為智能工廠的重要組成部分。該公司某裝置APC創(chuàng)新型投用界面如圖4所示。該公司將APC操作界面進(jìn)行了創(chuàng)新，將界面進(jìn)行了細(xì)化分解和目標(biāo)分解，增加了數(shù)據(jù)分析，將優(yōu)秀操作經(jīng)驗(yàn)注入，形成精準(zhǔn)控制，克服了傳統(tǒng)APC界面變量過多和控制分散的弊端，使控制邏輯更加清晰，控制目標(biāo)更加明確，便于維護(hù)人員維護(hù)，便于操作人員使用，便于技術(shù)人員分析。

2.4 控制系統(tǒng)智能管理和工控安全

以DCS為主的控制系統(tǒng)智能管理在國內(nèi)剛剛開展應(yīng)用，這一部分在生產(chǎn)操作層是非常重要且很有必要的，控制系統(tǒng)是裝置的眼睛。

控制系統(tǒng)智能管理能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控全廠DCS，SIS及PLC等控制系統(tǒng)的硬件、軟件、組態(tài)、端口、服務(wù)等；能夠?qū)⒖刂葡到y(tǒng)的組態(tài)方案通過方框圖、邏輯圖清晰展現(xiàn)出來；能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)控制系統(tǒng)的軟硬件異常，做好變更管理；能夠?qū)崿F(xiàn)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程備份和恢復(fù)；能夠通過對(duì)控制系統(tǒng)的監(jiān)控和管理保證控制系統(tǒng)的安全，實(shí)施缺陷管理。

該公司已經(jīng)實(shí)施了15套DCS的智能遠(yuǎn)程監(jiān)控，下一步將繼續(xù)進(jìn)行推廣。通過智能遠(yuǎn)程監(jiān)控實(shí)現(xiàn)了控制系統(tǒng)的“網(wǎng)上巡檢”及維護(hù)管理的高效性、及時(shí)性和可追溯性。

工控安全主要是在DCS控制網(wǎng)上部署DCS軟件探針、主機(jī)硬件探針、網(wǎng)絡(luò)硬件探針、工業(yè)防火墻等，在保證不影響DCS正常監(jiān)控業(yè)務(wù)、不改變DCS網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和保證DCS自身安全的同時(shí)，監(jiān)控整個(gè)DCS的安全隱患、異常和威脅狀態(tài)等，實(shí)現(xiàn)工業(yè)控制系統(tǒng)的安全可視化監(jiān)控。DCS探針采集的數(shù)據(jù)主要包括系統(tǒng)故障、系統(tǒng)漏洞及補(bǔ)丁、系統(tǒng)配置、系統(tǒng)資源占用、用戶操作行為、網(wǎng)絡(luò)連接、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、DCS核心業(yè)務(wù)進(jìn)程及服務(wù)啟停、防護(hù)能力狀態(tài)、防護(hù)系統(tǒng)、外部存儲(chǔ)接入等。

2.5 軟儀表

軟儀表是應(yīng)用機(jī)理分析和大數(shù)據(jù)分析等數(shù)學(xué)方法，建立難測量參數(shù)與可測量變量之間的關(guān)系模型，并以這些相關(guān)可測量變量作為輸入，用軟件計(jì)算方法給出被測量參數(shù)的實(shí)時(shí)預(yù)估值。建立準(zhǔn)確的軟儀表模型并通過化驗(yàn)分析校正實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測，對(duì)指導(dǎo)生產(chǎn)具有重要意義。軟儀表系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理、輔助變量選擇、模型開發(fā)及應(yīng)用和模型校正四個(gè)模塊組成。

該公司建立了量化APC軟儀表的評(píng)價(jià)模型，通過與化驗(yàn)值的對(duì)比將軟儀表評(píng)價(jià)分為優(yōu)、良、中、差四個(gè)等級(jí)，并對(duì)22套在用APC中重點(diǎn)關(guān)注的30多塊軟儀表，根據(jù)每月的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)軟儀表采取工藝機(jī)理和數(shù)學(xué)回歸相結(jié)合的方式進(jìn)行不斷優(yōu)化調(diào)整以提高軟儀表評(píng)價(jià)指數(shù)，同時(shí)將軟儀表上傳到操作層實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，取得了較好效果，其中有12塊質(zhì)量軟儀表達(dá)到了“優(yōu)”，為減少裝置化驗(yàn)頻次奠定了基礎(chǔ)。三催化穩(wěn)定汽油干點(diǎn)軟儀表與化驗(yàn)值對(duì)比如圖5所示，可以看出軟儀表計(jì)算誤差在可以接受的范圍內(nèi)，誤差小于1%，效果良好。

2.6 設(shè)備健康管理和大數(shù)據(jù)分析

設(shè)備健康管理和大數(shù)據(jù)分析主要是聚焦設(shè)備運(yùn)行維護(hù)階段，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化管理的顯示參數(shù)，展示性能，揭示規(guī)律和事前風(fēng)險(xiǎn)管控、事中狀態(tài)受控、事后績效可控，提升設(shè)備可靠度和裝置安全、穩(wěn)定和長周期運(yùn)行水平。

該公司在智能工廠過程操作層建設(shè)中完成了39臺(tái)大機(jī)組、62臺(tái)加熱爐和72臺(tái)壓力容器的數(shù)據(jù)收集和模型搭建，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的綜合監(jiān)控，以及設(shè)備監(jiān)控參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和趨勢監(jiān)測。針對(duì)關(guān)鍵機(jī)組建立不同設(shè)備類別故障診斷模型，提供不同設(shè)備診斷規(guī)則推理引擎，自動(dòng)獲取狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行征兆轉(zhuǎn)換后，按優(yōu)先級(jí)順序進(jìn)行案例診斷、規(guī)則診斷、人工診斷并出具相應(yīng)的診斷報(bào)告，同時(shí)預(yù)測故障發(fā)展的趨勢。

在設(shè)備大數(shù)據(jù)分析方面提供機(jī)組和腐蝕的標(biāo)準(zhǔn)化分析，展示雷達(dá)圖效果。通過對(duì)描述設(shè)備狀態(tài)的維度指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，展示裝置目前所有設(shè)備各維度的運(yùn)行狀態(tài)，并給出計(jì)算結(jié)果；通過標(biāo)準(zhǔn)化和統(tǒng)計(jì)分析對(duì)異常測點(diǎn)進(jìn)行預(yù)警；通過測點(diǎn)的趨勢分析，查找測點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，并依據(jù)相關(guān)性的算法，定量分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性。

3 結(jié)束語

該公司生產(chǎn)操作層面對(duì)智能工廠的應(yīng)用正在不斷探索中，還有很多生產(chǎn)操作層的APP有待去開發(fā)，如一鍵操作、工藝大數(shù)據(jù)分析、裝置自動(dòng)提降量、加熱爐智能管理、腐蝕管理等。生產(chǎn)操作層智能一體化也可以理解為是石化操作層的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)目前仍處于起步階段，由于平臺(tái)具有行業(yè)屬性，不同行業(yè)平臺(tái)的設(shè)計(jì)理念可以相互借鑒，但具體細(xì)節(jié)需要滿足不同行業(yè)的業(yè)務(wù)需求。因此，設(shè)計(jì)一個(gè)平臺(tái)需要了解這個(gè)行業(yè)的背景和業(yè)務(wù)需求。

一個(gè)平臺(tái)需要為業(yè)務(wù)的開展提供“數(shù)據(jù)資源”和“能力資源”。人們強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)資源”比較多，而關(guān)注“能力資源”比較少。“AI算法工具化、業(yè)務(wù)場景定制化”是平臺(tái)支撐下的應(yīng)用發(fā)展趨勢，其中，“AI算法工具化”是指平臺(tái)必須要有一個(gè)適合煉化企業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)的AI工具集；“業(yè)務(wù)場景定制化”是指IT技術(shù)人員和業(yè)務(wù)人員依靠AI工具能夠方便進(jìn)行業(yè)務(wù)場景訂制。希望今后在“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)字賦能、智能引領(lǐng)”的帶動(dòng)下，有更多操作層的智能化應(yīng)用APP借助于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開發(fā)出來并落地生根發(fā)芽，為企業(yè)提質(zhì)增效和數(shù)字化轉(zhuǎn)型做出貢獻(xiàn)。