大型化工企業智能工廠建設探討

吳春暉

(上海華誼集團股份有限公司，上海 200040)

近十年來，中國流程制造業持續快速發展，總體規模大幅提升，綜合實力不斷增強，生產工藝、裝備和自動化水平都得到了大幅度的提升，中國己成為世界上門類最齊全、規模最龐大的制造業大國[1]。但從制造業增長率、勞動生產率、創新能力等各方面衡量，中國制造業大而不強、發展質量不夠高的問題十分突出。為進一步增強制造業核心競爭力，早日成為制造業強國，智能制造上升為國家戰略。

近年來，國家相繼發布了《中國制造2025》[2]、智能制造發展規劃(2016—2020年)[3]、《國家智能制造標準體系建設指南(2018年版)》[4]等，明確指出了國內智能工廠建設的迫切性和建設標準，包括：智能工廠設計、建造與交付，智能設計、生產、管理、物流和集成優化等。智能工廠建設的重點是智能工廠設計、智能工廠交付、智能生產和集成優化等標準，主要用于規定智能工廠設計、建造和交付等建設過程和工廠內設計、生產、管理、物流及其系統集成等業務活動的要求，確保智能工廠建設過程規范化、系統集成規范化、產品制造過程智能化。

目前，世界上尚無完整意義的智能工廠案例，各國都在進行積極的探索。國外如Shell和BP公司在三維數字化工廠、生產實時優化、設備智能管理、能源管理、移動巡檢等方面進行了探索。國內如九江石化、鎮海煉化、茂名石化、青島煉化、煙臺萬華、神華寧煤、新安化工等企業也積極開展了智能工廠建設實踐，取得了一些經驗，也起到了一定的示范效果。

1 智能工廠建設目標

根據華誼集團“數智華誼”規劃的要求，結合華誼欽州新材料一體化基地一期項目建設的實際情況，在數字化工廠的基礎上，運用物聯網、云計算及大數據等技術加強信息管理和應用服務，推動工廠運營的持續優化；構建一體化、智能化環境，從而達到生產運營智能管理、業務分析精準預測、決策支持科學合理；以“安全、綠色、效益”為核心建設國內一流的生產自動化、管理可視化、能耗最優化、運營智能化、監控診斷遠程化的智能工廠。

2 智能工廠總體架構

在華誼欽州新材料一體化基地智能工廠建設目標的指引下，結合具體業務管控需求和智能工廠最新技術發展趨勢梳理，重點圍繞1個數據中心、1個互聯網平臺、3個管控層次(智慧運營層、智能生產層和智能優化層)、12大主要智能化業務應用子系統(智慧運營管理、智能生產執行、全生命周期設備管理、智慧能源管理、安環一體協同及應急聯動管理、全面質量管理、智能倉儲物流、三維數字化、生產調度優化、PID參數整定、裝置先進控制和協同實時優化)和1個長期運行機制，智能工廠的詳細功能架構如圖1所示。

圖1 智能工廠總體架構示意

3 智能工廠主要系統

3.1 智能工廠門戶

智能工廠門戶是針對企業的新戰略，通過先進成熟的計算機網絡技術和通信技術手段構建一個高質量、高效率、智能化、無地域限制的管理平臺，集成基礎信息于一體的綜合應用平臺。

門戶與公司內部各種業務系統、智能工廠各業務系統集成，并提供運營管理平臺和決策支撐平臺，信息發布與共享、企業交流與協作、應用集成與展示，充分發揮信息資源的價值，建立統一的信息發布和展示平臺，通過門戶來訪問各應用系統，實現單點登錄，通過選擇不同的布局方式，實現千人千面的展示效果。智能工廠門戶如圖2所示。

圖2 智能工廠門戶示意

3.2 移動應用平臺

移動應用平臺支持各業務系統，實現綜合展示、流程列表顯示、審閱流程、流程審批等業務應用功能。

移動應用與子系統權限管理一致，支持對不同級別人員設置分層權限，可自動獲取相應的流程、任務信息并提醒推送，通過移動終端及時掌握待辦工作及流程審批事項。

移動應用支持生產統計數據的查詢，通過圖形化數據組態方式將各數據整合并進行數據展示與分析。系統可通過移動終端數據查詢應用隨時隨地對生產指標進行流程圖實時監控、歷史數據查詢并顯示指標歷史數據趨勢圖，當指標超出生產正常范圍時，系統進行預警提醒。

移動應用綜合展示支持多種數據庫和數據源，通過數據源接口將不同業務模塊的數據整合到綜合展示應用。綜合展示支持數據通過移動終端以表單或圖表(流程圖、柱狀圖、餅圖、曲線圖等)的方式進行展示。

3.3 領導駕駛艙

領導駕駛艙的目標是建立集中統一的生產運營指揮平臺，實現生產運營數據的統一抽取、加工和存儲，滿足企業的多層次業務和管理人員的業務查詢、統計和分析，有效避免信息“孤島”，為“全口徑統計”“數據一致”和“數出一門”提供支撐，對企業生產經營決策及問題迅速響應提供數據支持。

領導駕駛艙的數據主要來源于企業資源計劃系統(ERP)、生產執行系統(MES)、能源管理系統(EMS)、實驗室信息管理系統(LIMS)、設備管理系統(EAM)、商務智能駕駛艙(BI)、供應商管理系統(SRM)、全面預算系統(BPC)、主數據管理系統(MDM)、資金管理系統(TMS)、財務共享系統(FSS)、協同辦公系統(OA/BPM)等各應用子系統。系統架構由源系統、企業級數據湖(數據中臺)、信息展示三個層次構成。企業領導通過駕駛艙可綜合瀏覽公司的采購、生產、銷售、庫存、供應鏈、安全等各相關情況。

3.4 智慧運營

欽州基地作為集團的一個生產執行中心和成本中心，其經營管理層面的智能化業務應用在遵循集團的統一規劃前提下，結合新材料一體化基地一期項目建設的實際情況，對經營管理層的應用系統進行整體規劃，根據集團現有應用模塊的技術架構和基于工業互聯網的大數據集成管理平臺架構，采取融合、復用、替代等方式進行整合，形成該項目整體的經營管理層業務協同應用系統。

智慧運營主要包括：ERP，MDM，BPC，TMS，BI，SRM，FSS，OA/BPM等經營管理信息化和智能化系統。ERP作為智慧運營的支柱，和MDM，BPC，TMS，BI，SRM，FSS進行集成，同時與智能工廠其他系統(包括MES，LIMS，EAM，OA/BPM，安環管理系統(HSE)，倉儲物流系統(TM/EWM))進行數據交互。ERP集成及數據交互如圖3所示。

3.5 智慧生產

智慧生產是智能工廠建設的核心內容，通過OT與IT融合，實現基于工業互聯網平臺的數據互聯，實現統一平臺、統一數據、統一存儲、統一展現、統一分析優化。智慧生產建設內容包括：MES，EAM，EMS，HSE，TM/EWM，質量管控系統。

3.5.1生產執行系統

MES通過收集生產過程中大量的實時數據，并對實時事件及時處理，在企業管理層和生產控制層之間架起一座信息溝通和管理的橋梁，同時與計劃層和控制層保持雙向通信能力，從上下兩層接收相應數據并反饋處理結果和生產指令。

MES主要包括：生產計劃管理、生產調度管理、物料管理、生產績效管理、操作管理、三劑管理、變更管理、工藝管理、統計分析和移動應用等。通過MES，以平穩運行為核心，實現從計劃、調度、操作、監控、統計到績效的全生產過程規范管理及在線處理，提升工業分析和預警能力，不斷提升人員工藝與操作技能，提高生產敏捷性。

MES作為生產的管控系統，與智能工廠其他系統(包括ERP，LIMS，TM/EWM，EMS，實時數據庫(PI))和國投欽州港口有限公司、孚寶(欽州)碼頭有限公司等進行數據交互，保證系統的高效運行。MES數據交互如圖4所示。

3.5.2設備管理系統

EAM是以實現設備全生命周期管理的“數字化、標準化、精細化、智能化”為目標，以設備健康運行為核心，建立設備智能檔案(與數字化交付系統集成)、進行全過程監控、智能診斷與預測，促進設備可靠性(績效)持續改善，保障企業關鍵機組穩定高效運行、降低備件占用庫存成本、提高日常巡檢和維修維保的計劃性和科學性。

EAM包括：設備檔案管理、設備維保管理、設備巡檢管理、設備運行管理、特種設備管理、備品備件管理、智能診斷和預警等。EAM與智能工廠其他系統(包括ERP，HSE，OA/BPM，TM/EWM，LIMS，數字化交付系統(AVEVA))進行數據交互，達到設備管控目標。EAM數據交互如圖5所示。

圖3 ERP集成及數據交互示意

圖4 MES數據交互示意

圖5 EAM數據交互示意

3.5.3安環管理系統

HSE是集實時監控、安全管理及應急指揮一體的管控平臺，通過有效地對工廠整體安全環保狀況進行全方位的實時監測、集中展示和管理、事故預警、故障報告等，促進“雙控”體系的有效執行。

圖6 HSE數據交互示意

3.5.4能源管理系統

EMS通過建立能源基準、指標體系和優化管理流程實現全介質、全口徑的能源管理規范，形成從計劃、執行監控、統計、績效評價、考核的管理閉環，并實現蒸汽動力、電力、燃料氣、氮氣4類公用工程系統節能增效，實現生產與能源管理協同優化，并提高能源管理工作效率。

EMS包括：能源基準、能源計劃、能耗監測、能源平衡、能源績效和能源對標等。EMS與智能工廠其他系統(包括MES，PI)進行數據交互，達到能源管控目標。

3.5.5質量管控系統

質量管控系統包括質量管理系統(QMS)和LIMS。QMS實現從供應商質量、原材料質量、生產過程質量、產品出廠質量管理到售后質量全過程管理，以產品的生產流程為主線，建立全方位、多維度的質量信息管理。LIMS從實驗室分析樣品登記到報告生成和發送的全流程自動化和業務管理信息化，提高實驗室的工作效率，實現分析數據的共享，提高數據的利用水平，最大程度地減少人為因素的干擾，確保分析數據的真實可靠。

QMS包括：質量計劃、監控預警、質量查詢、質量考核、分析診斷、客戶服務、LIMS等。質量管控系統與智能工廠其他系統(包括ERP，MES，EAM，HSE)進行數據交互，達到質量管控目標。質量管控數據交互如圖7所示。

臨床分期主要與淋巴瘤侵及的范圍有關，本組患者中Ⅰ～Ⅱ期淋巴瘤共52例（50.5%），SUVmax為8.32±4.58；Ⅲ～Ⅳ期51例（49.5%），SUVmax為10.45±6.43，二者間差異無統計學意義（P＞0.05）。

圖7 質量管控數據交互示意

3.5.6倉儲物流系統

TM/EWM通過與MES，ERP，國投港口、孚寶罐區等協同化管理，實現全面出入庫及庫存的全流程信息化管理以及儲運物流的協同指揮和調度，提高運輸計劃、運輸執行、運費結算、入庫管理、出庫管理及庫內作業精細化管理水平，實現一切業務有據可查、有憑可依，并對多維度報表數據進行總結分析，提高倉儲物流管理水平。

TM/EWM包括：出入庫管理、庫存管理、物流運輸管理、煤倉管理、協同管理等。TM/EWM與智能工廠其他系統(包括ERP，EAM，MES，HSE)和國投欽州港口有限公司、孚寶(欽州)碼頭有限公司等進行數據交互，達到倉儲物流管控目標。TM/EWM數據交互如圖8所示。

3.6 智能優化

3.6.1生產調度優化

生產調度優化系統是覆蓋生產全過程的生產優化與調度排產平臺，通過現代化信息技術和數學建模手段，建立生產全流程的計劃與調度優化模型，優化企業資源流向，節能降耗，及時響應異常事件，保障產品安全高效的生產，達到“高效便捷、降低成本、信息共享”的目標。

生產調度優化系統包括：計劃優化排產、調度優化排產、計劃調度在線管理三大子系統。通過計劃排產優化、調度排產優化、應急調度優化、調度案例庫管理、成本和效益測算、模型和約束維護、可視化展示等形成全廠生產工藝全流程的生產調度優化。

計劃優化排產根據生產實際情況及優化計算方法，將MES中的月度生產計劃優化計算生成日、班排產方案供調度部門參考，并與MES進行對比跟蹤。

調度優化排產根據原料、產品的價格變動和裝置運行情況，可以進行調度優化計算生成短周期的調度排產優化方案(日、班)供調度部門參考，并與MES進行對比跟蹤。

應急調度優化通過監控調度排產相關的生產裝置實時運行情況自動判斷當前工況類型。當異常工況發生時，在生產監控圖中對異常工況進行報警預警并判斷異常工況類型(已知、未知)。已知異常工況將自動觸發以穩定系統為目標的匹配案例庫計算并生成應急預案，調度人員確定后自動發布至各相關裝置生產人員，指導各裝置操作人員快速響應。未知的異常工況將自動觸發以穩定系統為目標的優化計算方案，為調度人員提供應急指導參考。

圖8 TM/EWM數據交互示意

3.6.2PID整定

該項目采用PID整定系統，對6套氣化、2套變換、2套低溫甲醇洗、2套甲醇合成、2套甲醇精餾、2套硫回收生產裝置的PID控制回路開展性能評估與參數優化。

基于PID控制回路的運行現狀，通過應用PID軟件產品，除因儀表、閥門問題及存在多變量耦合、大滯后、干擾多等復雜特性而導致無法投用自動的PID控制回路以外，對生產裝置PID控制回路性能進行評估，快速、準確定位回路的性能缺陷問題，并利用過程辨識獲得的被控對象模型，優化計算PID控制器參數，提高裝置PID控制回路的運維管理水平，實現回路的集中量化管理和智能運維，提高裝置有效自控率，為裝置的平穩運行提供保障。

3.6.3先進過程控制系統

該項目采用先進控制系統(APC)，對6套氣化、2套變換、2套低溫甲醇洗、2套甲醇合成、2套甲醇精餾、2套硫回收生產裝置配置47個控制器。

APC采用基于模型的多變量控制和前饋控制技術，減小裝置關鍵變量的波動， 進一步提高裝置運行的安全性和平穩性，實現高附加值產品產(收)率最大化，有效降低生產能耗，提高裝置自動化水平和裝置總體經濟效益。

APC實施后的目標是提高APC控制器投用率、操作變量投用率，減少關鍵被控變量波動、降低操作員手動調節頻次，實現氣化爐總負荷與各氣化爐負荷分配控制優化、變化單元負荷分配控制優化、低溫甲醇洗負荷分配控制優化、低溫甲醇洗CO2負荷分配控制優化、甲醇合成負荷分配控制優化和硫磺回收負荷分配控制優化等，提高效益指標(降低氣化比煤耗、比氧耗，降低甲醇合成氣單耗，降低變換、甲醇合成燃料氣消耗、提高甲醇精餾產品收率等)。

3.6.4生產過程實時優化系統

該項目的生產過程實時優化系統(RTO)包括三個層次：生產裝置內部的局部協同優化、生產裝置之間物料與能量互供的協同優化、全局性的生產計劃與全流程生產執行協同優化。

通過對生產裝置實施實時優化，實時跟蹤運行工況的變化，在滿足工藝、設備約束的前提下，以產品、公用工程價格為導向，持續不斷地對裝置進行優化計算，同時將其優化結果與APC結合實現在線閉環控制，以保證裝置生產盡量達到或靠近最佳的經濟效益操作點。

在各生產裝置單元控制器的基礎上，根據當前的生產工況和裝置約束條件，以生產過程全流程機理模型為基礎，采用智能優化技術，優化關鍵單元的操作條件，根據性能指標計算出最優的操作工況，并對生產裝置整體效益有顯著影響的關鍵控制變量的最優設定值下載到APC，通過APC將各關鍵控制變量維持在最優值附近，提高產品收率，節能降耗。

在各生產裝置單元RTO的基礎上，開展全流程的智能協同優化。針對部分裝置具有多變量、強非線性耦合、運行工況多變以及不確定干擾因素等復雜特性，通過綜合考慮全流程生產過程的多個環節以及不同裝置之間的協調，將全流程生產過程以及優化目標進行多層次地劃分和降維，實現多尺度多目標的全流程智能協同優化，達到局部優化與全局優化的平衡，使上下游裝置處于較優的運行狀態，實現裝置效益、目標產品收率的最大化、裝置綜合能耗最小化。

4 智能工廠各系統集成

智能工廠子系統較多，要整合成一個有機的整體，需要通過標準接口完成數據的傳輸，該項目采用ESB標準接口進行數據流的傳輸，共開發93個接口。為更好地進行應用，該項目通過統一身份認證、單點登錄實現統一管理。智能工廠數據流如圖9所示。

圖9 智能工廠數據流示意

5 結束語

目前，智能工廠子模塊中的RTO還未實施，APC和PID整定在實施過程中，其余子系統已經上線試運行。由于智能工廠系統較多，系統間的交互比較復雜，在使用過程中還在不斷地進行改進和優化，以期望達到項目實施的目標。通過推進華誼欽州新材料一體化基地一期項目的智能工廠建設，為華誼欽州新材料一體化基地的智能工廠建設積累相關經驗，最終將打造成一流的智能工廠基地。