數字交付與工廠運維銜接優化方案研究

孫寶平

(中國石化工程建設有限公司，北京 100101)

近年來，在“工業4.0”和“工業互聯網”等理念引領下，全球制造業掀起工廠信息化和智能化高潮，作為流程制造業的代表，石化行業身處其中。石化工廠生態圈中的企業積極參與智能工廠建設并形成共識，應從工廠生命周期的起點就定義好智能工廠，工程建設數字化交付和工廠運維應更緊密、更高效地銜接。本文以數字化交付與智慧工廠互通互聯為目標，識別問題并探討相關解決方案。

1 數字化工廠建設的發展與矛盾

1.1 數字化工廠建設的發展

1996年，《數字化生存》[1]一書預言了數字化時代，新一輪科技革命、信息革命引領生產力要素和生產關系轉向數字化重構，經濟活動逐步走向全面數字化。2011年，美國麻省理工斯隆管理學院第一次提出了數字化轉型的概念，此后十年間，“工業4.0”、“工業互聯網”以及“中國制造2025”等基于數字化的戰略在各國不斷出現，工業化與信息化相融合的理念深入人心，并在制造業、物流行業等領域獲得了飛速發展。石化行業作為流程制造業的代表，與離散制造業具有明顯的區別，工廠數字化、智能化的解決方案更加復雜，更加向工廠生命周期源頭延伸，其中工廠建設過程中的數字工廠規劃和數字化交付業務是極為重要的一個環節。國際石化公司如埃克森美孚、殼牌、BP等在打造數字化工廠方面不遺余力，與工程服務企業如福陸、德西尼布以及沃利帕森等聯合建立數字化工程交付體系和標準，國內石化行業也先后發布了《石油化工工程設計數字化交付標準》[2]及相關實施細則，數字化交付逐步形成框架和統一標準。從工程建設角度定義了核心概念，包括數字化(digitalization)、數字化交付(digital delivery)、數字化工廠(digital plant)，其中，數字化工廠定義為“由工程建設階段產生的數字化靜態信息、運行維護階段產生的數字化動態信息、基于工廠對象的關聯關系及信息管理平臺構成的綜合體”。數字化平臺運營商、軟件商如西門子、霍尼韋爾、海克斯康、AVEVA等不斷提出連接數字化工程與數字化企業的解決方案。對于建設期數字化工廠和運維期數字化工廠的關系[3]如圖1所示，該圖表達了數字化交付對于數字化工廠的意義和關聯關系，其他的數字化交付平臺服務商也做了類似的研究[4]。

圖1 工程數字化與運維數字化架構設計示意

在實踐方面，石油化工企業在建設數字化企業方面做了大量投入。中國石化集團公司早在“十二五”期間在九江石化、鎮海煉化、茂名石化、燕山石化開展石化智能工廠試點建設，建成投用了諸多數字管理平臺，如煉化一體化全流程優化平臺、安全環保監測管理系統、能源管理與優化系統和設備狀態監測系統等，這一階段被稱為石化智能工廠(1.0)[5]。在“十三五”期間乃至進入“十四五”后，智能工廠在1.0的基礎上不斷進階，各個石化基地均在建設階段既要布置數字化交付，解決數字化工廠“倒置”于物理工廠之后的問題，也強化了數字化交付數據的利用。孫麗麗[6-7]等提出，數字化交付是從研發和設計源頭開始，集成工程建設全過程的大數據庫交付，在數字化交付基礎上，將物理工廠全部軟件、硬件設施用數字化信息進行全方位描述和展示的數字化工廠，提升信息的利用價值，實現信息化與生產過程、工廠經營管理、產供體系、維修維護的深度融合。吳青[8]綜合了各方觀點，認為進階的智能煉化企業應具有自動化、數字化、可視化、模型化、集成化、網絡化、智能化和綠色化八大特征。

1.2 目前數字化工廠存在的主要問題

從數字化交付到智能工廠建設，各個環節投入很大，對石化行業高質量發展起到了明顯的推動作用。但發展過程中也存在一些問題，從國內已有的數字化交付和數字化工廠的案例來看，在數字化建設方面的效益不明顯，大數據的價值還沒有充分挖掘和體現。問題歸納為如下幾點：

1)“信息孤島”問題。調研發現，各企業智能化建設的側重點不同[9]，有的側重全廠和裝置級的生產管控，有的側重生產模型與財務模型的聯動優化；有的側重安全生產與應急管理，直至智能化的設備完整性管理。但各個應用之間的壁壘還比較明顯，一方面受限制于統一工廠數據庫建設和數據前臺、中臺和后臺的整體規劃，另一方面受有形的工廠管理部門間的職能劃分，智能工廠建設還未發揮對工廠管理的引領作用。

2)“數據成災”問題。通常工業大數據存在著4V特征[10]，即：大規模(volume)、速度快(velocity)、類型多(variety)和價值性(value)，在石化領域，隨著數字化交付的完善，產生體量龐大的工廠數據庫，同時隨著智能工廠建設的深入和在線數據監控采集能力的提升，也產生類型多樣的實時數據。數字化交付數據和企業生產數據對存儲構成一定壓力，更主要的是數據分析與應用不足，交付數據和實時數據最終變成了相對“靜態”的數據，大數據價值發揮不足。

“信息孤島”和“數據成災”問題影響了工廠高質量運維和發展，分析原因，主要為數字化交付和智能工廠建設銜接不夠緊密，工程數據和工廠數據交互不足，數據之間缺少一條能夠起到串聯作用的“線”，通過對國內外已有數字化工廠的相關研究發現，有的集中在工廠全生命周期的前端，研究和總結數字化交付；有的集中在工廠運維階段，研究和總結數字化工廠運行。二者如何做好銜接和數據交互，相關的研究和實踐較少。在該環節上，以設計院為核心的工程服務企業應發揮更大作用。

2 數字化工程與智能工廠的銜接優化方案

2.1 工程階段建立以數據庫為源的“數字繼承”

自21世紀以來，國內石化行業各工程設計和總承包企業陸續開展三維協同設計系統，依托三維模型平臺開展多專業合作，完成設備布置、管道布置、儀表布置和碰撞檢查等工作，在交付二維設計圖紙的同時，也提供給業主可參考的三維設計模型，隨著參與專業的增多，三維協同設計逐步完善，形成數字工廠模型。2018年《石油化工工程設計數字化交付標準》，進一步助推了數字孿生工廠的誕生。數字工廠現階段“數字孿生”工廠的本質是數字工廠與物理工廠平行建設，但兩個孿生工廠之間，總會存在一定差異，降低了數字工廠的可靠性，因此“數字孿生”并非工廠建設的理想狀態，從工程建設的組織上，“數字孿生”向“數字繼承”進階，如圖2所示。數字工廠與物理工廠從并行轉向順序誕生，真正做到數據同源，準確的數據才能為未來的工廠應用打好基礎。

圖2 “數字孿生”向“數字繼承”進階示意

關于數據同源問題，近年在工程設計和總承包企業逐漸得到重視并重點解決，基于集成化設計的數字交付迅速發展，在設計方面，配管等專業三維設計與施工順序展開比較成熟完善，而下游土建結構安裝等專業仍處于發展階段，采購信息和施工信息與設計信息的關聯也處于發展中。施工過程中的材料管理、焊接管理均應始于數據平臺，終于物理實體，這些過程管控的資料在工廠運維階段都將作為檢修和質量安全管理的重要依據。比如設備、管道的焊接信息，焊接質量檢測點的分布和檢測結果，可作為設備管道生命周期管理的重要輸入，作為設備完整性管理算法的條件之一。

2.2 提升交付數據應用

數字化交付在解決數據同源的問題后，另一個關鍵提升方案是，將運行階段的數據必須或為有價值的正資產。這些數據在運行階段必須成為有價值的正資產，參與到工廠運維與管理中。從實踐看，目前的數字交付物，很大一部分數據沒有得到應用，只是“檔案數據”，這些“檔案數據”要么沒有找到應用場景，要么處于在數字化交付數據庫的底層，不便于檢索應用。工程數據庫從“數據”到“應用”的轉化路徑，是將數字化交付銜接起來的最佳方案。數字化交付工程交付數據庫到工廠運維應用轉化流程如圖3所示。

圖3 數字化交付工程數據庫到工廠運維應用轉化示意

在應用場景方面，除工藝儀表數據在生產運維平臺上(DCS、LIMS、SIS、PIMS等)得到較好應用外，尚應發揮三維模型工廠和采購施工全過程數據的價值。其中，三維模型工廠在已有監控、培訓等應用的基礎上，作為在線作業票管理、設備、管道、閥門、模擬維修管理等應用的基礎，以在線實時培訓、事前培訓降低現場作業安全風險，通過在線審批、系統標記增強部門間、班組間協同合作，提高工廠安全生產管理水平。而采購施工等建設全過程數據，應在備品備件調用、補充和包括腐蝕監測在內的設備、管道完整性管理等方面發揮作用。用于工廠運維的數字化交付數據越多，越能夠提升數字化交付水平，還能夠促進工廠一體化數字管理水平，有效治理“信息孤島、數據成災”等問題。對于從工程數據到工廠應用的銜接，重要課題是應用數據到工程數據的反饋，一方面是運維數據對工程數據的更新、修正和補充，另一方面是通過物聯網手段將現場監測數據抓回運維系統，再反饋給工程數據庫，始終保持底層數據庫的準確，擁有全面高質量的大數據，是智慧工廠的基礎。

2.3 提高工程數據反饋率

當數字化工廠交付后，數據信息從工程公司流向石化工廠，但信息僅在工程公司與工廠之間進行了一次單向流動，并不能發揮數字化交付的全部價值。對于不少企業來說，工廠或裝置投入運行后，即形成一個相對封閉的運維系統，在運行過程中，所做的經常性的裝置優化，性能調整、PID整定等，依靠于工廠工藝、儀表專家和操作技術人員的經驗，或者依靠企業集團的專家體系[11]，企業與設計院的互動不多，工廠生產過程中一些不適用的控制參數漸漸脫離自動控制，裝置自動控制率降低，裝置效能優化只局限于局部優化。建議在工廠建設階段就考慮接口預留，工廠運行階段向工程服務企業反饋裝置生產信息，由此，前建設階段的工藝、儀表、設備等設計和計算后續都可以進行再優化，遠程診斷，從工程到工廠數據流動如圖4所示。

圖4 從工程建設到工廠實際數據流動示意

3 工程服務企業的改進提升

從數字化工程到數字化工廠，所需的改進和跨越不少，從建設方、工程服務方，到數字化平臺服務商，都扮演著重要角色。對于工程設計、工程總承包企業來說，由于承擔著為工廠打造優質基因，為工廠賦予數字化生命力的角色，在數字化鏈條上所做的改進提升工作尤為重要。

3.1 數字化交付優先的工程交付體系

目前，工程設計企業和總承包企業在數字化交付方面已基本成熟，為推動數字化交付走向深入，形成更準確、更集成的數字交付物，有如下建議：

1)從交付標準建設入手，使其參與建立數字交付物優先的交付體系。數據庫交付、三維交付優先于紙介紙交付和二維交付，對于設計方，設備管道鋼結構制造加工方和現場施工方，均以三維交付物為實施依據，在三維平臺上集成各階段工作，確保數字交付物為唯一數據源。

2)研究交付物的開放性。創造條件為企業對運維數據向工程數據進行更新、反饋，設計開放、便捷和操作性強的數據界面。

3)需研究交付物的技術秘密保護和知識產權共享，使工廠在應用數字化交付成果時，工程服務企業的權益得到保護。

3.2 交付平臺和智能工廠運維平臺的應用

目前，工程服務企業在工廠設計建設過程承擔了數字化拿總和數字化交付職責，而全廠運維系統的建設通常由第三方服務商規劃和建設，二者缺乏統籌，造成銜接不暢。建議如下幾方面：

1)負責數字化拿總和交付的設計、總承包企業，應發揮自身對工廠數據和運維深入了解的優勢，負責統籌企業運維平臺規劃和建設，使得工程階段的原生的靜態數據，在工程運維階段得到更全面應用。

2)以數字化交付為數據后臺，構建數據量適宜的數據中臺和針對性強的數據前臺，識別不同類型的交付信息判別并分類，面向不同智能的工廠用戶，定義數據標簽的展開和折疊方案，在數據中臺的支撐下，定制數據前臺，使得交付數據應用更加便捷。

3.3 在線設計回訪和遠程診斷

1)工程設計和總承包企業應深化與工廠的合作，將工程交付后相對封閉的工廠，優化調整并延伸為工程服務企業對交付工廠和裝置的全面在線回訪和在線診斷，通過回訪和診斷共享專家資源，為企業創造價值，積累經驗，不斷提升設計水平，實現數據驅動下的共贏。

2)工程服務企業應考慮將在線回訪、在線診斷與工程設計、總承包打包，提高附加值，降低工廠運維階段的二次投入。以一攬子服務為基礎，布置數據交換的軟件接口和通信接口，做好規劃。工程總承包企業獲得工廠運行數據，開展二次優化并且多次迭代，拓展了業務范圍。將迅速提高工程水平，成為咨詢和工程一體的工程企業。

4 結束語

本文在研究調研的基礎上，分析了石化工廠建設的數字化交付和智能運維發展中存在的問題，重點研究數字交付與運維的銜接方案，工程服務企業的服務不應止于交付，而是貫穿于工廠全生命周期，打造更具技術含量的數字服務價值鏈，為石化企業高質量發展做出貢獻。