石油和化工行業智能工廠建設的思考

榮彥棟，李宏，田剛

(1. 中科合成油工程有限公司，北京 101407； 2. 內蒙古伊泰煤制油有限責任公司，內蒙古 鄂爾多斯 017000)

當前全球范圍內的產業競爭加劇，全世界工業競爭格局正在發生著重大變化。2013年德國提出了“工業4.0”國家戰略，在全球范圍內掀起了新一輪的工業轉型和技術升級競賽。同一時期，美國提出了 “工業互聯網國家戰略”，日本提出“新經濟增長戰略”，中國則提出“中國制造2025”戰略。

中國制造業大而不強，在自主創新能力、資源利用效率、產業結構水平、信息化程度、質量效益等方面與國際先進水平還有很大差距，應該說增強自主創新能力、加快產業升級轉型、提高全球競爭力是現階段中國制造業的內生需求。為了貫徹落實“中國制造2025”，國家各部委逐步細化相關指導政策。

在國家相關產業政策的指導和推動下，石油和化工行業作為典型的流程工業，落實和貫徹“中國制造2025”的主要表現形式即當前如火如荼開展的智能工廠建設。在該背景下，近年來智能工廠及其相關的數字化設計交付、數字化工廠等新概念如風暴一般席卷整個行業，成為炙手可熱的議題。背后起到巨大推動作用的，則是傳統的工廠控制系統軟硬件供應商以及新涌現的行業競爭者，前者積極拔高現有技術方案以鞏固其技術占位，后者則在前者既有技術基礎上提供“智能化”補充技術作為賣點。圍繞著智能工廠概念出現了很多，然而智能工廠仍然是一個“耳熟”而“不詳”的概念，在智能工廠相關理論與技術的探索和實踐過程中還存在著很多問題。

1 智能工廠的概念

智能工廠并不神秘，1974年美國Joseph Harrington博士提出了“計算機集成制造CIM(computer integrated manufacturing)”理論。“計算機集成制造系統CIMS”是CIM理論和思想的具體體現；1986年CIMS作為“863”計劃的課題之一，在國內開始立項研究；1994年10月，國家創辦《計算機集成制造系統》期刊，發行至今仍是CIM理論研究與實踐的前沿陣地。

值得一提的是，中國在CIMS方面的理論研究和實踐在國際上不僅不落后而且有卓著的貢獻[1]。1994年和1999年，清華大學和華中理工大學(現華中科技大學)憑借在CIMS的研究、開發、應用推廣和人才培養等方面做出的貢獻先后獲得美國制造工程師學會的“大學領先獎”。作為“CIMS/863”課題重點應用工廠，北京第一機床廠獲得了1995年美國制造工程師學會“工業領先獎”等。

CIM理論的提出，是為了解決在激烈的市場競爭形勢下，企業生產活動如何更高效地組織運行的問題。經過幾十年的研究、實踐與完善，CIMS已經形成了包括“先進制造”“敏捷制造”“虛擬制造”“并行工程”等具體而可行的企業生產管理理論及技術。CIMS的核心是信息集成、信息共享，通過計算機網絡技術、數據庫技術等電子化信息化技術，把企業生產過程中的各個環節聯系在一起，為適應市場需求變化和生產環境變化提供信息基礎。

雖然CIM/CIMS發端于離散工業，但事實上，現如今國內制造業尤其是流程工業中普遍建立且習以為常的PCS/MES/ERP三層架構的現代集成制造系統模型就是CIM/CIMS發展完善及向流程工業延伸的成果。典型石化工廠控制系統網絡架構如圖1所示。

圖1 典型石化工廠控制系統網絡架構示意

解讀《2018智能制造試點示范項目要素條件》，其中對于流程型智能制造從工廠設計到運行管理提出了7點構成要素，這7點要素是在政策層面刻畫智能工廠面貌的鑰匙。

以這7個要素為基礎，對比CIM/CIMS與智能工廠可以發現，所謂智能工廠是既有的CIM/CIMS在新技術發展及應用基礎上的延續、發展和提高，尤其是信息化相關技術，如高速數據網絡、大數據、人工智能等。與之相比，智能工廠概念所追求的終極目標并沒有發生根本上的改變，雖然它改了名字但并不陌生。那么，智能工廠追求的終極目標是什么？無論是全球范圍內制造業技術及市場競爭加劇的大背景，還是信息化相關技術更深層次和更廣維度的嵌入式應用，均毫無疑問地指向“提高制造業企業的經濟效益”這一終極目標。

2 國內智能工廠的技術實施概況

智能工廠是信息全面數字化的工廠，包括數據采集、數據挖掘、數據利用3個層次。目前，智能工廠實施方案圍繞著工廠設計、工廠建設、工廠運維3個主要環節，以實時化的數字鏡像工廠(數字孿生工廠)為載體開展理論研究與技術實踐。整體而言，現實的技術方案仍然發力于通過拓展和完善數據采集技術而形成數字化工廠的階段，數據挖掘和數據利用則剛剛起步，任重而道遠。智能工廠的信息來源如圖2所示。

圖2 智能工廠的信息來源示意

在智能工廠設計及建設階段，以建立在數據庫技術基礎上的結構化設計數據及三維工廠模型為典型體現，大力推進數字化交付。GB/T 51296—2018《石油化工工程數字化交付標準》于2018年發布實施，中國石油化工股份有限公司于2019年編制印發了《石油化工工程數字化交付執行細則》。受市場需求驅動，國內各大石化工程公司在數字化交付方面也積極進行了大量的IT基礎建設和技術探索，數字化交付的數據分類[2]如圖3所示。

圖3 數字化交付的數據分類示意

2.1 智能工廠在設計階段的實施現狀

在工廠設計階段，設計工作本身就是數據驅動的，設計成果的數字化體現是計算機輔助設計的自然結果。事實上，設計數據及成果以Word，Excel，AutoCAD，PDF等電子文件形式進行交付早已實現，只不過在GB/T 51296—2018[4]中進一步強調和規范了數據的“結構化”要求——形式上，體現為由交付電子文件向交付數據庫轉變。基于計算機輔助設計技術的快速發展以及提高設計工作效率的內生要求，在設計階段數字化交付推進得比較順利。近年來涌現出一大批實現設計成果數字化交付的石化項目，如鎮海煉化、浙江石化、中煤蒙大、茂名石化等。然而在設計階段也面臨著軟件不同導致的數據鴻溝問題。

目前，能夠對流程工業數字化交付提供全專業、成體系軟件技術支撐的公司如海克斯康、AVEVA和西門子公司，它們的共同特征是以“一體化協同設計”作為基礎架構的平臺，集成了各自的多專業輔助設計軟件以及項目管理功能，并且對各自范圍內的數據標準化進行了深度統一。然而它們都是封閉系統，彼此之間出于保護市場的需要有著很深的技術壁壘。具體到某個工程項目，業主往往選擇其中一家的技術標準作為全廠數字化交付的統一要求。

受歷史原因以及巨額投入的限制，國內實力較強的設計單位也只能依托其中一家建設完整的數字化交付系統平臺，絕大多數實力較弱的設計單位采用的輔助設計軟件則五花八門。由此，以達美盛為代表的一些國內軟件企業則通過“數據清洗”技術在產出設計數據以后強制實現數據的標準化，事實上此處的“標準化”仍然是根據業主要求向海克斯康，AVEVA或者西門子公司其中的某一家看齊。軟件數據標準壁壘的存在導致嚴重的“內耗”，已經成為設計階段數字化交付的重大阻礙。

2.2 智能工廠在施工建設階段的實施現狀

在施工建設階段，采集的數據主要包括： 招標采購、建設施工、設備調試、裝置試運行等活動產生的過程信息，這些信息本身就服務于精益化施工管理過程，比如施工預制管理、焊接過程管理、試壓包管理、焊接質量管理、材料管理”，甚至采用“虛擬施工”“施工仿真”來優化施工方案等，最具表現意義的應用是在三維模型上實時顯示施工進展。

該階段的數字化交付推進面臨更大的困難，主要有以下幾個方面的問題： 施工信息的數字化程度不夠；處理數據的主體分散，技術實力參差不齊，大量主體無法滿足信息數字化要求；大量數據依賴人工采集，時效性難以滿足、可信度存疑；知識產權隔閡，阻斷數據采集，例如專利設備廠家不提供詳細的三維模型等。

2.3 智能工廠在運維階段的實施現狀

在工廠運維階段，近年來很多新型智能技術開始探索和逐步應用，如基于三維工廠模型的先進數據展示技術、依賴于射頻技術的人員安全定位管理、依賴于三維模型的設備檢修作業仿真訓練、依賴于混合虛擬現實以及高速無線通信技術的巡檢信息輔助等。相應地，很多新型智能裝備開始逐步應用，如無線巡檢信息采集設備、無人機、智能識別視頻監控等。更多實用的生產管控智能化理論和技術正在研究、探索過程中。

然而“智能化”在以經濟效益為尺度的經營優化、經營決策方面幾無建樹。

3 智能工廠建設面臨的問題

智能化工廠建設浪潮的背后掩蓋著一些實質性的問題亟待解決。

1)工廠管理理念、管理制度陳舊，無法與新興技術匹配。技術的推陳出新是為了滿足管理需求并且與管理相互促進，一方面技術的生命力建立在管理需求的基礎上，另一方面先進的技術手段呼喚先進的管理理念、管理制度與之相匹配。

巨額投入的新興技術因不會用、不想用被束之高閣并不鮮見。智能設備管理系統(IDM)在國內作為發展二十多年的成熟技術，很多工廠都配置了以突出工廠技術的先進性，然而配置以后的用途卻不盡人意，筆者近年在投資達180億元的某工廠親眼所見該系統被管理者禁止使用，理由則是儀表工就要腳踏實地了解現場不能偷懶。

2)在企業資源計劃(ERP)層缺少經濟模型支撐，智能工廠的先進性難以在經濟性層面上集中體現。智能工廠建立在數字化工廠之上，是后者的高層次發展。智能工廠的價值體現在決策層面，在于通過“智能化”的技術手段在生產管控以及經營管理方面輔助甚至代替人工進行決策，以提高決策的科學性和效率。在智能工廠這一熱門話題的鼓噪下，受現實技術發展的局限，大家或有意或無意地回避了在ERP層實現“智能化”的問題，然而不能在ERP層取得理論和技術上的突破就無法集中體現智能工廠的先進性。

智能決策的技術基礎在于相應的機理模型。在ERP層則體現為以人、財、物、產、供、銷之間關系為機理的生產經營決策模型，無疑，這是一個跨越多學科多領域的技術。從理論到技術實踐，目前石油化工行業在此方面幾無建樹。

3)智能工廠建設缺少經濟性評價標準，容易與終極目標脫離。現階段無論從政策層面還是從技術層面，對智能工廠建設缺少具體而可行的經濟性評價標準和評價方法，甚至也缺少這方面的研究。在智能工廠的各種理論研究和技術探索過程中，對經濟性問題的回避無助于智能工廠技術的推廣與發展。

4 結束語

智能工廠是提高制造企業競爭力，實現產業轉型升級的必由之路，關乎企業生存的根本——經濟效益。近年來如火如荼開展的相關理論、相關技術的研究和應用，必須回答“智能工廠能給用戶帶來什么經濟效益”的問題，否則智能工廠的建設只能成為喧囂一時的無源之水。

智能工廠的相關理論和技術當然不可能一蹴而就，需要給予必要的耐心和信心。不能忘記提高制造企業的經濟效益是智能工廠發展的終極目標，不能忘記建設智能工廠的初衷。