大力推进智能制造加快石化产业由大到强的战略转型

□ 祝 昉

（作者系中国石油和化学工业联合会信息与市场部主任）

大力推进智能制造是化解当前石化产业发展矛盾的主要方式，也是国家提升工业产业核心竞争力和创新能力的重要途径。

镇海炼化全自动智能化立体库内，聚烯烃产品正按电脑程序编号打包出库。万里 摄

石油和化学工业是我国国民经济的重要基础产业和支柱产业。经过近70年的发展，我国已经成为一个石油和化学工业大国，但与世界石油和化学工业强国相比，还有很大差距。“十三五”期间摆在行业面前的是如何解决行业集中度较低、企业生产管理水平不高、资源配置效率低、技术创新能力较弱、低水平生产能力过剩等一系列问题。随着石油和化工行业国际化程度的加深，供给与需求结构不合理的矛盾越发突出，企业核心竞争力弱的问题更加凸显。

面对行业发展的突出问题，大力推进智能制造是化解当前石化产业发展矛盾的主要方式，也是国家提升工业产业核心竞争力和创新能力的重要途径。

推进智能制造效果初显

多年来，我国石油和化工行业一直在探索转变经济增长方式的途径。实践证明，加大信息技术在产品设计、生产装备、工艺流程、企业管理等方面的应用力度，可以提高能源资源利用效率，提升传统产业的水平，促进经济发展方式的转变。面对国内外多重因素的共同影响，我国石油和化工行业只有不断地运用互联网、大数据、云计算、物联网等先进手段，提升企业的智能化与智能制造水平，才能帮助企业摆脱当前产业困境，提升企业的核心竞争力，增强应对国际挑战的实力。

近年来，在国家主管部门和行业组织的积极推动下，尤其是“互联网+”相关政策实施以来，通过制定智能制造应用标准、开展智能制造试点示范、分析总结智能工厂典型经验等方式，石化行业智能工厂建设工作取得了显著成效，生产经营效率大幅提高、能耗显著下降、安全环保监控力度不断加大，产业链协同功能进一步优化，为实现产业转型升级提供了有力支撑。

企业智能制造意识普遍增强，现代信息技术由单项应用向协同集成方向发展。从2007年党的十七大提出两化融合概念至今，随着信息技术与石化业务融合的步伐不断加快，两化融合为企业生产经营带来了积极而显著的变化，企业对两化融合及智能制造工作越来越重视，意识普遍增强。从企业智能制造基础来看，行业大部分生产企业应用了集散控制系统（DCS），应用率接近100%，自动化水平较高。但DCS自控率和操作平稳率还有很大的提升空间。

基础网络化功能日趋完善，支撑智能制造业务高效运行。网络是信息数据传输的重要载体，也是智能制造的基础设施。《国家智能制造标准体系建设指南》都将工业互联网作为工业制造业实现智能制造的重要组成部分。近年来，石化产业与互联网融合步伐不断加快，培育新模式新业态、推进供给侧结构性改革以及支撑业务高效运行等方面已初显成效。中化化肥以互联网智能配肥体系为核心抓手，打通了测土、配方、生产、供应和施肥整个产业链，同时建立了B2B线上采购和B2C线上购买平台，实现传统业务模式的创新与转变。中煤陕西榆林能源化工有限公司从项目建设之初确立了建设智能工厂的目标，全厂4G网络全覆盖，为业务应用建设了一条“高速公路”，实现了企业信息互联互通，支撑现场巡检、安全环保监控、质量控制、设备在线监控、产品出入库等业务高效运行。

数字化转型逐步深入，智能制造的数据集成和利用水平大幅提升。数字化是企业开展智能制造工作的基础，是利用云计算、物联网、大数据等新一代信息技术和信技术，实现企业业务信息的共享互通和全业务流程的可视化，改变企业生产与经营管理模式。目前石化行业数字化工作正在积极推进，数据采集、集成和利用水平不断提高，为企业生产管控、设备管理、安全环保监控预警、质量控制、经营活动分析等应用提供了可靠的基础支撑。山东海科化工集团通过建设实验室管理系统、先进控制与调度优化系统、油品物流与销售系统，实现油品质量控制、生产平稳操作、成品油销售的数字化管理，提升了企业生产运营效率。垦利石化建设了三维可视化平台，集成生产全流程数据，生产运营、设备运行、能源消耗、安全环保等业务可通过平台进行实时展现和分析，实现生产运行精细化管理。山东胜星化工采用先进的RTS设备管理技术，建设设备“零”故障运行系统，可以对动静设备进行温度、震动、电流、频谱、磁通、超声、热成像、高压放电等进行实时感知和检测，通过大数据对现场设备故障进行诊断和预判，避免非计划停车，将事后控制转变为事前预防，实现设备预防性维护。

企业智能制造试点应用工作持续推进，应用效果逐步显现。石油和化工是推进智能制造较早的行业之一，目前相关机构和重点企业已开始研究并积极推进智能工厂建设，取得了显著成效，一批行业重点企业入选国家智能制造试点示范名单，并承担了国家智能制造新模式应用工作。以中国石化为例，2013年开始智能工厂的研究和试点建设工作，经过5年建设，初步形成了数字化、网络化、智能化的生产运行管理新模式，试点工作成效显著。劳动生产率提高10%，先进控制投用率达到90%，生产数据自动采集率达到95%，重点环境排放点实现100%实时监控与分析预警。九江石化、镇海石化、茂名石化、上海石化分别入选2015～2018年国家智能制造试点示范企业。鲁西化工作为2016年国家智能制造试点示范企业，通过智能工厂建设，生产工艺数据自采率达到97.4%，工厂自控投用率达到93.6%，装置稳定运行周期延长10%以上，通过网上竞价、招标等多种采购模式，提高采购质量、降低综合成本。

智能制造新模式建设存在不足

智能制造是一项系统工程，涉及管理、业务、技术、标准等多个领域，需要统筹考虑。目前我国石化企业在开展智能制造工作方面还存在较大的不足，主要集中在五个方面。

一是顶层设计有待加强提升。智能制造不仅是企业业务系统发展的客观要求，而且是企业实现由传统生产到智能制造跨越的战略要求。企业要以智能制造为战略中心，做好顶层设计和整体规划，按照规划分步推进。

二是智能制造标准体系尚不完善，缺少规范统一的标准体系。标准是智能制造工作的基础，企业内部标准包括管理、物资、设备、技术应用等，工信部2015年底发布了《智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，提出了智能制造体系建设的通用标准。然而，智能制造标准体系并不是一成不变的，就在今年初，工业和信息化部与国家标准化管理委员会形成了《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》（征求意见稿）向相关部门与单位征求意见。石化行业各细分行业、各企业在智能制造方面的特点各不相同，需求也千差万别，要建立规范统一的标准体系还有大量的工作要做。

三是智能制造基础有待完善提高。经过多年的信息化建设，石化行业基础建设水平相对较高，目前生产过程已基本实现自动化控制。但在推进智能制造过程中，基础设施还需升级和完善。如基础数据的自动采集，由于大部分企业装置运行时间较长，采集设备老旧，需要进行升级改造。目前我国DCS自控率在70%左右，操作平稳率在80%左右，同时智能仪表的应用、采集点数的增加和数据的自动采集也是企业智能工厂建设需要关注的重点。此外，DCS控制系统的优化及无效报警的消除等问题，也是石化行业智能化发展需要克服的困难。

从生产管理来看，目前石化行业生产经营管理智能制造应用水平整体偏低，生产管理的核心系统——生产执行系统（MES）应用率低于50%，大部分企业依靠人工进行生产活动管理，如生产计划、生产调度、人员管理、绩效管理等。

从经营管理来看，以财务为核心的企业资源计划系统（ERP）应用率较高，超过85%，但集成度相对较低，采购、销售、仓储不能完全有效协同。

四是海量数据有待集成共享。企业在实施智能制造的进程中，海量信息数据的处理尚处于探索阶段。只有实现集成共享才能发挥应有的作用，智能制造要求企业全产业链、全业务流程实现互联互通，业务、数据和技术三者之间融合共享，发挥最大价值。

五是数据开发分析有待挖掘利用。智能制造的关键是数据的开发分析与应用，企业在生产经营过程中积累了大量的历史数据，包括经营管理数据、市场信息数据、设备运行数据、能源管理数据、生产运行数据等，要对其进行开发分析，建立相应的数据模型，应用到企业的设备运行、能源管理、生产过程等方面，实现大数据技术对企业运行的分析、优化和预警。

国务院在2016年印发的《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》中提出，积极培育制造业与互联网融合新模式，面向生产制造全过程、全产业链、产品全生命周期，实施智能制造等重大工程，支持企业深化质量管理与互联网的融合，推动在线计量、在线检测等全产业链质量控制，开展基于个性化产品的研发、生产、服务和商业模式创新，促进供给与需求精准匹配，鼓励发展面向智能产品和智能装备的产品全生命周期管理和服务，实现从制造向“制造+服务”转型升级。到2018年底，制造业重点行业骨干企业互联网“双创”平台普及率要达到80%。相比2015年底，新产品研发周期要缩短12%，库存周转率要提高25%，能源利用率要提高5%。

推进石化智能制造建设的基本思路

针对产业发展的主要矛盾，中国石化联合会将重点围绕智能制造这一主线，完善智能制造的行业标准，大力推进智能制造与互联网的融合，做好行业大数据的集成与应用推广，加速推进石化产业的智能制造建设。

构建行业大数据平台，提升行业服务能力和水平。目前，石化联合会正在大力建设行业大数据平台，建立油气和化工两个数据中心，为企业提供全面信息咨询服务。通过行业大数据信息平台的建设、充实和完善，政府、行业、企业能够更加深入地掌握行业及市场运行情况，提升行业经济运行预警和预测功能，可以更加及时地为国家有关部门提供行业运行动态和宏观调控政策建议，为行业企业提供产业结构调整和发展方向的行业信息。更好地促进行业产业升级、结构调整、降本增效、健康发展，提高行业企业的核心竞争力，提升全行业经济效益。

研究制定细分行业智能工厂建设指南。智能制造，标准先行。工业和信息化部与国家标准化管理委员会于2015年12月30日联合发布《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，明确了建设智能制造标准体系的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，提出了智能制造标准体系框架。在此基础上，结合石化各细分行业发展特点，石化联合会将联合相关机构和重点企业共同研究制定细分行业智能工厂建设指南，为企业开展智能工厂建设提供指导。

开展行业智能工厂试点示范和总结工作。石化联合会拟开展行业智能工厂试点示范工作，遴选一批行业智能工厂试点企业，总结试点经验，形成可复制可推广的智能工厂实施方案。

胜利油田桩西采油管理一区四化生产指挥系统平台。夏志盘 摄

做好智能工厂分体系的研究和推广工作。石化联合会联合相关机构完成了行业智能工厂应用总体系和部分子体系的研究编制工作，形成了一套企业建设智能工厂的通用方法，未来将与智能工厂试点示范和智能工厂建设指南相结合，在实践中进一步完善体系内容，并逐步在行业推广应用。

编制行业两化融合业务发展图谱，形成可共享的信息基础数据库。基于目前企业两化融合业务梳理、技术选型和产品选择等方面存在的主要问题，中国石化联合会拟联合行业重点企业、信息技术服务机构以及研究机构，共同编制行业两化融合业务发展图谱。以两化融合业务链分解应用为主线，形成和建立集两化融合全业务要素架构、业务发展流程分析、信息技术产品与解决方案和企业最佳应用实践等内容为一体的行业两化融合业务发展图谱和技术方案基础信息库，以期解决企业在两化融合（智能工厂）项目建设过程中缺少参考的问题，为企业开展智能工厂建设提供业务基础支撑。