【白皮书市场研报】《流程工业智能工厂白皮书--从洞察到成果》-12页_市场营销策划_2022年各行业.docx

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1、I德国的智能制造战略：人、机器和资源将会如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作,生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，并积极协助生产过程。美国国家标准与技术研究院（NIST）对“智能制造”的定义是：针对工厂、供应链和客户需求不断变化的要求和条件，能实时响应的一体化协同制造系统。2麦肯锡2017工业4.0对中国化工企业的启示3工业和信息化部和财政部发布的智能制造发展规划（2016-2020 年）-XX.刖百在制造业全球分工日益深入的经济背景下，业务管理的决策需要变得更加敏捷和准确；企业运营必须更加高效；技术的进步对操作人员的专业技能水平要求更高；项目的执行需要在更短时间、更低

2、风险和有限预算内完成等等。在这个变革的环境中，传统工业国，如德国和美国，分别提出了工业4.0和工业互联网的规划，分别定义了智能工厂模型1与此同时，中国制造业在经过近四十年的飞速发展，已经成为全球工业的重要支柱。今天，超过90%的笔记本电脑、80%的空调、70%的移动电话和64%的太阳能电池板都是“中国制造”。2011年，中国更是取代美国成为全球第一大工业增加值贡献国2。但在取得辉煌成就的同时，中国的制造业在新的信息时代所面临的挑战也极为严峻： 产业结构不合理，新产能重复投资造成产能过剩 老旧产能效率低下，安全、环境问题凸显 管理理念和机制存在差距 产品同质化，附加值不高 人口老龄化，技能劳动力

3、出现短缺工业化与信息化的结合为中国制造业升级提供了新的方法论和路径中国工业和信息化部于2016年提出了中国的智能制造模式：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式3。随着上世纪七十年代发明的分布式控制系统（DCS）的普及应用流程工业较早实现了自动化控制。行业的下一个挑战，是如何通过数字化、互联化并向智能化应用迈进，实现这个转变的关键，在于如何将生产运行中巨量数据和信息，变为对业务的洞察与知识；通过和相关应用场景匹配的数字学生智能分析和预测，提高投运率/可靠性等关键资产

4、管理水平，实施生产过程实时优化，提高企业生产实时决策能力，实现流程管理精益化和数字化，进而提升企业运营绩效。流程工业智能工厂白皮书I从洞察到成果智能工厂的发展趋势3流程工业智能工厂白皮书从洞察到成果许多面向未来的制造企业都试图通过智能制造战略提高企业管理水平和盈利能力，一些赋能智能工厂的关键技术应运而生：云计算工业云计算是包括业务流程、事物、系统、组件和人在内的智能网络系统，它可以整合数据存储和在线软件应用。虚拟化经过数年的发展，虚拟化技术现在已经发展出多种形式种类，包括操作系统虚拟化、服务器虚拟化、控制器虚拟化等，这项技术使虚拟测试和虚拟试运行成为可能。数字化工具新的数字化工具的出现，比如性

5、能分析器、系统文档变更管理、风险管理器、在线备件库等简化了跨多业务的流程，并能降低一半相关的维护工作。数据互联通过数据的全局互联和系统的互通互享，挖掘数据获取对业务的深刻洞察其中一个关键是工业互联软件平台的发展，这类平台通常包含有数据的安全协议和数据分析软件，是连接工业物联网数据连接层、接口层和云服务层的重要工具。虚拟现实技术通过实现移动互联、虚拟和增强现实，为现场、远程和集中工人提供实时支持。智能分析包括机器学习、深度学习、实时优化等人工智能技术。4这其中，如何把专家体系和工厂运营实时连接起来，正是数据互联的核心。目前很多过程制造企业虽然有很多专家，拥有很多技能，但是主要针对的是已经发生的事

6、件，做事后的分析和处理，失去了很多效率提升的机会。而数据互联改变了游戏规则。而关联的基础便是“数字学生”技术。数字挛生(DigitalTwin ),是指通过数字化的手段在虚拟的数字世界中构建一个与物理世界中的实体一致的数字镜像，以此来实现对该物理实体的了解、分析和优化。虚拟空间中映射出的数字镜像，可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作极大的加速了操作人员对物理实体的了解，让很多原来受限于物理条件而无法完成的操作变成可能。借助数字享生工具，企业可以在云端运行一个完全模拟现场的高保真模型,专家从云端获取现场的运行状态和实时数据，同时比对数字季生模型的运行状态，对现场过程性能进行分析，提

7、供优化和可靠性指导，预防和避免设备故障和非计划停车，进一步提高生产效率。另一项值得注意的技术是模型的优化决策，即基于模型决策可以提高决策的科学性和准确性，加入优化求解器就可以获得优化的结果，用计划优化软件排产和选择原料就是基于模型优化决策的典型应用。那么，如何定义一个成功的“流程工业智能工厂”呢？流程工业智能工厂应当考虑从工艺设计、工程建设到生产运行管理全生命周期生产及管理的自动化、数字化和智能化，并从自动控制到智能运营管理均采用成熟可落地的先进技术，帮助企业达到安全生产、降本增效和提高决策效率的目的，通过数据驱动策略的部署为企业最终实现数字化转型赋能。5流程工业智能工厂白皮书从洞察到成果流程

8、工业智能工厂的总体目标:db确保生产安全能提升决策效率提高企业效益流程工业智能工厂的特征：度基于模型、数据分析等智能化技术的优化决策专四家知识、经验与数字化的深度结合3口从设计、工程的数字化交付到智能运营的一体化919KPI驱动的从自动控制到智能运营的整体优化“流程工业智能工厂实现路径可以从两个维度来看：纵向不同的应用层级感知控制层实现工厂的高度自动化，通过智能感知、边缘计算、先进控制技术等为业务决策提供基础数据支持，并带来既定的效益；生产运营层结合运营数据，利用一系列业务智能工具，提炼商业洞见，实现基于数据驱动的业务优化决策，在整个供应链上获得成本优势和商业先机；企业管理层KPI驱动下的数字

9、化决策和精益管理，即企业决策者根据业务目标设定企业运营的KPI,并将其分解到各个职能部门，通过感知控制层和生产运营层的实时信息和流程优化来实现全厂效益的提升。企业管理层1010101010101101010101SS1010101(10101010101010101010101010101010101jloZwioioioioioioiowioioioiQiolIJl1Owwi1oioZr1010101010101010101010101010101010/110101010v010,01010/illV010101010K10101010110101010110101010110101010

10、101010101010101010101rb1010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101生产运营层1010101011010101011010101010.101010101010互联工厂10101010101010101010101010101010101010101101010101010101010101山也酷!工日101011010101010101010感知控制层1010101010101智能工厂的建设是一个全面的建设，涵盖了从底层到高层的全面建设和优化。在考虑业务运行智能化、企业

11、管理数字化转型的同时，兼顾感知控制层（如DCS系统）的应用功能提升和更多智能软件工具的应用，把智能工厂的基础打好。例如，根据工厂实际运营状态，在已有现场控制系统（如DCS）基础上进行升级改造，也可以获得较大的回报，一样是明“智”之道。具体举个例子，开车前将PID回路整定后把更多回路投入自动，并采用智能回路性能管理软件在线实时监控回路性能，定时提供性能报告，确保回路处于最佳运行状态；再如，在设智能工厂业务智能化的核心是制造执行系统（MES）、资产预测性维护，和供应链优化。目前MES系统是流程工业数字化转型的核心平台，既是运行企业提高智能化运行的升级手段，又是新建工厂投运时需要的充分条件,保证业务

12、就绪和运行就绪。因此，在设计阶段就要考虑好企业运行组织架构、角色定义及其关键绩效指标（KPI）,并确定业务运行协同流程管理，尽量采用标准化模块配置MES系统，规划好分阶段投运计划。资产性能管理（APM）已经进入4.0阶段，即基于物联网平台，充分利用数字学生、高级数据分析，和机器学习等技术提高设备故障诊断的准确性计阶段进行报警的合理化和报警知识库的建设，在DCS上为操作员提供报警的在线帮助，这一系列动作就可以减和可预测性。工厂设备的健康状况和设备的工艺指标是分不开的，如设备少装置波动和错误操作，而过程报警正是工厂生产安全的第一道防线。先进控制是一项成熟技术，如果在建设阶段规划、开车后尽早被投用，

13、带来性能下降，其工艺性能也会下降。通过故障模型自动提示设备的工艺指标偏差，就可以帮助及时发现和消除潜在故障。同时，工厂维护人员的知识的直接和间接效益将非常明显。和经验可以被固化到故障模型，获那怕是升噩机的夕来很?做汽油机和柴油肉效果出预inA数番生偏差得传承。数字学生则能够计算资产性能并预测、预警故障，使生产、技术和维护人员在同一平台上从不同维度分析和确诊故障原因，并及时付诸行动:，使不同部闩之间的协同效率显著打一个比方，这就好像当下的汽车业,在实现“纯电动汽车”的稳定商用远景之前，我们通过“混合动力”也能够在经济实用性与可再生能源之间取得平“流程工业智能工厂实现路径可以从两个维度来看：纵向不

14、同的应用层级感知控制层实现工厂的高度自动化，通过智能感知、边缘计算、先进控制技术等为业务决策提供基础数据支持，并带来既定的效益；生产运营层结合运营数据，利用一系列业务智能工具，提炼商业洞见，实现基于数据驱动的业务优化决策，在整个供应链上获得成本优势和商业先机；企业管理层KPI驱动下的数字化决策和精益管理，即企业决策者根据业务目标设定企业运营的KPI,并将其分解到各个职能部门，通过感知控制层和生产运营层的实时信息和流程优化来实现全厂效益的提升。企业管理层1010101010101101010101SS1010101(10101010101010101010101010101010101jloZwioioioioioioiowioioioiQiolIJl1Owwi1oioZr1010101010101010101010101010101010/1101010