石油和化工行业智能工厂建设的思考

石油和化工行业智能工厂建设的思考

于朋飞

扬州市危化品安全技术保障中心 江苏 扬州 225000

摘要：随着智能化工厂的发展，石化企业在智能化工厂的各方面都有了一些理论上的创新和应用上的进展，但是还存在着许多不足。本文对智慧工厂的内涵进行了详尽的剖析，并在此基础上，对我国智慧工厂在设计阶段、建设阶段、运营阶段的具体实现情况进行了阐述，并根据智慧工厂建设中所遇到的问题，将有关的理论与技术有机地融合起来，为智慧工厂建设中存在的问题提供了合理的解决方案。

关键字：石化；过程行业；智慧工厂；数字交货

1前言

在国家有关产业政策的指引下，以石化企业为代表的生产过程，正在大力推进的智慧工厂建设，是“中国制造2025”规划实施的重要载体。在此环境下，智慧工厂以及与之相关联的数字化设计交付、数字化工厂等新兴理念，以迅雷不及掩耳之势横扫全产业。而这一切的幕后黑手，除了传统的工业自动化软件厂商之外，还包括了新兴的工业自动化厂商，这些厂商都在不断地提升自己的技术水平，而那些新兴的工业自动化厂商，也都在不断地提升自己的技术水平，以此来提升自己的技术水平，而那些新兴的工业自动化厂商，也在不断地提升着自己的“智能化”技术。尽管国内外学者对智能化企业的研究已有诸多成果，但对智能化企业的研究大多只是“耳熟”“不详”，对智能化企业的研究与应用尚有诸多问题有待解决。

2我国企业实现智能化的技术现状

2.1在规划阶段实现智能车间的情况

在企业生产过程中，由于企业生产过程中的数据驱动性，使得企业生产过程中产品的数字化表现成为企业生产过程中的必然趋势。其实，通过Word、Excel、AutoCAD、PDF等以电子文档的方式提交设计数据和结果已经很久了，只是在GB/T51296—2018中，对数据的“结构化”的要求进行了更多的强调和规范——从格式上来说，主要是从提交的电子文档到提交的数据库。由于CAD技术的迅速发展，加上对提升设计工作效率的内在需求，使得在设计阶段进行了较为顺畅的数字化交付[1]。近年来，镇海炼化，浙江石化，中煤集团，茂名石化集团等一大批石化工程已经完成了设计结果的数字化交付。但是，在开发过程中，由于软件的差异性，造成了数据差距的问题。

当前，海克斯康、AVEVA、西门子等三家企业均采用“综合协作设计”为其核心体系结构，将其多专业的软件与工程管理能力整合到一起，在其应用领域中实现了数据规范的深度融合。但他们都是一个相对独立的体系，为了维护自己的市场，他们都设置了技术上的障碍。在实际应用过程中，一般情况下，客户会根据企业的技术规范，选取一个企业的技术规范，并将其应用于整个工厂的数字化生产。

由于历史的因素和巨大的投资，目前，我国有能力的设计机构都是依赖于某一机构来构建一个完备的数字交付系统平台，而大部分有能力的设计机构都会使用各种各样的辅助设计软件。因此，像是达美盛这样的国产软件公司，采用了“数据清洗”技术，在输出了大量的数据之后，将这些“标准化”变成了海克斯康、AVEVA、西门子等公司的标准。由于软件数据的标准化障碍，使得系统中出现了大量的“内耗”，从而影响了系统在设计过程中的数字化进程。

2.2在建筑和建造阶段实现智能厂房的情况

在建筑施工过程中，收集到的数据，主要有：招标采购、施工施工、设备调试、安装试运行等过程中所生成的过程信息，为“施工预制管理”、“焊接工艺管理”、“焊接质量管理”、“材料管理”等提供了支持，并利用“虚拟施工”、“施工仿真”等手段对施工计划进行了优化，其中最有代表性的就是将施工进度在3D建模中进行了实时展示。

在这一时期，工程建设的数字化进程将更加艰难，其难点在于：工程建设的信息化水平还不够高；资料处理单位分布较广，技术水平较高，资料管理单位数量较多，资料管理单位数量较多，难以适应资料数字化的需要；依靠手工收集的资料数量多，时间性难以满足，可信性值得怀疑；存在着知识产权壁垒，阻碍了资料收集，如拥有专利权的仪器制造商不能给出详尽的3D模型等等。

2.3运行期内智能化车间的实现状况

在工厂运营方面，最近几年，已经有许多新兴的智能技术，比如：以三维工厂模型为基础的先进数据展示技术、以射频技术为基础的人员安全定位管理、以三维模型为基础的设备维修作业仿真训练、以混合虚拟现实为基础的巡检信息辅助等。与此相对应的是，许多新兴的智能设备也逐渐得到了广泛的使用，例如：无人驾驶飞机、智能识别视频监控等。对更多具有实际应用价值的智能制造控制理论与技术进行研究与探索。

3建造智慧工厂所遇到的难题

在这股“智慧厂房”的风潮后面，还隐藏着一系列需要解决的实际问题。

1)企业的管理思想和管理体系落后，不能跟上新技术的发展。技术的推陈出新是为了满足管理需求，而且与管理可以互相促进。一方面，技术的生命力是以管理需求为基础的，另一方面，先进的技术手段也需要与其相适应的管理理念、管理制度。

由于不会使用或不愿意使用而花费了大量资金的新技术被搁置在书架上的现象屡见不鲜。在中国，智能设备管理系统（IDM）已经发展了二十多年，已经成为一项非常成熟的技术，许多厂家为了凸显工厂技术的先进程度，都会配备它

[2]。但是，在配备之后，其应用效果并不理想。作者在最近几年，在一家投资180亿人民币的企业中，目睹了这个系统被管理者们禁用，原因是，仪器工人必须要脚踏实地，对现场进行深入的了解，不能有丝毫的懈怠。

2)由于缺乏ERP(EnterpriseResourceProgramming,ERP）层次的经济学模式支持，使得其先进程度很难在经济层次上得到概括。智慧工厂是以数字为基础的，是数字为基础的高级发展。智能工厂的作用就是用“智能化”的技术来帮助或者取代人类对产品的控制，从而提升人类对产品的使用和使用，从而达到更好更有效的目的。在关于“智慧工厂”的讨论中，由于现实技术的限制，人们有意无意地避开了ERP层面的“智能化”，但如果不能在ERP层面上有所突破，那么智慧工厂的优势也就不会得到充分的展现。

其技术依据是建立在相关机制模型之上的。在ERP层面上，它表现为以人、财、物、产、供、销之间关系为机制的一种生产运营决策模式，它是一种跨多学科、多领域的技术。当前石化工业对这一领域的研究，无论从理论上还是在技术上都还处于空白状态。

3)缺乏对智能化生产过程中的经济指标的评估，很可能偏离其最终目的。目前，不论是在政策上，还是在技术上，都缺乏一套明确、切实可行的经济评估指标与评估方法，更没有相关的理论与实践。目前，国内外对其进行了大量的理论与技术探讨，却始终避免了一些经济方面的问题，不利于该技术的普及与发展。

4结论

智慧工厂是提升制造业竞争力、实现工业转型升级的唯一途径，它关系到一个企业的生存之本——经济效益。在当前蓬勃发展的相关理论与技术的探索与应用中，首先要解决的是"智慧工厂能够为使用者创造怎样的经济利益"这一问题，不然的话，智慧工厂的建造将会是一场空欢喜一场的无源之水。

有关智慧工厂的技术与原理，并不是一朝一夕就可以完成的，因此，我们必须有足够的耐心与自信。不要忘了，要把提升制造业的效益作为最终目的，不要忘了创建智慧工厂的初衷。

参考文献

[1]李刚.化工项目数字化交付与集成设计平台应用分析[J].煤化工,2021,49(01):61-63，85.

[2]许敏,玄文凯,于翔.工厂数字化交付平台应具备的基本功能探究[J].软件,2019(11):203-206.