中国电子技术标准化研究院：2019流程型智能制造白皮书(83页).pdf

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1、I 中国电子技术标准化研究院 深圳华制智能制造技术有限公司 东北大学 2019年7月 流程型智能制造白皮书 II 指导组名单 柴天佑 杨建军 夏妍娜 马仲彬 编写组名单 郭楠 韦莎 程雨航 李佳 吕青海 康健 刘斌 张晓玲 丁进良 张若曦 何宏宏 许妍 李刚 鲍楠 吴端胜 夏娣娜 李瑞琪 马原野 周航 焦国涛 廖胜蓝 纪婷钰 张欣 王成然 III 鸣谢 本白皮书得到了以下单位和专家（排名不分先后）的大力支持与帮 助，在此表示衷心感谢！ 鸣谢单位： 上海宝钢工业技术服务有限公司 中国石化集团茂名石油化工有限公司 内蒙古蒙牛乳业（集团）股份有限公司 山西复晟铝业有限公司 杭州娃哈哈集团有限公司 宜

2、宾天原集团股份有限公司 杭州锦江集团 安徽海螺集团有限责任公司 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 农夫山泉股份有限公司 山西潞安煤基清洁能源有限公司 长沙有色冶金设计研究院有限公司 首钢自动化信息技术有限公司 北京一轻食品集团有限公司 辽宁格瑞自动化设备有限公司 甘肃稀土新材料股份有限公司 IV 鸣谢单位： 海油发展工程技术公司 九芝堂股份有限公司 昆明龙津药业股份有限公司 四川科伦药业股份有限公司 鸣谢专家： 刘凯 赵家蓉 冷川 李麒 杨大雷 朱献忠 汪鸿涛 章海 宋鹏 韩满璇 茹文涛 杨林 鄢锋 左永红 李军海 任勇 宋登科 王恒兵 何承发 詹家干 荣光 陈彦东 郭伟荣 吴学谦 苗加乐 张

3、力 李希峰 V 前 言 “十三五”规划纲要提出实施智能制造工程，培育推广新型智 能制造模式。流程行业作为国民经济的重要基础和支柱产业，为国民经济 的快速发展做出了重要贡献，同时，流程型智能制造作为智能制造五大新 模式之一，需结合自身特色探索智能制造之路。 流程行业是我国实体经济的基石，历经70年代技术与装备引进、80年 代初消化吸收、90年代自主创新几个重要阶段后，在智能制造这一新的历 史契机下，流程行业积极开展智能制造探索，在智能工厂建设、重点装备 研发、关键工艺技术突破、复合型人才培养、标准研制推广和应用等方面 取得了丰硕的成绩。 中国电子技术标准化研究院联合深圳华制智能制造技术有限公司、

4、东 北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，面向石化、有色、钢铁、水 泥、食品、医药等行业的重点企业开展调研走访，汲取流程行业智能制造 经验，编写形成了流程型智能制造白皮书。 白皮书从流程型制造关注的核心问题出发，从工艺优化、智能控制、 生产调度、设备运维、质量检验、能源管控等多个角度进行了系统梳理。 针对核心问题和指标，总结了流程型智能制造的重点建设方向，提炼了数 字化、网络化、智能化的智能制造实施要素。通过数据收集和统计分析， 归纳整理了流程行业的智能制造需求和智能制造解决方案的供给情况，在 研发创新、人才培养、示范推广方面，为行业主管部门和企业提出产业发 展建议。 希望本白皮书中的行业见

5、解、数据分析和方向建议能为关心流程行业 智能制造发展的人员提供创新思路和启发，为推进相关智能制造工作提供 路径参考和依据。 VI VII 一、概述 1 1.1流程行业发展历程1 1.2流程型制造的内涵及特征1 1.3流程型制造面临的挑战与新机遇4 二、流程型制造关注的核心问题综述7 2.1工艺优化 7 2.2智能控制 8 2.3生产调度9 2.4物料平衡 10 2.5设备运维 11 2.6质量检验 12 2.7能源管控 13 2.8安全环保 14 三、流程型智能制造重点建设方向与新模式 17 3.1流程型智能制造重点建设方向 17 3.2流程型智能制造新模式 45 目 录 VIII 四、流程型

6、智能制造发展现状 49 4.1流程行业智能制造需求分析 52 4.2流程行业智能制造解决方案供给能力分析 63 五、实施建议 71 5.1智能制造赋能流程型制造设计院、科研机构， 寻找核心技术突破口 71 5.2以智能制造为契机，将技术人才引入流程型制造 72 5.3依托标杆示范企业和标准化手段， 加速流程型智能制造推广 72 附录术语表 73 IX 图目录 图1-1 流程型制造行业划分 2 图1-2 智能制造新机遇下的流程型制造模式 6 图2-1 工艺优化要素分析 8 图2-2 智能控制要素分析 9 图2-3 生产调度要素分析 10 图2-4 物料平衡要素分析 11 图2-5 设备运维要素分

7、析 12 图2-6 质量检验要素分析 13 图2-7 能源管理要素分析 14 图2-8 安全环保要素分析 15 图3-1 工艺优化智能制造实施要素 18 图3-2 智能控制智能制造实施要素 21 图3-3 智能控制智能化功能 22 图3-4 生产调度智能制造实施要素 24 图3-5 生产调度智能化功能 24 图3-6 物料平衡智能制造实施要素 26 图3-7 设备运维智能制造实施要素 28 图3-8 设备运维基础数字化 29 图3-9 流程型智能工厂设备运维网络架构 30 图3-10 设备运维智能化功能-预测性维护 31 X 图3-11 设备运维智能化功能-数字孪生 32 图3-12 质量检验

8、智能制造实施要素 34 图3-13 能源管控智能制造实施要素 37 图3-14 能源管理基础数字化 38 图3-15 流程型智能工厂能源运维网络架构 39 图3-16 能源管理智能化功能 40 图3-17 安环管理智能制造实施要素 42 图3-18 EHS管理基础数字化 43 图3-19 流程型智能工厂安环网络架构 44 图3-20 安环管理智能化功能 45 图4-1 20152018年度国家级流程型智能制造项目分类统计 49 图4-2 受访流程企业或项目智能制造投入方向的统计 51 图4-3 石化行业关注的智能制造重点方向 53 图4-4 有色行业关注的智能制造重点方向 55 图4-5 钢铁

9、行业关注的智能制造重点方向 57 图4-6 水泥行业关注的智能制造重点方向 59 图4-7 食品饮料行业关注的智能制造重点方向 61 图4-8 医药行业关注的智能制造重点方向 62 图4-9 受访解决方案供应商行业分类 64 图4-10 流程型智能制造解决方案分类 65 流程型智能制造白皮书 1 一、概述 1.1流程行业发展历程 流程行业是制造业的重要组成部分，是经济社会发展的支柱产业， 占全国规模以上工业总产值的47%左右，是我国实体经济的基石。我国流 程行业经过数十年的发展，历经70年代技术与装备引进、80年代初消化吸 收、90年代自主创新几个阶段，实现了与国际先进流程行业并跑。现阶 段，

10、我国流程行业的生产工艺、装备和生产过程自动化水平都得到了大幅 度提升，整体发展速度快，产业规模连续跨越，整体实力增长迅速，国际 影响力显著提高。目前我国已成为世界上门类最齐全、规模最庞大的流程 制造业大国。比如，我国流程行业产能高度集中，钢铁、有色、电力、水 泥、造纸等行业的产能均居世界第一；我国十种有色金属总产量连续15年 世界第一；石油加工能力、乙烯产量位居世界第二。当前，我国流程行业 面临第四次工业革命的历史契机、中国制造升级转型和供给侧结构性改革 的关键时期，必须抓住机遇、迎接挑战。近十年来，我国制造业持续快速 发展，总体规模大幅提升，综合实力不断增强，不仅对国内经济和社会发 展做出了

11、重要贡献，还成为支撑世界经济的关键力量。 1.2流程型制造的内涵及特征 流程型制造是以资源和可回收资源为原料，通过物理变化和化学反应 的连续复杂生产，为制造业提供原材料和能源的基础工业，包括石化、化 工、造纸、水泥、有色、钢铁、制药、食品饮料等行业，是我国经济持续 增长的重要支撑力量。 流程型智能制造白皮书 2 图1-1流程型制造行业划分 与离散行业相比，流程行业存在显著差异。离散工业为物理加工过 程，产品可单件计数，制造过程易数字化，强调个性化需求和柔性制造。 而流程行业生产运行模式特点突出，比如，原料变化频繁，生产过程涉及 物理化学反应，机理复杂；生产过程连续，不能停顿，任一工序出现问题

12、必然会影响整个生产线和最终的产品质量；部分产业的原料成分、设备状 态、工艺参数和产品质量等无法实时或全面检测。流程行业的上述特点突 出地表现为测量难、建模难、控制难和优化决策难。 我国流程行业的发展正受到资源紧缺、能源消耗大、环境污染严重 的制约。流程行业是高能耗、高污染行业，我国石油、化工、钢铁、有 色、电力等流程行业的能源消耗、CO2排放量以及SO2排放量均占全国工 业的第一位。随着我国经济的持续发展，流程行业原料的对外依存度不断 上升。资源和能源利用率低是造成资源紧缺和能耗高的一个重要原因。我 国矿产资源总回收率、能源利用率均低于国外先进水平，致使我国钢铁、 有色、电力、化工等8个高耗能

13、行业单位产品能耗与世界先进水平有一定 的差距。我国矿产资源复杂，资源禀赋差，随着优质资源的枯竭，资源开 发转向“低品位、难处理、多组分共伴生复杂矿为主”的矿产资源，资源 综合利用率低、流程长、生产成本高。为解决资源、能源与环保的问题， 我国流程行业已从局部、粗放的生产模式向全流程、精细化的生产模式发 展，如钢铁、石化等行业，提高了资源与能源的利用率，有效减少了污 石化 钢铁 化工 制药 电子 食品饮料 纺织 造纸 烟草 印刷 水泥 橡塑 包装 有色 汽车 机械 流程离散 流程型智能制造白皮书 3 染。但是转型发展还不够充分，高效化和绿色化是我国流程行业发展的必 然方向。 现阶段，我国流程型制造

14、企业从制造过程底层到生产经营顶层还存在 一些问题： （1）在以资金流为主的经营决策层面：供应链采购与装置运行特性 关联度不高、产业链分布与市场需求存在不匹配，知识型工作自动化水平 低，缺乏快速和主动响应市场变化的商业决策机制。 （2）在以物质流为主的生产运行层面：资源和废弃资源缺乏综合利 用，运行过程依靠知识工作者凭经验和知识进行操作，精细化优化控制水 平不高，面向高端制造的工艺流程构效分析与认知能力不足，缺乏虚拟制 造技术。 （3）在以能量流为主的能效安环层面：能源的错时空利用技术有待 发展，能源管理与生产运行缺乏协同，单位产量能效水平亟需提高。高危 化学品、废水、废气、废固的全生命周期足迹

15、缺乏监管和溯源，危化品缺 乏信息化集成的流通轨迹监控与风险防范。 （4）在以信息流为主的信息感知层面：物料属性和加工过程部分特 殊参量无法快速获取，大数据、物联网和云计算等技术在物流和产品流通 轨迹监控、生产和管理优化中的应用不够，亟需工业物联网扩充信息资源 以深度认识复杂的流程行业过程。 （5）在系统支撑层面：我国流程行业生产效率不理想，既体现为生 产系统跨层次运行效率低下，也体现为企业跨领域运营效率低下。现有的 系统难以自动化处理非结构数据以驱动智能决策，也无法支撑复杂的知识 自动化软件平台以辅助操作工人决策，需要全新的控制系统架构以实现控 制-优化-决策一体化。 流程型智能制造白皮书 4

16、 1.3流程型制造面临的挑战与新机遇 近年来，流程行业面对错综复杂的国内外经济形势，积极应对经济 下行压力，通过管理创新，淘汰落后产能，调整产业结构，取得了较好的 发展态势。我国流程行业生产运行总体平稳，产能过剩得到一定的遏制， 行业技术创新步伐加快，节能环保效果明显，但部分行业经济效益不甚理 想，投资增速放缓。此外，我国流程行业已从局部、粗放的生产模式向全 流程、精细化的生产模式发展，如钢铁、石化、有色等行业，提高了资源 与能源的利用率，有效减少了污染。但我国流程行业的总体物耗、能耗和 排放以及运行水平与世界先进水平相比有一定的差距，产品结构性过剩依 然存在，管理和营销等决策缺乏知识型工作自

17、动化，资源与能源利用率不 高，高端装备、工艺、产品水平亟待提高，安全环保压力大。 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与流程型制造转型升 级形成历史性交汇，给流程行业带来了新的机遇。智能化转型升级已成为 流程行业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，将推动流 程行业形成新的生产方式、产业形态、商业模式。流程行业通过发展智能 制造改进自身条件已具备相应条件，主要表现在： （1）供给侧改革为流程行业推行智能制造提供内在动力 随着供给侧改革过程中对经济平稳增长，产业结构优化、产品质量提 升的需求日益增多，需要流程行业提高自身生产效率，提升产品质量，增 强行业竞争力。企业必须适应新常态

18、，将原来的粗放型、外延式发展转变 为集约式、内涵式发展模式，通过智能化改造实现技术创新与高效绿色的 发展。 （2）国家智能制造顶层规划和生态体系建设为流程行业实践智能 制造创造良好基础 随着国家智能制造标准体系建设指南2015年版和2018年版的发布 以及相关行业标准体系的建立，流程行业逐步建立起对智能制造的统一认 流程型智能制造白皮书 5 识；同时，流程行业协会、研究机构、智能制造解决方案供应商生态体系 逐步完善，为流程行业的智能制造升级提供了必要的支撑和保障。 （3）代表性企业成熟经验为流程行业发展智能制造提供示范模板 行业龙头企业在智能制造探索过程中，已积累了一定的成熟经验，并 形成了具

19、有代表性的解决方案，可以复制和推广到同行业其他企业甚至部 分其他行业，从而带动相关企业进行智能制造提升。同时，部分企业已具 备一定的工艺技术和工业技术能力，可结合智能制造进一步固化相关经验 并尝试技术突破。 在智能制造这一新的背景和机遇下，流程型制造在设备运维和资产管 理模式、生产模式、运营模式和商业模式上都将发生显著的变化： （1）随着设备等资产的数字化、网络化和智能化，依靠数字孪生、 故障预测、远程运维等技术，可实现设备状态的在线监测、分析和预测以 及生产资料信息的积累、沉淀和优化，使得设备的运维由固定点检转向预 测性维护，资产管理也日趋透明化和智能化，从而带来设备运维方式和资 产管理模式

20、的转变。 （2）随着制造过程的数字化、网络化和智能化，结合先进控制、工 艺优化、工业无线通信等技术，使得生产过程中物料使用趋于平衡，生产 效率显著提升，生产环境更加安全，能源使用更加节约，从而带来生产模 式的转变； （3）随着企业内部运营的数字化、网络化和智能化，结合信息融合 管理、业务数据分析、智能优化排产等技术，使得生产计划制定、成本控 制等管理决策更加合理，从而带来运营模式的转变； （4）随着企业引入更多平台化资源，建立智慧供应链、市场和供应 商评价体系，探索全程产品质量信息追溯，建立新的商业生态，从而带来 商业模式的转变。 流程型智能制造白皮书 6 图1-2智能制造新机遇下的流程型制造

21、模式 智能制造带来的更 高效能、更高质量 流程制造 商 业 模 式 转 变 运 营 模 式 转 变 设 备 运 维 方 式 、 资 产 管 理 模 式 转 变 生 产 模 式 转 变 智能控制 信息融合管理 智慧供应链 数字孪生 工艺优化 业务数据分析 市场供应商评价 故障预测 工业无线通信 智能优化排产 信息追溯 远程运维 流程型智能制造白皮书 7 二、流程型制造关注的核心问题综述 由于生产方式不同，流程型制造与离散型制造关注的要素区别很大， 编写组经过调研和访谈，总结了流程型制造过程中需要解决的核心问题， 主要包括：工艺优化、智能控制、计划调度、物料平衡、设备运维、质量 检验、能源管控、安

22、全环保等内容。上述活动的高效进行是保证流程型制 造的重要基础，在践行流程型智能制造时，应以流程行业关注的核心问题 为落脚点，切实解决制造过程的实际问题，以提升相关的核心指标为实施 目标。 2.1工艺优化 流程行业的整个工厂由上千台设备和数千根管道组成，工序（车间） 间物料和能量大多通过管道传送，工艺复杂、流程长、工序间相互关联等 特点，传统的二维设计存在材料统计偏差大，建设施工易发生碰撞等缺 点，已不能满足工厂精益化生产的需求。流程型智能制造应集成应用智能 P&ID、协同设计、标准化编码、工程数据库等先进设计手段，对制造过 程进行仿真、评估和优化，实现先进的可视化、仿真和文档管理，通过碰 撞检

23、查等手段提前发现专业内外的配合问题，使施工阶段的差错大大减 少，为流程型企业的建造和运维提供支撑。 流程工业工艺与配方直接决定生产过程及过程中设备的参数设定，同 时在生产过程中根据具体原材料、设备状态、相关工序参数变化，依据工 艺要求实时监控、动态管理生产及装备参数，实现优化控制，以最优的成 本生产优质的产品。准确的生产过程虚拟仿真，对于生产过程参数调整、 验证、优化将起到巨大提升作用。工艺优化以最低成本换取最优质量和最 高产能为目标，工厂的工艺信息管理水平和工艺数字化水平将直接影响工 流程型智能制造白皮书 8 艺优化的成效，通过工艺建模、流程仿真、数字化交付等核心活动的支 撑，可实现工艺指标

24、稳定和生产效率的提升。 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标最低成本换取最优质量和最高产能 工艺信息管理水平、工艺数字化水平等 工艺建模流程仿真数字化交付 工艺指标稳定性 工艺设计者制造管理者 生产效率等 图2-1工艺优化要素分析 2.2智能控制 流程型制造核心在于连续生产和最大限度地提高生产效率和工艺稳定 性。对订单、批次、配方执行情况、质量进行严格的把控，降低关键工艺 参数的标准偏差；传统控制系统一般包括仪器仪表系统、DCS系统、PLC 系统、SIS系统、SCADA系统、执行调节系统等，以保证装置的稳定连续 运行及紧急联锁程序处理。为了保证底层控制的稳定性和实时性，需在

25、原 有静态模型基础上开展动态模型的探索，以达到更精确的控制。基于不同 工艺过程，先进过程控制在众多行业与工艺上得到大量应用，取得比较显 著的成效，如何实现更多工序、装置、控制回路之间的过程控制与参数动 态优化，达到整体最优，也是很多企业目前在尝试和努力的方向。 流程型智能制造白皮书 9 图2-2智能控制要素分析 2.3生产调度 在流程型行业生产调度中，生产计划的制定和管理占有举足轻重的 地位，相对于离散制造，流程型制造在能源、化工、有色、钢铁等多数行 业内以“以产订销”为主，全年生产计划主要考虑市场、政策、原料等因 素，以安全、稳定、优质为条件，以实现满负荷生产为目的。流程企业根 据市场的需求

26、预测原材料与能源的供给情况、生产加工能力与生产环境的 状态，利用生产过程全局性和整体性的思想，确定企业的生产目标，制定 企业的生产计划，协调企业各局部生产过程，从而达到企业总体最优目 标。同时为了适应激烈的市场竞争，对生产调度的实时性协调性和可靠性 提出了很高的要求，由于局部生产优化不等于全厂处于最优，生产调度可 通过在生产过程中中间产品的存储对各个装置相互冲突的目标进行解耦， 以获得全局的最优。 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标工艺参数控制的精确和稳定 控制模型建立生产数据监控动态优化等 控制精度 控制模型的准确性 制造管理者生产执行者 控制稳定性等 动态控制参数优化

27、水平等 流程型智能制造白皮书 10 图2-3生产调度要素分析 2.4物料平衡 工业企业生产经营管理工作的重点之一就是对供产销存环节进行集中 統一的计划和配置、协调和优化。对流程型企业来说，从原料采购、加工 到产品销售这样一个过程其距离非常之长，特别是生产环节的加工路线错 综复杂，生产的连续性、物料的流动性、产品的联产性、品种的多样性、 产耗的同步性、质量的差异性、形态的可变性，使得企业进行全方位全过 程的监管和监控受到了一定程度的限制。流程行业物料统计平衡依据生产 平衡推量后的和物料相关的生产数据进行归并汇总，按照逻辑节点量和逻 辑移动关系与物理节点量和物理移动关系之间的对应关系，实现统计层逻

28、 辑节点拓扑模型的动态生成，并以规则库、模型库和求解器，完成模型平 衡计算，达到企业的区域、工厂、子公司三级物料统计平衡。 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标优化排产、合理调配物料和能源 计划完成率产品成本等 制造管理者生产执行者 生产数据采集与分析系统平衡指令数字化等 设备状态等产品需求原料供应市场情况 流程型智能制造白皮书 11 图2-4物料平衡要素分析 2.5设备运维 对于流程型制造，任何设备的非计划停机可能会对整个生产过程造 成影响，产生巨大经济损失，引发安全事故。保证设备的安全可靠运行对 于流程型制造至关重要。流程型制造一方面产品比较固定，一旦投产可能 十几年不

29、发生变化，另一方面设备投资比较大、工艺流程固定，需最大限 度降低停机和检修，克服装备的可靠性和准确性不足等问题。因此，需要 对关键设备的参数进行监控，基于设备健康程度实行有效的设备管理，同 时挖掘设备潜能，监控场景需覆盖设备巡点检、大修的管理，设备资产管 理、设备知识库管理等，并能够根据不同设备对应的特性进行定制化的维 护。 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标减少物料损耗、降低成本 原料质量工厂模型准确性等 工厂模型建立生产数据集成等 投入产出比目标达成率等 制造管理者生产执行者 流程型智能制造白皮书 12 图2-5设备运维要素分析 2.6质量检验 流程行业生产原料和生产

30、过程中的精确计量及品质鉴定，是产品质量 的基础保障。一方面，考虑到取样检测的结果对于后续工艺的控制和成品 质量影响较大，需要在生产原料配给端进行严格的检验，涉及材料追踪、 重量核算、供应商确认等环节，保证材料取样、检测的客观性。另一方 面，在生产过程中和成品阶段进行抽样检测，保证各项质量指标满足工艺 要求。由于流程型行业的往往涉及大量的化学、物理反应，实验室的管理 也是质量管理的重要组成部分，对实验过程、实验数据、检测样本、历史 数据等进行全流程信息化管理，是企业控制质量、提升工艺的重要手段。 同时，基于实验室信息管理系统，结合自动化技术与数字化实验仪器，实 现实验过程本身的少人化、无人化、智

31、能化。 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标减少非计划停机 设备运行状态备品备件准备情况设备运行环境等 设备综合利用效率设备健康度等 制造管理者设备维护者 设备数据采集设备状态监控设备供应商管理等 流程型智能制造白皮书 13 图2-6质量检验要素分析 2.7能源管控 流程型制造对于能源的消耗巨大，能源管理存在滞后，需对产线、工 艺段、设备、单品的能源耗用进行详细评估，改造加装数字化计量仪表， 建立能源平衡体系。除此之外，为保证制造过程连续性，需保证能源的持 续供应。同时，对水、电、气、风进行精细管理，通过优化设备运行参 数、改造设备、杜绝跑冒滴漏、合理利用能源阶梯价格、对比

32、不同班次数 据、优化控制参数等方式，提升能源利用效率，降低生产成本。 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标全流程产品质量控制 产品质量等级等 制造管理者 自动化质量检测 质量管理者 质量数据分析等 取样客观性实验室条件质量管理信息化水平等 流程型智能制造白皮书 14 图2-7能源管理要素分析 2.8安全环保 对于流程型制造企业，由于存在大量高温高压装置、有毒有害物质， 安全生产一直都是高优先级的活动。今年以来，化工行业更是安全事故频 发，国家对于流程行业的安全要求也是越来越严格。所以，需要借助智能 制造相关的技术手段，降低生产过程中安全事故发生的可能性。此外，流 程行业是环

33、保重点关注行业，化工、钢铁、有色等更是国家重点关注行 业，急需企业提升环保标准和部署相应的措施。 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标减少能源损耗、降低成本 制造管理者 标准煤耗 能源监控趋势分析 能源计量的准确性 能源管理者 能源利用率等 校正平衡能源统计等 能源监控覆盖率等 流程型智能制造白皮书 15 图2-8安全环保要素分析 影响因素 相关的支撑活动 相关衡量指标 利益相关方 目标安全生产、绿色发展 制造管理者 人工干预报警次数 安全设备的维护水平预警机制 安全环保管理者 组态报警数量等 检测准确性等 安全环保监测安全环保预警安全环保动态处置等 流程型智能制造白皮书

34、16 流程型智能制造白皮书 17 三、流程型智能制造重点建设方向 与新模式 面向工艺优化、智能控制、生产调度、物料平衡、设备运维、质量检 验、能源管理、安全环保等核心问题，流程行业智能制造建设主要围绕数 字化、网络化、智能化展开。建设过程主要是在已有的物理制造系统基础 上，充分融合智能传感、先进控制、数字孪生、工业大数据、工业云等智 能制造关键技术，从生产、管理以及营销的全过程优化出发，实现制造流 程、操作方式、管理模式的高效化、绿色化和智能化。同时，随着智能制 造的实施，设备管理、资产管理日益透明化，生产方式更加便捷和优化， 制造运营逐渐精细化和智能化，商业资源趋向平台化和协同化。新的商业

35、模式、运营模式、生产模式、设备运维和资产管理模式出现，促进企业经 济效益和社会效益最大化。 3.1流程型智能制造重点建设方向 3.1.1工艺优化 （1）需求分析 工艺优化是实现企业生产优质、高产、低耗、高效益的保证。工艺优 化与企业的生产、安全、质量、环保、能源管理均有密切联系，通过加强 工艺优化，可以建立良好的生产秩序，创造较好的生产工况运行条件。随 着装置规模日益扩大、操作条件更加苛刻、潜在危害逐渐增多，全生命周 期工艺管理和工艺管理集成化与智能化已成为工艺优化的发展趋势。 当前流程行业工艺优化的需求主要聚焦于以下几个方面： 流程型智能制造白皮书 18 工艺管理与生产相关业务有机整合，形成

36、业务统一、数据统一、 数据共享的统一系统，可以实现技术报表自动编制、工艺参数 合格率智能统计、工艺卡片动态管理、重要工艺参数自动报警提 示； 加强工艺安全管理，实现工艺联锁的全面监控，确保生产装置运 行安全； 通过工艺优化全面提升生产管理业务的规范化、信息化、高效 化。 （2）实施要素 工艺优化的目标是用最低成本换取最优质量和最高产能。工艺优化 智能制造技术投入包含规范工艺信息管理和数据采集标准，建立工艺数字 交付平台等资源要素；搭建以实时数据库和工业网络为主体的互联互通架 构，实现工艺管理系统与相关应用系统的集成；通过仿真培训和流程模拟 持续进行工艺改进，为实现系统先进控制创造条件。工艺优化

37、智能制造应 用范围覆盖了从设计到优化的工艺管理全生命周期过程。 先进控制系统（APC）先进控制 互联互通 工艺数字 交付平台 离线仿真系统流程模拟 系统集成 工艺信息 管理标准 仿真培训系统 实时数据库、工业网络 设计管理施工管理 工艺信息管理和数据采集规范 EAM/MES/HSE系统集成 计划、成本管理材料管理 仿真培训 设计试运行采购运营建设优化调试 应用范围技术投入 智能化网络化数字化 图3-1工艺优化智能制造实施要素 流程型智能制造白皮书 19 基础数字化 工艺优化基础数字化建设一般开始于数字化工厂设计。在设计过程 中，二维和三维设计数据实现基于位号的结构性数据集成及多专业协同， 同时

38、实现数字化工厂设计系统配套的文档同基于位号的非结构性数据设计 文档和供应商文档关联。企业把全部设计文档和数据资料统一于数据库平 台，并进行相关数据关联，可以有效快速检索信息。建立工艺基础数据档 案，收集企业已有的工艺配方文件、标准及操作步骤。企业通过发布工艺 信息管理办法及细则等制度文件，建立覆盖所有生产设施的数据采集标 准，从整体上规范并指导数字化建设工作。 网络化互联 工艺优化网络化互联主要通过搭建实时数据库系统与生产控制系统互 联互通架构，实现生产过程数据实时采集。通过集成设备状态信息、生产 过程信息和安全环保信息，实现工艺管理数据的共享和统一。企业也可利 用这些数据信息实现工艺监控、工

39、艺分析、关键参数分析和工艺优化。 智能化应用 基于以上数字化和网络化框架，工艺优化的智能化应用实现的主要功 能如下： 利用三维建模技术完成仿真培训。通过对维修过程的推演，模拟设备 的拆分、安装等操作，结合视频、音频等多媒体信息，为不同的维修方案 定制可视化培训内容。 利用流程模拟对生产流程、产品方案、装置潜力及瓶颈进行分析与 诊断，解决生产问题，提供改造方案、优化生产流程与装置操作，实现企 业节能降耗、挖潜增效、提高经济效益。流程模拟将工艺机理与三维可视 化场景结合，通过三维的方式立体呈现工艺流程，可以辅助工艺诊断与优 化。 通过先进控制系统保证装置的运行平稳率，并在此基础上通过卡边操 流程型

40、智能制造白皮书 20 作和克服约束，实现节能降耗目标、提高生产能力，增加高附加值产品收 益率，进而提升经济效益。同时提高软仪表计算的准确性，增强多变量多 回路的模型预估控制能力，充分发挥控制系统的潜力。 （3）应用效果及成效 先进的工艺优化和管理，将使企业工艺管理工作的流程和层次关系更 加清晰，能够充分实现工艺信息的共享和新工艺的三维动态仿真验证，从 而提升工艺产品质量，提高企业整体工艺管理水平的，增强企业核心竞争 力。通过生产工艺优化的持续投入，可以逐步选择最优的生产工艺，降低 生产的成本，获得最佳的产品收益率，达到预期的生产目标。 3.1.2智能控制 （1）需求分析 企业生产控制和优化的目

41、标是确定经济性最优的运行区间，帮助操作 人员迅速、准确的找到最优工艺控制点。当前，流程行业的控制环节主要 采用人工操作运行和人机合作运行控制两种形式。 人工操作运行控制依赖于操作者的工作经验完成系统的回路控制、回 路设定值决策、运行指标目标值范围决策以及异常运行工况诊断等工作。 人工操作运行控制下的工业过程往往处于非优化运行状态，甚至常常出现 异常工况，难以实现安全优化运行。人机合作运行控制依靠专业的工程师 观测和分析相关数据来判断异常工况，难以实现与其他工序控制系统的协 同优化、综合生产指标的优化以及运行指标目标值的决策。因此，流程行 业的智能控制亟待更加完善的控制方案。 （2）实施要素 智

42、能控制的目标是实现关键工艺参数的数据采集、关键设备的精准控 制和控制算法的优化。智能控制方面的技术投入包含DCS/SIS等工业控制 系统的完善，仪表、阀门等传感器的全过程覆盖和自动采集，依靠工业网 流程型智能制造白皮书 21 络实现生产过程数据与实验室管理、设备管理等系统的数据集成，完成流 程模拟系统、先进控制系统和实时优化系统建设。智能化控制的应用范围 包含了从工厂数据采集、模型建立到动态控制输出的全过程，通过不断优 化控制参数，实现智能化控制目标。 实时优化系统（RTO）实时优化 互联互通 传感器 先进控制系统（APC）先进控制 系统集成 工业控制系统 离线仿真系统 实时数据库、工业网络

43、仪表、设备数据采集 DCS/PLC/SCADA/SIS系统 LIMS/MES/EAM集成 流程模拟 工厂数据动态控制工厂建模控制输出数据验证优化 应用范围技术投入 智能化网络化数字化 图3-2智能控制智能制造实施要素 基础数字化 智能控制基础数字化建设主要集中在工业控制系统完善和生产过程的 实时数据采集。工业系统完善包含DCS、PLC、SCADA等系统完善，实现 集中控制。建设SIS系统，保障工艺及人员安全。生产过程实时数据采集 包含实现传感器在关键工艺监测点的数据采集，并与控制系统互相关联， 必要时可增加关键部位测量温度、电压、电流、有功功率和无功功率等监 测传感器。 网络化互联 智能控制网

44、络化互联包含互联互通架构建设和系统集成建设。形成 以DCS为主控制系统的生产控制体系，各独立工艺包的控制可以采用PLC 流程型智能制造白皮书 22 及其他控制系统完成，但关键数据及系统主启停的控制需由主控制系统负 责。同时，通过实时数据库整合不同控制系统数据，为信息化系统提供数 据源，实现控制数据与生产过程质量信息数据、生产分析数据和设备状态 数据的集成。 智能化应用 智能控制目标是实现全局控制优化、单回路控制稳定和多变量控制价 值最优和。智能控制集智能感知、控制、监控、优化、故障诊断于一体， 具有自适应、自学习、自动调整控制结构和参数的功能，从而能够适应工 业过程的动态变化。通过部署实时优化

45、系统，可以实现自动感知生产条件 的变化，自动决策系统的参数设定值，达到优化运行指标的目的。通过部 署先进控制系统，可以跟踪设定值的改变，将实际运行指标控制在目标值 范围内。 图3-3智能控制智能化功能 （3）应用效果及成效 先进的智能控制能够减员增效，降低操作人员劳动强度，提高劳动生 与操作变量相关的经济性指标 DCS/实 时 数 据 库 过程 操作人员 线性规划模块动态控制模块预测模块 约束和目标值 控制变量操作变量操作变量设定点 输出值 动态预测 稳态预测 控制变量 稳态目标值 操作变量 稳态目标值 整定常数/ 模拟数据 控制工程师 流程型智能制造白皮书 23 产率；能够精准控制关键工艺指

46、标，保证产品质量的稳定；能够优化设备 控制，降低能耗，降低成本；能够提前预警环保相关上限指标，做出工艺 及控制调整，并通过联锁程序保证工艺安全及人员安全。 3.1.3生产调度 （1）需求分析 流程行业的生产过程具有复杂性、非线性、多目标、多约束、多资源 相互协调等特点。流程企业根据市场需求预测原材料与能源的供给情况， 确定生产目标和生产计划，协调生产过程，并通过生产调度使生产过程处 于最优状态，从而实现产线的高产与节能。 流程企业生产调度是连接生产计划和生产操作的关键活动。生产调度 以生产作业计划为依据，围绕企业经营目标，从全局出发，结合生产流程 的实际情况和生产能力，进行排产优化，合理调配物

47、料和能源，协调和均 衡各装置的生产任务，使各生产环节能有效配合和紧密街接。同时通过及 时掌握生产动态，对生产过程中的各种矛盾和问题进行综合分析，确保生 产均衡稳定、安全、长周期地进行，以保证企业生产作业计划的完成。 （2）实施要素 为了实现智能化的生产调度，可针对设备、生产状态数据、调度指令 和操作指令等方面构建数字化基础，搭建生产过程数据与企业资源管理、 高级排程、实验室管理等系统集成的网络架构，实现生产过程的流程模 拟、生产计划的智能优化、生产调度的数据分析等智能化功能。生产调度 的应用范围包含了从计划管理、系统平衡、生产优化、操作优化和调度优 化的全过程，能够及时有效地进行资源协调，完成

48、生产目标。 流程型智能制造白皮书 24 图3-4生产调度智能制造实施要素 基础数字化 生产调度基础数字化建设主要通过传感器的新增或改造，实现设备、 计量仪表、生产实时状态的数据采集。通过调度系统，将调度指令和操作 指令数字化，为操作优化分析积累相关数据。 网络化互联 生产调度的网络化互联，首先实现实时数据库系统、生产控制系统、 制造管理系统、设备管理系统之间的互联互通，进而实现生产过程数据与 生产计划数据、设备状态数据，原材料数据、生产执行数据的有机集成。 智能化应用 调度的智能化要综合全面考量生产计划、设备检修周期、检修节点及 产品价格，结合产品利润最大化和设备运行状态最优化得出最优的调度策

49、 略。智能化调度基于统一的工厂模型，实现调度指令、生产监控、物料平 衡、统计分析的无缝衔接与闭环管理。调度的模式由传统的人工驱动提升 为基于系统规则的自动化驱动，实现标准业务流程的自动化与实时化，提 升企业生产管理协同水平。 智能预测数据分析 互联互通 调度控制 线性规划 调度指令和操作指令数字化 智能优化 系统集成 传感器 离线仿真系统 实时数据库、工业网络 设备、生产状态数据采集 ERP/APS/LIMS/MES系统集成 流程模拟 计划管理调度优化系统平衡生产优化操作优化 应用范围技术投入 智能化网络化数字化 流程型智能制造白皮书 25 图3-5生产调度智能化功能 （3）应用效果及成效 智能化生产调度可以提高生产计划的准确性，促进企业资源的优化配 置；通过优化生产计划可最大限度地提高原材料采购的合理性，优化原料 组合，降低采购成本；通过设置合理的生产操作条件，能够最大限度提升 设备综合利用率；此