煤化工行业智能制造建设研究

肖亚宁

【摘要】本文结合我国流程型企业的特征，以及中国制造2025的建设要求和当前技术的发展，结合潞安集团煤基合成油项目分析了流程型企业智能制造建设的关键技术和基础理论，旨在通过智能制造建设促进煤化工企业由传统制造向智能制造转变，增强企业竞力。

【关键词】智能制造  大数据  云计算  物联网  数字三维

一、时代背景和前沿趋势

当前国际形势下，国际产业格局面临重大调整，围绕抢夺制造业制高点的竞争愈演愈烈，各个国家结合自身产业发展优势不断加强战略总体布局和理论方法创新，着力打造信息化背景下国家制造业竞争的新优势。我国在2015年提出“中国制造2025”的战略目标，在未来十年的主攻方向是智能制造，结合两化融合，强化中国制造在装备系统和数字化方案上的低成本优势，推进中国从制造大国向制造强国转型。经过数十年发展，我国流程工业产业结构逐步优化，关键技术不断取得突破，已发展成为世界规模最大的流程工业制造国家，然而在流程工业生产制造总体效能上仍与国际先进水平存在差距。如何积极应对全球化制造新形势带来的机遇和挑战，有效利用现代信息技术，解决目前流程工业在经营决策层面、生产运行层面、能效安环层面以及信息集成层面存在的瓶颈问题，推进以高效化、绿色化和智能化制造为目标的流程工业稳步发展，实现全面生产管理以及营销模式的变革，是流程工业实现高端制造的关键。

二、煤化工企业智能制造关键内容与相关技术

在当前互联网数字经济时代，智能化建设由量变到质变的过程，需要互联网与制造业深度融合。企业发掘新动能，提高企业核心竞争力的主要难点是资金流、物质流、能量流和信息流的集成和高效调控。结合两化融合的最新的发展技术，流程型智能制造企业应当重点依托信息物理系统，以潞安集团180万吨煤基合成油项目（下简称180项目）为成功案例，从以下几个层面入手，分析相关基础理论与关键内容。

（一）生产运行智能化

流程工业制造过程通常采用由经济优化层、计划调度层、先进控制层、基础控制层等不同功能层组成的分层递阶结构，如何根据实际过程的动态实时运行情况，从全局出发协调系统各部分的操作，是生产运行智能化的核心。为了解决该问题，需要将物质转化机理与装置运行信息进行深度融合，将生产计划与设备进行深度关联和数据建模，实现对生产过程的精确监控和分析，进而计划的动态优化，形成以需求为驱动的敏捷规模生产。企业利于大数据平台，建立多数源的对比分析、相关性分析和预测分析模型，优化控制参数，指导生产操作。

180项目依托智能建设的整体规划设计分步实施，实现控制、管理、经营一体化。项目的控制系统和信息管理系统的总体结构分为三层，即：过程控制层（PCS）、生产运行管理层（MES）、生产经营管理层（ERP）。目前180项目已建成过程控制层涵盖生产过程、公用工程、原料产品、成品进出厂等全过程，包括22个生产单元使用DCS集散控制系统，1个单元使用PLC控制系统，共计18290点，实现自动化控制，对产品品质在线实时监测，后期拟建立工艺流程先进过程控制（APC）和在线实时优化控制（RT-OPT）实现自动优化流程控制;在建的MES生产执行系统以生产综合指标为指导，利用信息化手段制定生产计划，执行优化调度，对生产过程进行优化管理，将生产控制层的实时数据进行处理形成统一的生产数据平台，为准确决策提供依据，并承担各区域的协调管理、总调度管理;生产经营管理层（ERP）集成企业的关键信息和核心数据，建立一体化的经营管理平台，实现物流、价值流和信息流的综合管理。

（二）设备管理智能化

流程型企业都是重资产企业，新装置、新设备不断增加，设备不断向大型化、集约化方向发展，核心设备长周期、高负荷运行，设备是否受控直接影响到安全和生产。当前设备管理智能化建设的方向主要依托信息物理系统（CPS）和三维虚拟技术，建立虚拟工厂，集成集成设计、生产和维护等各类数据，实现数字化、可视化。建设故障诊断和预测性维护中心，根据各种传感器实时采集设备运行数据，运用智能监测设备、分析软件，对设备进行状态监控，通过问题分析、故障预测，确保设备的稳定和健康。

180项目根据整体规划，目前正在进行设备的生命全周期管理系统（ETM）的调研实施工作。系统上線后通过运用新型传感技术和大数据分析建立设备的数学模型，对设备的预测性维护、状态监控和故障分析提供科学、系统的支撑，实现设备的健康管理和安全管理，提高设备的完好率和运行效果，有效降低设备维修成本，保证生产稳定运行。系统建成后可预见的节约成本在800万元/a以上。

（三）环保管理智能化

生产过程产生废水、废气、废渣甚至危化品，为了确保安全生产，其核心就是建立生产制造全生命周期安全环境足迹监控与风险控制的手段。如何通过传感、检测、控制以及溯源分析等新方法和新技术，突破流程工业安全环境足迹监控与溯源分析及控制的基础理论与关键技术，是实现绿色制造的迫切需求。企业建立大数据分析，应用自动识别污染物技术和扩散模型，实现实时监控数据异常情况的溯源分析。对废水废气污染物等智能实时分析监测及报警管理系统，实现在线环保监测、污染物监控。

180项目注重可持续性发展，在保证生产情况下，对于环境治理和污染物零排放做着不懈努力。通过运用新型监测监控技术和专项应用系统，运用煤、油、化、电、热一体化、弃采高硫煤的清洁高效利用、甲烷与二氧化碳重整技术实现废弃利用、焦炉气耦合、余热蒸汽发电回收低能热能、合理利用空分氮气实现焦炉干熄焦、废渣综合利用生产建材、联产合成氨作为硝基化工原料、污水深度处理回用等国内外先进技术工艺，实现吨油耗水6.8吨、吨油综合能耗折标煤3.5吨;二氧化碳与甲烷重整、输送粉煤，实现减排150万吨/a，实现高技术应用、高效能循环、高品位展示、低碳、低能耗、低排放的绿色环保要求。

（四）安全管理智能化

安全管理智能化是运用智能控制系统和智能装备，对现场作业、关键部位进行实时监管，实现在线监控、主动预警、视频联动的安全智能管理体系。企业应建立职业危害数据库，加强危害管理，同时基于知识库和企业管理经验，建立危害评估平台，对危害进行定性定量分析，实现生产作业场所职业病危害因素智能检测与评估。

180项目采用中央控制室（CCR）、现场控制室（FCR）和现场机柜室（FRR）结合的配置方式。DCS、SIS和CCS等的控制器设置在现场机柜室（FRR）或现场控制室（FCR）的机柜间，实现联锁控制系统及连锁回路;在中央控制室建立应急指挥中心进行控制、监测、报警处理等操作。新建有毒有害气体泄露紧急切断系统和机器人智能巡检系统，保证人身安全和生产稳定运行。

（五）决策管理智能化

决策智能化核心是要解决如何深度融合市场和装置运行特性知识进行管理模式的变革。由于企业生产计划的不确定因素众多，原料采购价格和市场需求多变，给企业生产运行和经营管理的决策带来难题。同时目前企业的原料采购与装置运行特性关联度不高、产品生产与市场需求脱节。因此，以大数据、知识型工作自动化为代表的现代信息技术为制造过程计划和管理的优化决策带来了契机。运用互联网大数据，建立经营管理辅助决策模型，并与生产实时决策系统联动。系统与市场信息集成，及时准确预测成本，快速响应变化，实现全局性科学决策优化，由经验型决策管理模式向智慧决策管理模式转变。建立跨专业、纵向集成的管控一体化管理平台，建成决策层、管理层和执行层的业务集成在线优化闭环管理，将企业要求由决策层传递到管理层、作业层，将效益指标分解为操作指标。

180项目建立完成了生产经营管理系统（ERP），集成了企业的关键信息和核心数据，使经营管理平台一体化，实现经营管理端到端的高度协同一致性。

（六）协同管理智能化

企业协同智能化建设是通过智能工厂建设打破企业之间的围墙，带动产业链升级和价值链优化，建立企业资源协同平台，做好上下游企业之间生产装置的相邻互联和规模匹配，形成上下游产业链一体化。加强企业间的互动、集成和协作，实现价值链的重构与提升，为企业发展创造更大的价值拓展空间。

潞安集团180项目智能建设最终要在工程技术层面实现“四化”，即自动化、数字化、网络化和智能化。同时，在企业生产制造层面也要实现“四化”，即敏捷化、高效化、绿色化和安全化。通过整合各工艺环节，统一监控平台，实现生产各环节生产有序、高效协同，提升企业的智能化水平。集团层面的ERP系统和企业间ERP数据高度一致集中优化，行业和企业间通过大数据积累实现整个产业链的整体协同智能化。

三、流程型企业智能化建设方向

在流程型企业建设智能工厂的过程中，大力推进优化管理和先进技术的运用至关重要，主要包括以下内容：

（一）集中平台管理，整体协调

整合企业采购、生产、管理、销售和财务等全流程资源，建设一体化平台，减少数据冗余，整合企业信息流，规范企业业务流，推进企业集团管理规范化、标准化、透明化，实现资源优化配置。通过数据整合挖掘分析，帮助企业把握生产要素的最佳投入比例，实现研产供销、生产控制、经营管理、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同，促进生产流程、决策流程、运营流程的重组、整合和协同优化，推动企业从静态管理向扁平化动态管理转变，利用云端大数据驱动集成提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。

（二）在线监测和优化技术

利用最新的在线检测监测设备、计划资源优化系统、调度管理系统、三维虚拟系统、装置在线实时优化（RT-OPT）和先进控制技术（APC）等智能化手段，按不同的数学模型来精确定位物料流向，识别和优化生产工艺及加工流程，提升的产品价值和各流程利用效率，达到国际先进水平。

（三）三维技术创新

利用三维技术，对工厂仿真和虚拟系统接入实时数据，包括：设备参数及运行数据、生产系统运行数据、人员实时数据、物料运行实时数据、区域监控实时数据、环境监测实时数据等形成数据分析平台，基于数据决策分析。基于虚拟工厂数据可视与互动，对工厂运行状态及场景相互融合，数据进行交互使用。包括：VR巡游、工厂仿真、设备仿真、人员基于仿真培训、虚拟工厂模型、虚拟工厂生产流程、设施及流程状态预警、安全管理、指令管理等。提高工厂设备资产利用率，降低检修成本，提高企业稳定运行水平。

（四）构建大数据整合、云计算分析平台

构建IT基础设施云平台，实现服务器、存储及备份资源的云化共享;形成以自主云计算与大数据为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群;提升资源汇聚、数据收集、存储管理、數据整合、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控;围绕云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知与人机交互等创新链的建设，挖掘在企业应用中价值。建立MES、质量管理、绩效管理等交互服务，利用先进的IT集成技术支撑业务应用的融合与优化，提升企业生产、设备和安全环保管理等方面的预测能力，支持便捷、高效、科学决策。

四、结语

随着科学技术的飞速发展，先进制造技术正在向自动化、信息化、智能化方向发展，智能制造日益成为未来制造业发展的核心内容。发展智能制造已经成为实现制造业从低端加工制造向高端智能制造转变的重要途径，成为制造业升级转型的内在的必须要求。同时，将智能制造这一新兴制造技术在流程型行业快速移植、转化、升级，通过规模化生产，可以尽快收回技术研究开发的投入资本，从而持续推进新一轮的技术创新，推动智能制造技术的进步。

但实施智能制造，不是面子工程，不是政绩工程，而是企业智能化转型升级的内在需要。在这个过程中，不能追求过于理想化的智能，不要追风各种新概念，不要只聚焦在设备等看得见的自动化上，还要多关注研发技术、生产工艺、人才素质、企业管理、企业文化等看不见的内在因素。借鉴国内外先进理念，结合企业实际情况，在正确应用自动化、数字化、网络化、智能化的基础上，扬长补短，以人为本，充分发挥人才优势、管理优势、文化优势，最终实现企业保持可持续竞争力，打造企业的战略目标。

参考文献：

[1]国务院关于印发.中国制造2025》的通知[Z].

[2]熊晓洋.大型流程型企业智能工厂建设探索[Z].