中國石化產業的工業化水平從規模上已經躋身世界前列，但大而不強、大而不優是我國石化行業的現狀。中國石化是我國石化行業數一數二的特大型國有企業，如何通過數字化轉型迎接競爭與挑戰，看中國石化信息化管理部主任、石化盈科董事長李德芳怎么說。

經過數十年的發展，中國石油化工產業的規模、產量和能力都有了大幅度的提升——化學品產量位居世界第一，煉油能力位居世界第二，2017年已達7.7億噸；同時還擁有自主開發的催化裂化、加氫裂化等6大煉油核心技術，以及千萬噸級煉油、百萬噸級乙烯和芳烴生產等5大成套技術。可以說，中國石化產業的工業化水平從規模上已經躋身世界前列。

但是，我國石化工業目前還是大而不強、大而不優，主要存在產業布局不盡合理，較為分散；煉油裝置開工率僅為72%，產能過剩；通用產品所占比例較高，高端產品自給率不足；能耗、物耗較高，安全環保壓力較大，生產成本較高等問題。

除了上述這些傳統產業本身所面臨的壓力之外，特別是新一輪的ICT革命、能源革命以及電動汽車革命，對中國石化行業發展帶來了嚴峻挑戰。電動汽車的發展引人注目，中國的電動汽車保有量正在不斷攀升，面對新能源汽車的異軍突起，傳統石化企業是否陷入了發展危機？此外，石化行業在安全和環保方面也迫切需要實現本質提升。這些變化時刻提醒著石化行業乃至整個能源產業中的廣大傳統企業，在制定未來發展規劃時必須要有超前的戰略思考。

中國石油化工集團公司（簡稱中國石化）是我國石化行業數一數二的特大型國有企業集團，在2017年“財富世界500強”企業中排名第3位。作為一家傳統企業，中國石化在轉型發展過程中同樣面對著上述挑戰，如何應對必須引起企業的高度重視和深入思考。

中國石化的智能制造之路

對于中國石化來說，智能制造是推動我國石化工業向高效化和綠色化方向發展，實現由大變強的必由之路。以石化行業為代表的流程行業具有以下顯著特點：存在復雜的物理化學過程；生產過程耦合性強，難以建立數學模型，難以實現數字化；原料復雜、生產工況波較動大等，在邁向智能制造的過程中面對著更多的挑戰。

以德國的“工業4.0”為代表的針對離散工業的智能制造模式不完全適用于流程工業，要實現流程工業的高效化和綠色化，必須自主創新，探索適合我國流程工業特點的智能制造模式。為此，中國石化以旗下的石化盈科為主體，聯合國內的一些高等院校以及華為、埃森哲等國內外領先ICT企業，展開自主研發，打造了石化自己的工業物聯網平臺和智能制造平臺。

中國石化在智能制造領域進行了長期的探索與實踐，其建設歷程可以分為3大階段：

2003～2011年， MES系統（生產執行系統）建設和推廣階段。實現自主研發的MES系統在中國石化煉化企業全覆蓋，并推廣到神華、中煤等大型企業；對于這些傳統企業生產管控水平的提高起到了很大作用，為石化工業的數字化、網絡化和智能化奠定了一定的基礎；

2012～2015年，智能工廠規劃與試點階段。完成智能工廠總體規劃和設計，在燕山石化、鎮海煉化、茂名石化和九江石化這4家下屬企業開展試點，打造了石化“智能工廠1.0”版，形成了相關理論、解決方案和核心軟件產品，2015年九江石化還被國家樹立為智能制造試點示范；

2016年至今，智能工廠升級與ProMACE石化智云建設階段。啟動“智能工廠2.0”建設，與華為開展合作，打造ProMACE 2.0，鎮海煉化和茂名石化分別于2016年和2017年被國家樹立為智能制造試點示范；除此之外，還在2016和2017年連續兩年承擔國家智能工廠標準制定，2017年石化盈科還入選了全國“第一批智能制造系統解決方案供應商推薦目錄”。

智能工廠的建設也使中國石化的數字化、網絡化和智能化水平不斷提升，有效促進了企業的轉型升級和提質增效，取得了一系列顯著成果——整個公司的勞動生產率平均提升了10%以上，對生產數據的自動采集率達到95%以上，對重點環境排放點實現了100%的實時監控與分析預警。公司下屬的鎮海煉化的乙烯裝置績效進入全球第一群組，2015～2017年連續3年利潤超過百億；茂名石化2016年勞動生產率比2013年提升近一倍，2017年效益也首次突破百億元；九江石化2015年起扭虧為盈，2017年盈利超16億，在同規模企業中效益名列前茅。

在建設“智能工廠1.0”、特別是隨后向“智能工廠2.0”提升的過程中，ProMACE智能工廠解決方案的應用為中國石化各個方面都帶來了重要的改變：

生產操作協同聯動。率先在煉化企業建成了工業4G無線網，實現了智能巡檢和內外操協同，提高了現場處置效率，操作平穩率提高5.3%，操作合格率從90.7%提升至99%；

基于大數據的報警和預警。利用催化裝置的歷史數據分析和挖掘裝置的報警規律，形成知識庫并建立預警模型，將關鍵報警提前了1～2分鐘預警，為操作人員及時采取措施、規避生產風險爭取了寶貴時間；

計劃調度協同優化。綜合利用機理建模技術與優化算法，通過計劃、調度和操作的協同優化，實現了生產全過程效益最大化，試點企業年綜合增效10億元以上；

日效益分析優化。采用深度學習算法實現了生產的智能排產和動態優化，企業由月效益分析轉變為日效益分析；

數字化物資倉庫。試點企業應用物聯網技術實現庫存物資實時盤點和智能配送，提高了物資管理效率，年減少庫存占用資金5000余萬元；

全自動立體倉庫。鎮海煉化采用國產技術建成國內石化行業首個超大型、全自動且無人操作的聚丙烯立體倉庫，實現固體產品包裝和倉庫作業的自動化管理以及無人裝車發貨；

三維數字化工廠。基于工程設計數字化交付成果建成三維數字化工廠，實現人員培訓、設備吊裝模擬、工程量估算、設備故障定位和應急演練等應用；

設備健康和可靠性管理。利用大數據分析技術對設備運行狀態進行評估以及智能診斷，實現設備預知性維修，減少了非計劃停工；

能源全過程管理。實現能源的供、產、轉、輸、耗全流程管理，支撐了能源管理中心建設；

能流在線優化。建成了全廠蒸汽動力產、輸的優化模型，優化了鍋爐、汽輪機和換熱器等設備的操作，促進了節能減排和降本增效，企業年節約能源成本700萬元以上；

應急指揮協同一體化。實現了報警、接警和處警的應急聯動和快速響應，依據爆炸、泄漏和火災等模型計算事件擴散影響范圍，指導現場救援；

環保在線管控。通過“環保地圖”實現污染物排放（COD、氨氮、二氧化硫、VOCs）的實時監控、異常報警和信息推送。

打造“不一樣”的智能工廠

在“智能工廠1.0”建成以后，為什么中國石化還要繼續打造ProMACE石化智云？中國石化智能工廠試點建設起步于2012年，當時采用的還是傳統的信息系統架構。隨著2016年“智能工廠2.0”的啟動、新技術的發展以及業務需求的變化，我們建設系統的思路、途徑、方法、技術都需要進行調整。

按照《中國制造2025》國家戰略的要求，面向數字化、網絡化、智能化現代工廠的目標，我們提出“平臺+數據+服務”的建設模式，致力于打造一個“不一樣”的智能工廠，并與華為在2016年聯合推出了ProMACE石化智云。

這既是中國石化智能制造自身建設的需要，也是支撐整個流程工業，為整個行業提供服務的要求。同時，ProMACE石化智云將以智能工廠為核心，以智能物流、智能服務為紐帶，與智慧園區、智慧城市融為一體，形成傳統行業與信息技術深度融合的新模式、新業態，引領產業發展方向。

作為中國石化未來智能制造發展的主要支撐平臺，ProMACE主要具有如下5項核心要素：

第一，安全可控的工業物聯網：通過全面感知與互聯互通形成泛在的工業物聯網環境，實現物料、產品、設備、環境和人員的感知、識別和控制；

第二，開放智能的流程工業云平臺（工業PaaS）：云平臺是智能制造的工業操作系統，提供集中集成、實時計算、智能分析、物聯網接入以及二/三維可視化5項核心能力；

第三，融入最佳實踐的工業App：面向流程工業，提供融入了生產管控、安全、環保、設備和能源等最佳實踐的工業級核心應用；

第四，基于行業經驗的專家服務：通過行業內的院士、設計大師、設備專家和工藝專家等，為客戶提供設備遠程診斷、煉化工藝指導和安全環保咨詢等特色服務；

第五，標準與安全體系：ProMACE運行的保障。

可以說，ProMACE石化智云是物理信息系統（CPS）在石化行業智能工廠的具體實現， 也是流程工業CPS的具體實現，承載了我們對于物理工廠的模型化描述。站在流程工業的角度，主要有3個維度：一是對工廠資產的描述，通過工廠模型、三維模型等進行刻畫；二是對過程的描述，通過機理模型進行刻畫；三是各類數據匯聚形成大數據模型，隨著數據更新獲得自學習能力。利用ProMACE中的模型和數據，結合優化與控制，實現了計算進程與物理進程的交互，打造了流程工業的CPS。支撐了生產管控、供應鏈管理和資產全生命周期管理3條業務主線，并形成了新一代生產運營模式。