随着工业４.０和新一代信息技术的快速发展，数字化、网络化、智能化已成为各行各业转型升级的关键词。尤其在化工行业，随着化工工艺的不断进步和化工厂规模的持续扩大，传统的生产管理体系逐渐暴露出诸多不足。正因如此，化工行业对工厂智能化的建设需求愈发迫切。随着新一代信息技术及智能化技术的不断成熟，化工行业已具备建设智能工厂的基础条件。在这一背景下，为了适应行业的发展变革，本文将围绕智能工厂业务模式和工程公司开展此类业务所需具备的能力进行全面深入地探讨，以期为提升工程公司的核心竞争力提供参考。

　　化工行业智能工厂典型应用场景涵盖了生产、管理、运营、监控等多个方面。这些应用场景的实现，有助于提升化工生产企业的生产效率、产品质量和安全性，推动企业转型升级和可持续发展。

　　借助数字孪生技术，构建工厂全生命周期的虚拟仿真应用的数字底座。基于三维工厂模型，创建出逼真的数字孪生工厂，完美再现真实工厂的每一个对象。通过深入理解工艺流程，建立精准的机理模型，为流程仿真和优化提供有力支撑。

　　此外，根据工厂实际管理需求，建立数据监控和智能分析系统，从而实现生产过程的实时监测和模拟。智能分析系统不仅有助于预测未来生产运行工况，提前发现潜在问题，还能在设备出现故障时提供诊断支持，实现辅助运维，大大提高了运维效率。借助数字孪生技术，为员工提供逼真的ＯＴＳ培训环境，帮助他们在实际操作前熟悉工厂环境，提高操作技能和安全意识。数字孪生技术为工厂的全生命周期管理、运维提供了强有力的支持，使得真实工厂与虚拟工厂无缝对接，为工厂的运行和管理提供了全新的视角和解决方案。

　　实时监控系统通过精密的传感器，能够实时、自动地采集工厂生产运营过程中的各类数据。将这些数据与预设的工艺标准数据进行比对，能够准确识别出生产现场正在发生或即将发生的生产效率损失。一旦发现异常情况，系统会立即触发预警反馈，便于管理人员及时介入处理，防止异常问题扩大。实时监控系统的核心功能不仅包括实时采集生产运营数据，还能够智能识别出生产过程中的异常情况。通过对数据的深度分析和处理，系统能够迅速判断出异常的类型和严重程度，为后续的预警和应对措施提供关键的决策辅助信息。

　　先进控制（ＡＰＣ）技术是化工智能工厂的核心技术之一，通常在ＤＣＳ、ＰＬＣ、ＦＣＳ等计算机控制系统已有常规控制的基础上，采用多变量预测控制、智能控制、软测量和工艺计算等策略来实现。ＡＰＣ技术能够显著提高复杂工业过程的控制品质，增强系统的抗干扰能力和稳定性，降低劳动强度，进而实现节能增效和提高企业综合竞争力。

　　实时在线优化（ＲＴＯ），基于人工设定的运营目标，在不修改工艺流程、不增加或减少生产设备，同时又满足各项生产技术指标的情况下，系统自动寻求一组最优工厂运行操作方案，并依据该方案下发操作参数给各ＡＰＣ系统，使工厂生产过程处于最佳运行状态。该技术可以有效降低操作人员劳动强度，并对装置进行７×２４ｈ的在线闭环优化，帮助装置实现精细化的操作和控制，为企业高效生产和效益提升提供有力抓手。

　　生产制造执行系统（ＭＥＳ）是一套对生产现场综合管理的集成系统。它是一个信息枢纽，强调信息的实时性。ＭＥＳ从生产计划的执行、生产过程的追溯、设备的正常高效使用、保证产品质量、工人排班及合理激励等多个维度对生产现场进行集成管理。

　　ＥＲＰ系统是对工厂物流、人流、资金流、信息流进行全面一体化管理的信息系统，是工厂管理系统的重要组成部分。在生产过程中，根据业务流转实现物流、人流、资金流、信息流的集成应用，统一完成工厂的各项业务需求。

　　安全生产监控系统以全面提升工厂安全风险预警、突发事故应急处置能力为目标，致力于打造安全、环保的网络化智慧云平台，利用５Ｇ等新技术创建生产现场安全管理的可视化系统，实现安全风险实时监控及预警，有效减少安全事故发生，避免产生不必要的损失。

　　智能工厂具备高度的灵活性和可配置性，使企业能够快速适应市场需求的变化。通过快速调整生产计划和生产流程，企业能够迅速切换产品、调整产能，从而满足市场的多样化需求。这种灵活性使企业能够更好地应对市场波动，保持竞争优势。化工智能工厂的应用收益主要体现在提升资产效率、提高产品质量、降低运营成本及对安全环保的保障等方面。

　　在化工智能工厂中，通过传感器、ＤＣＳ、ＳＩＳ等智能化设备实时采集工厂生产运行数据，并持续分析各类数据，精准发现潜在的资产效能问题，从而采取有效的纠正措施。在连续生产过程中，运用ＲＴＯ和ＡＰＣ等过程优化技术，巧妙地在动态模型与稳态模型之间寻找最佳平衡点。这样，便能实时应对并纠正各种变化因素，如设备性能变动、原材料价格波动以及产率变化等，从而实现自我优化。

　　通过对工厂运营过程中产生的大数据进行持续的积累，结合先进的大数据分析算法，建立更为精准的机理模型，从而实现对故障的预测。在此基础上，智能工厂特有的自我优化机制得以充分发挥，能够更快地检测和预测产品质量缺陷。通过识别导致质量缺陷的人为、机器或环境因素，可以提供有效的预警或应对策略，进而降低产品质量缺陷率、加快交货时间，并有效提高产量。

　　在智能工厂中，一体化运营中心负责收集和汇总来自工厂各系统的实时运营数据，打破了系统间的壁垒，确保了运营数据的一致性和准确性。这不仅为工厂运营决策提供了科学依据，还大大提高了决策效率。通过智能化的运营流程，工厂对运营人员的需求降低，对供应网络的综合管控能力以及对采购需求的快速响应能力则得到了显著提升。这有助于降低工厂的运营成本，实现更为高效和精准的管理。

　　智能工厂的一体化运营中心不仅是工厂运营数据的集散地，更是管理决策的智囊团。它运用先进的技术和算法，对海量数据进行实时分析，为工厂的稳定、高效运营提供了坚实的支撑。

　　智能工厂在确保运营期的安全环保与合规运行方面具有显著优势。通过利用新技术和统一数据平台，工厂能够实现对安全隐患和毒害物质的连续不间断监测，并及时发出预警，确保环保排放指标始终处于合理区间。

　　智慧化的应用系统不仅提升了运营效率，还大大降低了人为错误的可能性，从而有效减少伤害事故的发生，进一步降低安全运营成本。智能工厂的安全环保与合规运行不仅是对社会责任的履行，更是企业可持续发展的关键因素。

　　化工行业智能工厂业务模式是指工程公司利用物联网、大数据、人工智能等先进技术手段和建设经验，为业主单位提供从智能工厂规划、设计、建设到运营、维护的全流程服务，旨在实现生产过程的自动化、数字化和智能化，提高生产效率、降低能耗、提升产品质量，推动化工行业的可持续发展。

　　本文从智能工厂规划咨询服务的提供、数字孪生工厂的建设、工业互联网平台建设和智能ＡＰＰ定制开发部署、一体化运营中心建设等方面提出了具体的业务模式。

　　智能工厂建设涉及多个维度，是一个复杂的系统工程，没有全面规划的智能工厂建设将是一场灾难；未能深入挖掘工程运营需求痛点、解决问题、创造价值；缺乏配套的组织、制度、流程以及人力资源规划，导致智能工厂落地应用系统运维困难；工厂运营数据共享程度不高、系统集成建设水平较低导致整体协同困难、一线操作不便等，最终降低了智能工厂的智能化运营效率。

　　智能工厂整体规划咨询服务通过了解业务需求、挖掘痛点，进行专业的分析诊断，确定价值创造机会，规划蓝图，明确实施路线与预算，有序推进智能工厂建设，实现低投入、高回报。整体规划咨询服务见图１。

　　基于物理工厂复制的数字孪生工厂，借助大数据、ＶＲ、ＡＲ及ＡＩ技术，虚实双向，持续动态的数字模拟，可以模拟并解决物理实体工厂运行中的不确定性问题。数字孪生工厂实时、连接、映射、分析、反馈物理实体工厂行为，使工业全要素、全产业链、全价值链达到最大限度闭环优化，助力工厂提升资源优化配置。实体工厂与数字孪生工厂基于工程数据、管理数据与运行数据的信息感知、实时分析、科学决策、优化执行的闭环体系（见图２）。

　　化工工艺操作培训仿真系统通过模拟真实的化工工艺操作环境，为企业提供操作培训、安全知识和运维优化的可视化展示教学平台。通过３Ｄ可视化和ＶＲ模拟还原等技术，将化工工艺流程三维可视化还原，搭配动态效果，实现员工操作培训的安全学习和快速掌握。

　　通过与企业综合数据库系统集成，实时监测全厂装置压力、温度、流量、液位等生产运行数据，为生产监控等提供数据支撑。同时，结合行业大数据模型，进行预测性维护，减少安全事故和意外停车的发生。

　　工业互联网平台的建设和智能ＡＰＰ的定制化开发及部署是化工智能工厂建设的两个重要环节。通过工业互联网平台实现设备、数据、服务的连接和管理，上层通过智能ＡＰＰ实现用户需求的满足和个性化服务的提供，共同推动工业智能化的发展。两者需要紧密结合，形成一个完整的工业智能化解决方案。工业ＡＰＰ全面覆盖工厂的日常运营、操作巡检、人员定位、仓储管理、安全监测等应用场景，实现智能工厂业务应用系统的灵活部署（见图３）。

　　基于数据仓库或数据湖，工业互联网平台通过企业数据中台，构建工厂数据大脑，并可通过扩展能力，组建各系统、各类接口、底层感知数据的工厂核心经营数据中枢。

　　建立工厂数据资产管理平台，监控全厂关键数据，辅助工厂更高效的实现工艺优化、物料平衡、能量平衡、设备预测性维护。

　　基于工厂数据集成平台与对象化工业数据库，构建大数据挖掘和智能化场景的工业数据应用场景。

　　基于一体化运营中心基础架构（见图５），集成全厂相关信息系统，通过统一后台实时收集、整理、分析这些数据，并根据应用场景个性化展现，提供统一的决策入口。

　　目前，工程公司在智能工厂业务上的能力存在明显的欠缺，主要体现在未建立智能工厂技术体系、智能工厂人才队伍建设不足、智能工厂支撑平台缺失、智能工厂应用ＡＰＰ的生态圈未形成。但是，工程公司作为工厂ＥＰＣ建设阶段的重要参与方，拥有详细的工程设计和建设数据，如何基于现有的数据优势，联合各方力量共同高效推进智能工厂的建设，是工程公司需要面对的首要问题。基于上述智能工厂常见的应用场景和业务模式，结合工程公司的发展现状，对工程公司智能工厂业务提出如下建议。

　　在工厂设计阶段或现有工厂运营阶段，向业主提供智能工厂咨询服务，可以梳理清楚业主的业务需求，明确建设目标，有效提高投入产出效能。

　　作为一项系统工程，智能工厂业务需要多个专业的人员共同参与推进，目前认为该团队要有工艺、仪表、三维、IT等专业人员参与。工程公司要建立智能工厂的业务能力，拓展智能工厂业务领域，提升企业未来核心竞争力，必须要在该领域设置专人专岗，实现专业知识积累并形成专业应用的技术护城河，持续对后续不同业主输出高质量智能工厂全厂咨询规划、设计建设和应用集成等服务。建议从智能工厂岗位职责、人才培养、激励制度等方面不断落实、推进相关人才队伍建设。

　　智能工厂建设是工程行业数字化转型的实践方向，当前的技术和理念以及实践均证明这个业务模式的先进性和可行性。基于该共识，行业正在逐步实施扩大建设的广度和深度，工程公司作为传统的实体工厂集成建设方，要尽快抓紧时代的脉搏顺势而为，完成业务模式的升级和拓展，实现新时代的华丽转型升级。

　　中国实施中重稀土出口管制以来，稀土价格翻了三倍。美国研究机构也发出担忧，美国将无力填补稀土缺口，毕竟当下超九成的稀土都要由中国进行冶炼加工。当美国军工被稀土“锁喉”，美国武器装备可能发生什么变化？

　　根据《防暑降温措施管理办法》，劳动者从事高温作业的，依法享受岗位津贴。用人单位安排劳动者在35摄氏度以上高温天气从事室外露天作业以及不能采取有效措施将工作场所温度降低到33摄氏度以下的，应当向劳动者发放高温津贴，并纳入工资总额。

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