【工業互聯網研習社：構建工業互聯網認知體系】
二、石化行業業務需求 和典型應用案例
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石化行業是國民經濟的重要支柱，具備產業鏈條長、產品覆蓋面廣、設備資產密集的特點。目前，我國石化行業兩化融合發展水平處於第二梯隊，約四分之一企業達到集成提升以上階段，但行業內兩化融合水平參差不齊，其中信息化基礎好的大企業應用工業互聯網平臺的需求較高。
石化行業是一個危險性高、能耗高、工藝複雜的行業，目前面臨的主要痛點：
- 一是，在安全和環境方面，政府和社會對於安全生產、節能減排的關注度不斷增加，對石化行業提出更嚴格的要求；
- 二是，在工藝技術方面，我國與國外仍有較大差距，主要依賴已知經驗，知識的積累和傳承缺少相應的工具。工業互聯網平臺在安全管理、員工賦能、設備管理等方面能給石化企業提供創新的解決方案。
案例1：中石化⸺安全管理
應用企業簡介 中國石化集團是中國最大成品油和石化產品供應商，也是世界第一大煉油公司。
痛 點 石化行業是一個高危行業，具有高溫高壓、有毒有害、連續作業的特點，一旦發生重大事故，會對社會和環境造成嚴重危害。
傳統解決方案：主要通過傳統信息技術或人工方式進行安全管控、風險識別。
基於工業互聯網平臺的解決方案：
- 1.通過一體化安全管理工作平臺，推進系統的高效協同，隨時瞭解企業安全管理的運行狀態，提高安全預警水平，縮短應急響應時間；
- 2.系統實現設備設施、作業區域等風險管理對象結構化及標準化，幫助企業將檢查問題、識別風險、發生事故關聯起來，助推安全管理從被動反應到主動前瞻。
成 效 簡化工作程序、節約成本、提高工作效率；規範企業安全管理程序和工作流程，建立風險檔案，提高安全管理水平；降低事故發生概率、減少經濟損失。
案例2：山東某地煉企業⸺員工賦能
應用企業簡介 山東某地煉企業是一家以石油化工為主業，集石油煉製與後續深加工為一體的大型民營企 業，產品包含高效能燃料、高端化工品、高性能材料三大板塊。
痛 點 1.信息不流通導致工序銜接不流暢、管理粗糙、安全生產存在較大隱患；
2.缺乏積累和分享知識經驗的工具和渠道，大量實踐沒能沉澱成可複用的工業知識.。
傳統解決方案：
- 1.通過MES等信息化軟件整合工廠上層管理信息，但是下層的DCS操作工無法獲取這些信息；
- 2.企業大部分有價值的經驗和知識都掌握在老師傅身上，通過“老帶新”、“手把手教”、“口口相傳”的 模式進行傳授。
基於工業互聯網平臺的解決方案：
- 1.基於supOS工業操作系統的工業大數據集成平臺，可以解決工廠全信息的集成問題，實現工廠數據的扁平化，無論是工廠的操作工還是管理者都可以獲取工廠的所有信息；
- 2.提供組態式的工業模型和APP開發環境，降低IT開發門檻，使得有經驗的老師傅可以在平臺上將知識和經驗進行沉澱，有利於知識的傳承和價值的持續創造。
成 效 1.積累20餘個面向石化行業的工業機理模型和APP應用；
2.實現多工況的問題跟蹤、智能交接班、多崗位協同操作，從而減少操作班組30%的工作負荷；
3.構建了新、老員工的知識傳遞和分享平臺，降低企業的員工培養成本，新員工的成長週期縮短 50%左右。
案例3：中石油⸺設備預測性維護
應用企業簡介 中國石油天然氣股份有限公司是中國最大的油氣生產和銷售商，以油氣業務、工程技術服 務、工程建設、油裝備製造等為主要業務。
痛 點 1.企業各監測系統分散且獨立運行，管理人員無法全面及時地瞭解生產和設備的實時情況及異 常信息；
2.企業內故障診斷和預測專家數量稀少，不足以滿足數量龐大的設備故障診斷與預測需求，故障診斷專家經驗無法顯性積累，需要長時間進行培養；
3.存在設備過度維修或欠維修的問題。
傳統解決方案：
- 1.關鍵設備主要通過定期關停機器來執行預定的維護方案（更換零件，檢查等）；
- 2.巡檢和點檢通常由設備維保人員進行，佔用人員數量多，數據利用率低。
基於工業互聯網平臺的解決方案：
- 1.設備故障診斷： 保存重要機組和設備狀態歷史數據，設置數據清洗規則，基於各類匹配分析算法和故障診斷規則庫，定時或實時對設備進行故障診斷，及時發現設備的潛在故障，並給出故障診斷結論、診斷依據、處理建議等；
- 2.對關鍵設備進行預測性維護保養： 結合實時監控機器的運行狀態和設備歷史運行數據，通過大數據建模進行預測性維護，提前發現潛在的故障，降低事故發生率，減少設備過度維護。
成 效 油田天然氣壓縮機的三保週期從10000小時提升至12000小時，平均每年節約三保費用3757萬 元；減少設備計劃外大修比例，每年可節約1864萬元大修費用。
（本報告摘自《2018工業互聯網平臺創新發展白皮書》）
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