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化企數字化工廠如何“軟著陸”
來源:中國化工報 發布時間:2019-6-5 10:28:15

 

盲目跟風,企業可能更被動——

  烏鎮,這座江南水鄉因成為世界互聯網大會的永久舉辦地而名聲大噪。近日,一場關于化工行業數字化建設的頭腦風暴在這里舉行,眾多化工企業和智能制造供應商共聚一堂,為傳統產業擁抱數字化浪潮的實施路徑出謀劃策。

  數字化建設切忌盲目

  化工行業的數字化建設如何落地?這是2019化工行業數字化工廠建設研討會的主題,也是會議主辦方、上海異工同智信息科技有限公司董事長周志杰一直思考的問題。

  眾多化企希望數字化抓住這一發展機遇,近年來,化工數字化工廠建設浪潮迭起。但周志杰對此卻有冷靜的思考。他認為,行業在數字化建設上的投資保持高速,但是也出現了不少問題。有些企業數字化工廠規劃藍圖充斥著各種相互矛盾和相互糾纏的概念,沒有可參照、可執行的數字化工廠實施路徑。有企業投入巨資建設了高端的軟硬件設備,卻沒有發揮出預期的價值。

  “很多企業為了數字化而數字化,盲目選擇數字化路徑和供應商,導致被動改變經營管理思路、被動改變既有組織架構、被動改變人力資源結構?!敝苤窘莧銜?,數字化建設是一個循序漸進、逐步搭建的過程,也是數據逐步升華的過程,從數字化到智能化是一個長遠的系統性工程。

  南京誠志清潔能源股份有限公司QHSE部的安全主管許鵬飛也認為,化工數字化工廠建設不能一蹴而就,當前數字化建設還有諸多難題。如,參考依據少,相關標準未形成體系,已建成項目少,可復制性不強;技術更新快,大量新技術進入化工生產,技術更新速度快;需求預測難,隨著生產管理要求不斷提高,系統更新后會快速衍生出大量新的需求;影響范圍大,數字化系統與生產過程聯系緊密,大刀闊斧的改造容易帶來風險。

  要切入核心業務和需求

  上海智能制造協會秘書長高璇介紹,目前化工行業已經初步具備了自動感知、分析、決策和執行等智能化特征。當前行業安全環保壓力突出,化工行業對高質量發展有迫切需求,化工企業和智能制造供應商應加強合作,以市場化的方式加強企業數字化建設,提升發展水平。

  許鵬飛認為,數字化工廠建設的鍵是切入企業的核心業務和現實需求?!拔頤嵌允只ㄉ璧哪勘昝魅?、任務緊迫,痛點很多。一是減少重復操作,許多在現場進行的工作仍需要在辦公室進行二次記錄或登記;二是強化流程規范,流程和規范在執行過程中缺乏強制手段,對監管人員專業能力要求高;三是有效利用數據,目前大量數據管理困難,統計查找時工作量巨大,難以發揮價值;四是提高協同規范,現場很多工作需要反復溝通和交接,耗時耗力,且容易出錯?!斃砼舴傷?。

  對此,周志杰認為,化工企業推進數字化建設,應該從頂層和底層兩方面入手。一方面要加強頂層決策,評估是否有變革的需求以及推動變革的決心。另一方面需要底層推動,加強數字化??櫚募床寮從媚芰?、數據融合能力、全域連接能力,這樣數字化建設在基層員工那里,才會實現從抵觸到歡迎的轉變。

  許鵬飛表示,化企在實施數字化時,前期要加強調研,包括內部需求、管理流程、使用習慣、國家標準等,要選擇具有化工廠管理經驗,IT開發能力強的供應商。實施過程中,企業要從上到下認可數字化工廠對企業效率提高的正面影響,供應商要加快技術響應、系統迅速迭代,選擇合適的試點裝置、實施??橛杉蛉敕?,讓數字化工廠實施軟著陸。

  數字化成果消除痛點

  會上,眾多化企和智能制造供應商介紹了通過移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等新興技術和管理模式創新,消除生產管理痛點的成果,推動企業更安全、穩定、精益。

  巴斯夫工業4.0項目總監戴元燊表示,在用大數據優化工藝方面,巴斯夫探索將工藝技術與大數據分析方法結合,幫助挖掘工藝優化的潛力。利用大數據分析,提升裝置負荷、使用率,同時提升產品質量,降低原材料的消耗。

  阿克蘇諾貝爾運營經理沈軍杰介紹,目前化工企業對提升安全生產水平的需求很高。有些規定對化工裝置操作的人數提出了限制,粉末涂料生產行業要通過數字化建設,打破傳統操作模式,實現自動化減人的目標。

  周志杰表示,作業管理數字化建設能讓各個部門嘗試數字化帶來的便利,為全面建設數字化工廠奠定基礎。對此,異工同智開發了作業管理數字化系統。目前??槌墑?、實施周期短、見效快,能實現全業務覆蓋的電子化作業管理,建立高標準的評價體系,融入行業先進管理經驗,實現可視化的全局管控,通過線上解決方案實現作業管理的合規性問題。

  青島安然物聯網科技有限公司總經理魏大倫認為,先進的數字化技術要在化工企業落地,必須確實對化工廠的安全和生產有益,還要實用、便捷。針對當前化工安全生產監管的需要,該公司開發的基于可靠穩定的人員定位技術的現場人員安全管控平臺,可以加強人員管控,提升化工企業安全生產水平。

  羅克韋爾自動化(中國)有限公司技術經理周衍超介紹,該公司開發的先進控制系統pavilion8融合了操作員經驗、過程機理模型、經驗模型和實施過程數據,能在一定程度上預測化工裝置運行的變趨勢化,并預先指定控制步驟,以適應變化的市場需求、降低產品質量的波動、提高產品收率。