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* * * * * * * * * * ① 工艺系统柔性化：需要生产不同种类的产品时，可按反应、分离等多种单元操作串并联灵活组态，具有低冗余能力下的平衡与修正能力。 ② 工艺条件柔性化: 体现为工艺流程对产品品种或原材料变化的适应能力，以及为适应产品或原材料变化灵活地改变相关工艺路径、工艺条件的能力。 ③ 产品品种柔性化：市场对化学品要求的多样化导致企业生产模式趋向于精细化、多品种、甚至定制化，这就要求化工企业在市场需求变化后,能够迅速地研发并生产出新的产品，同时保持装置对老产品的继承和兼容能力。 * * * * * 4、化学工业4.0 的大数据基础 （6）市场营销与客户关系 4.2 大数据能做什么？ 例：某化工企业基于知识管理的CRM 4、化学工业4.0 的大数据基础 （7）基于BI的过程决策 化工生产过程对于装置及外供条件的依赖度较大，同时生产过程的稳定性、均衡性、满负荷性又是影响其经营效果的重要因素，这是一对结构性矛盾，大数据帮助决策者在诸多约束下实现最优化生产调度，将决策者的经验与智慧模型化是关键。 4.2 大数据能做什么？ 4、化学工业4.0 的大数据基础 （7）基于BI的过程决策 4.2 大数据能做什么？ 例：大数据条件下BI对业务的在线支持 5、大数据应用基础 5.1 大数据处理的基本流程 ① 数据集成范围 ② 数据校正与压缩 ③ 数据存储 ④ 数据仓库 ⑤ CPS平台 1）数据抽取 – 化学工业的CPS架构 5、大数据应用基础 1）数据抽取 – 化学工业的CPS架构 5、大数据应用基础 工业代谢平衡（Industrial metabolism balance） 敏捷平滑（agile smooth） 柔性精良（flexible lean） 基于云计算（Cloud Computing） 1）数据抽取 – 化学工业的CPS架构 5、大数据应用基础 化学工业CPS平台的特点 ① 大数据技术。 ② 数据监测技术。 ③ 过程模型化和模拟技术。 ④ 异常识别和诊断技术 ⑤ 人工智能技术 2）数据分析 - 基于CPS的数字化技术 5、大数据应用基础 柔性化化工过程系统(FCMS，Flexible Chemical Manufacturing System) 强调以客户为中心，由多个柔性制造单元构成，能根据产品任务或生产环境的变化迅速进行调整，解决多品种批量生产模式中的效率瓶颈问题 ① 工艺系统柔性化 ② 工艺条件柔性化 ③ 产品品种柔性化 3）系统应用 - 柔性化制造系统 5、大数据应用基础 网络物理系统（CPS）以其集成、协调、敏捷、智能等特性，是实现多品种、灵活组批、异常侦破与消除，以及生产单元柔性重构的重要平台。当然实现化工生产系统柔性仍然是一个复杂的问题。 ① 数字化技术。 ② 柔性化设计理论和技术。 ③ 生产组织及控制模式的理论和技术。 5、大数据应用基础 3）系统应用 - 柔性化制造系统 4）系统应用-知识管理体系 知识管理体系综合过程模拟技术与数字仿真技术，建立多目标融合下的关联规则，完成知识建模，降低决策的非结构化程度，帮助解决化学工业企业经营决策和生产控制中诸如复杂控制策略、过程扰动、设备可靠性以及技术经济评价等问题。 5、大数据应用基础 5、对兰州石化相关工作的讨论 谢 谢 敬请各位领导、专家指正 * * * * * * 分析发现，化学公司能保持领先地位，必须在知识创新、运营精良和客户关系等三个价值领域中至少有一个处于顶级水平 * 为此，建立一个兼容“知识创新、运营精良和客户关系密切”的工业化架构成为必需，对于一个百年企业而言，规模和范围更是关键性的因素。 “化学工业4.0”通过网络虚拟系统与实体物理系统深度融合， 将先进控制、柔性组态、智能决策、客户价值等集成一体，形成一个能适应更严苛生产环境和更多变、多样市场环境的全局最优、高柔性、高效益的制造系统。 * 可以从两方面理解化学工业4.0：“开放”和“融合”。“开放”有两个层面，一是企业向市场开放，以创新与服务创造新的价值，二是向供应链网开放，通过分享优势资源和价值，提升全产业领域的发展水平。“融合”的意义是通过物联网技术突破对原有“操作单元”的概念，实现多尺度下的柔性融合。同时，化学工业的融合也意味着突破产业局限，构建新的供应链网体系。 * 装置运行的可靠性、外供条件的稳定性、催化剂的活性、用户对产品要求的差异性，决定了化工生产过程的动态性特点。 * 装置运行的可靠性、外供条件的稳定性、催化剂的活性、用户对产品要求的差异性，决定