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石油化工行业
智能工厂的解决方案
2025
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XX智能工厂的架构及功能智能工厂三个维度智能化的应用场景智能工厂案例
XX智能工厂的架构及功能
智能工厂三个维度智能化的应用场景
智能工厂案例
化工(三次加工:芳烃发展方向,乙烯发展方向,润滑油发展方向)炼油(一次/二次加工
化工(三次加工:芳烃发展方向,乙烯发展方向,润滑油发展方向)
炼油(一次/二次加工)
石油化工行业迫切解决的问题和方向
S安全
E效率
E节能 E环保
互联企业
Why?为什么需要智能工厂?
企业需求的驱动(挑战)
企业数字化转型
实现智能制造,智能工厂
信息分散,专业功能软件独立,信息孤岛
物理系统与数字系统的融合
行业竞争压力
两化深度融合
企业多级目标的优化决策需要科学依据
人机协同的绩效管理
安全、绿色、节能、高效生产管控目标
数字化,有了数据,但在数据钻取、决策辅助方面,存在数据不标准、模型不统一、信息未集成
产品定制化,个性化服务
快速上市,降低成本与风险
人、机、料、法、环
劳动力招工难
减员降本
,技术发展的驱动(机遇)??科学技术的发展阶段
,
技术发展的驱动(机遇)
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科学技术的发展阶段
工业4.0
中国制造2025
数字双胞胎
工业物联网IIoT技术是基石万“物”互联
提升价值
优化资源
升级服务
激发创新
?
工业大数据技术是引擎
数据建模的思维突破
机理模型/统计模型:精确性,因果关系,是信息缺乏、模拟数据时代的产物
大数据模型:混杂性,相关关系,概率说话,不问为什么,只注重是什么,自学习自迭代优化
大数据的核心就是预测
7What?智能工厂
7
What?智能工厂的理解
??
?
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三个维度智能:操作,运营,商业三步建设:基础,协同,决策
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What?智能工厂的主要特征
数字化
借助覆盖全厂的网路平台实现生产数据的实时采集,快速掌握生产运行情况,实现生产环境与信息系统的无缝对接,提升管理人员对生产现场的感知和监控能力–全面感知
决策科学化
利用大数据技术,对各应用系统的数据进行集中存储和分析,协助公司领导层及时发现问题、分析问题原因、进行风险预警,实现决策的科学化–科学依据
可视化
根据设计院提供的设计图纸搭建三维可视化工厂,丰富图形与数据界面,并与生产工艺、设备信息、作业票、应急演练等功能进行集成,为生产操作和管理人员提供直接的业务场景展示–直观HMI
智能工厂特征
自动化
建设了覆盖全厂的自动检测SCADA系统,实现对整个工艺过程的监测与控制–操作自动化
模型化
基于工厂模型构建制造装备的各类工艺、业务模型与规则,并与各种生产管理活动相匹配–柔性生产建模
集成化
建设企业信息集成平台,以IIoT为核心,向上支撑企业经营管理,向下与生产过程的实时数据高度集成,将各自独立的信息系统连接成为一个完整可靠和有效的整体-信息孤岛
为什么需要智能工厂,什么是智能工厂?
智能工厂三个维度智能化的应用场景智能工厂案例
智能工厂三个维度智能化的应用场景
智能工厂案例
智能工厂:典型的传统架构
或者
… …
智能工厂:传统架构的系统集成方式(OT+IT)的弊端
互联的设备
各种接口
各种工业与信息系统
Embedded
L
P
Sensors
PLC Routers
Gatewys
Gatewys
a
Enterprise
Systems
Devices,Components,AssetsandEquipment
NMSGISHistorianOther…
OT
OT
Systems
External
Sources
系统之间传统的点对点链接增大了系统间的耦合性,降低了系统部署的灵活性,制造了大量数据冗余,难以保障数据的一致性和有效性,难以发挥数据在企业管理中的战略作用。
各种工业与信息系统
传统思维:垂直化设计智能工厂:传统架构系统集成面临的挑战
传统思维:垂直化设计
智能工厂:需要新的技术,新的平台
具有独特和独立的IT,OT深度融合方法
OperationsTechnology操作技术
产生控制实时流程的数据
数据并未报告或增值
对业务决策无法提供支持
InformationTechnology信息技术
没有连接操作层级的资源
缺少必须的频率与精度
没有操作的实时数据
是否有一个软件平台可以打通ITandOT?
Operations
OperationsTechnology操作技术
InformationTechnology信息技术
EAMHMI
EAM
智能工厂:IIoT数字化工业创新平台
L4/
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