论坛吸引了200余位业内人士参与,现场的会议直播更是吸引了超过7000人次的场外观众收看
在流程工业领域,企业希望借助数字化技术,实现提质、降本、增效,寻求绿色发展之路。然而,作为新兴技术领域,流程工业企业对如何成功地进行数字化转型仍存在困惑和疑虑。2017流程工业数字化工厂高峰论坛为高校、科研机构和企业间的交流搭建了平台。
2017年5月18~19日,由流程工业和浙江大学控制科学与工程学院共同主办的“2017流程工业数字化工厂高峰论坛”在位于西子湖畔的浙江大学拉开帷幕。在为期两天的会议中,既有来自高校的著名教授展示数字化工厂的最新研究进展,也有来自中国、德国和美国等不同国家各具代表性的企业和组织分享数字化工厂建设的方案和实施经验。从理论到实践,从方案到应用,演讲内容前沿、丰富而又实用,为正在进行数字化工厂转型的流程工业企业,带来了启发和借鉴。
论坛吸引了200余位业内人士参与,现场的会议直播更是吸引了超过7 000人次的场外观众收看,这也是数字化为知识分享带来的惊喜。
浙江大学控制科学与工程学院院长张光新教授
数字化工厂——信息枢纽
浙江大学控制科学与工程学院荣冈教授从智能制造的“产、学、研、用、服”生态圈的现状出发,以石化企业智能工厂为例,重点分析了石化企业核心功能转型所需的关键技术,以及人才培养模式的转型思路。
他表示,目前学术界力推工业信息物理融合iCPS。iCPS(数字化工厂)运行的可感知性更强,可预见性更高,可调控性更大,可评价性更广,更能体现信息空间和物理空间融合理论和技术的有效性。“iCPS通过信息系统的渗透和融合,在传感与执行,数据与网络,控制与优化,安全与可靠、物流与商务,设计与制造等各个层面体现出强大的威力。”
在流程工业,荣教授将数字化工厂比喻为多维度价值网络的信息枢纽。“数字(智能)工厂通过构建生产过程数据、模型和知识的IT基础设施,驱动企业级多目标优化决策,实现人机协同的实时绩效管控,达到节能降耗减排的目的,在智能制造多维价值网络中处于核心地位。”
弗戈工业传媒中国区常务副总经理、《流程工业》出版人邢海涛女士
与汽车等离散制造业相比,荣教授认为流程工业的数字化工厂具有如下特点:
基于流程工业的特点,荣教授认为企业需要建立多维度的价值网络,包括产品全生命周期、生产全生命周期、供应链和业务环四大维度。
数字化工厂能为流程工业企业带来哪些机遇?荣教授认为,利用数字化资产可以大大提升工厂的智能管控能力。这里的数字化资产包括设计测试、运营维护和综合评估资产。以实现全面感知、协同执行、科学决策和预测预警的智能工厂。
浙江大学控制科学与工程学院荣冈教授
这一目标的实现,需要多方面的技术支撑,包括:
机遇总是与挑战并存,流程工业面向智能制造的转型仍存在诸多挑战,荣教授在发言中也总结了转型中的几大痛点:智能制造尚没有创造预期价值;技术和投资脱离转型需求;供应商解决方案“百花齐放,但花无百日香”。
中国仪器仪表学会智能工厂专委会副秘书长,浙江中控软件技术有限公司信息化产品部总经理赵路军先生
在发言的最后,荣教授也指出了未来的技术发展和人才培养趋势。他认为,各关键技术需灵活应对生产过程中的可变性、不确定性和随机性,而无论是控制、仿真还是优化技术,从数据分析、知识提取、建模到应用模型提供决策,全过程都需要人的“直觉”和“经验”的参与,这是智能制造中技术与人的最紧密的交互关系。
在人才培养和输送方面,荣教授认为未来需要面向智能制造的多维价值链,培养具有全局观和扎实理论的工程人才,着重在产品全生命周期管理中配置人才,培养具备绩效导向决策力的专业人才队伍,具备终生学习能力,善于人机协同和团队协作。在人才培养方法和服务模式方面,应以能力打造为牵引,重构人才培训和培养方式,探索新的人才服务模式和组织管理机制。围绕数据、技术、业务流程和组织结构四要素互动创新和持续改进,识别和打造企业的核心竞争力。
西门子中国研究院流程行业工业4.0中心高级项目经理许继东先生
数字化工厂的技术引擎
数字化工厂建设离不开技术力量的支撑。本次论坛上,业内领先的技术服务企业都带来了最新研发成果和整体解决方案,为企业的数字化转型升级引路。
中国仪器仪表学会智能工厂专委会副秘书长,浙江中控软件技术有限公司信息化产品部总经理赵路军先生在论坛上介绍了中控的流程工业智能制造思路、方案和实践。
罗克韦尔自动化(中国)有限公司行业技术中心经理张旭东先生
中控的智能工厂方案包括安全工厂、智能优化工厂和绿色工厂三大平台以及对应不同行业的行业解决方案。“通过组件化和模块化的解决方案结合行业知识,配合工业云和中控在项目实施环节的合作生态圈,中控已经具备为企业务实地打造智能工厂核心实力。” 赵路军介绍说。
谈到中控的使命,赵路军风趣地解释:“做个比喻,无论工业4.0、中国制造2025、智能制造还是智能工厂,我们都能看清山顶的红旗,那是我们的最终目标。目前,大家在山脚下或者已经向半山腰进发。上山的路未必只有一条,而中控要做的,就是找到适合中国工业企业的最佳路线。”
艾默生过程控制有限公司解决方案架构师吴跃年先生
在演讲中,赵路军举例介绍了中控在流程行业智能制造示范项目中的实践经验,并分享了在实践中的几点体会:
必须做好顶层设计:智能工厂建设资金技术人才密集且周期长,应充分利用已有基础,统一规划,统一布局,并采取试点推广策略。
以创造价值为核心:将流程、技术、系统与人进行深度融合为手段,瞄准提质、降本、增效、安全和环保主题,创新企业管理。
HIMA全球副总裁兼希马上海总经理Mr.Peter Sieber先生
模型是智能工厂的“大脑”:模型是企业业务优化、流程化的基础,是智能工厂关键技术攻关的首要突破点。
标准化基础设施是保障:包括网络规划、硬件设备规划和基础软件规划。
西门子中国研究院流程行业工业4.0中心高级项目经理许继东先生介绍了西门子的数字化建设理念。基于工业4.0和信息物理系统的技术核心理念,西门子提倡从一体化工程到一体化运营的全工厂生命周期内的数字化,从而帮助客户持续挖掘数字价值。
一体化工程使用一个统一的数据模型跨专业地创造一个数字虚拟工厂。它在整个工厂生命周期内提供一个持续更新的工厂映像,也能够实现对整个工厂或个别工段的仿真。COMOS和SIMIT软件构成了一体化工程的核心。
北京京仪集团所属远东仪表公司副总工程师兼物联网业务总监张晓磊先生
一体化运营是基于COMOS、PCS 7、SIMATIC IT、XHQ和其他软件系统之间的互动。一体化运营通过从现场到企业层级的数据集成提高透明度,以支持工厂在运营阶段持续优化。数据的透明度通过跨越所有层级和所有专业的安全通信实现。除了提高工厂总体的生产力外,一体化运营也帮助工厂做出决策。
罗克韦尔自动化(中国)有限公司行业技术中心经理张旭东先生结合典型案例,展示了PlantPAx现代DCS系统如何帮助企业打造一个融合过程控制、驱动控制、过程安全控制、先进控制和信息化解决方案为一体的互联企业。
NAMUR中国核心组成员、扬子石化-巴斯夫有限责任公司的戴小龙先生
艾默生过程控制有限公司解决方案架构师吴跃年先生介绍了基于工业物联网技术的Emerson Plantweb数字生态系统,包括数据传感、安全传输、数据分析和决策优化以及基于微软Azure云平台的远程专家连接服务。在演讲中,吴跃年重点介绍了创新型传感器技术和应用,即基于普适测量的各种创新传感技术,例如可以提供就地压力显示并通过无线通信将现场传输至控制室的WPG指针式无线压力变送器,Permansence非侵入腐蚀监测仪表,可以提供非侵入过程温度测量的罗斯蒙特X-well技术温度变送器等等。
保障安全是流程工业企业永远放在重中之重的工作。
流程工业企业不但要注意功能安全,对信息安全也不能忽视,协调好二者的关系是企业需要面临的重要问题。HIMA全球副总裁兼希马上海总经理Mr.Peter Sieber先生,做了《功能安全满足自动化信息安全的需求》的演讲。
Peter Sieber 先生的演讲在讨论了功能安全和信息安全间的差异和共同点的基础上,以工厂实际的功能安全和信息安全防护的应用举例,来说明如何应用以及符合相关的安全标准。
北京京仪集团所属远东仪表公司副总工程师兼物联网业务总监张晓磊先生介绍了流程工业安全管理云平台S-IOT 1.0。该平台是基于流程工业企业安全管理流程、模式和生产信息大数据实现的安全管理信息化应用平台,可以将流程工业企业安全管理的要求、执行过程和结果等信息展现在同一数据平台上,方便企业管理者和安全监督人员的安全管理工作,并将企业的安全管理标准化、规范化,避免因检查不到位、监督不到位和管控不到位而引起的安全环保事故。平台主要包括:生产过程安全管理、安全设备管理、检修作业管理、安全隐患管理和人员管理几大模块。
来自用户的实践
除了科研机构和制造企业在推动数字化工厂建设方面起着重要作用外,作为数字化工厂的最终用户,流程工业企业又在数字化工厂的发展中发挥着哪些作用呢?NAMUR中国核心组成员、扬子石化-巴斯夫有限责任公司的戴小龙先生在发言中介绍了NAMUR的一些实践经验。
针对成员企业目前面临的一些挑战,譬如:供应商的产品互不兼容、市场变化快、人工成本高以及自动化系统内的信息传输有瓶颈等问题。NAMUR成员企业共同提出了一系列解决方案和标准,包括NAMUR 界面(NE 150, 2014)、模块化(NE148, 2013)、无人工厂 (NE161, 2016)以及NAMUR开放结构 (NOA)。“智能制造为过程工业带来新机遇,过程自动化的用户需求是推动智能制造的主要力量之一 ,用户的主动介入将能更好地推动智能制造并更早地享受其成果。”
拜耳技术工程(上海)有限公司朱鲲先生
NAMUR的成员企业拜耳技术工程(上海)有限公司和扬子-巴斯夫公司也在论坛上介绍了他们的实践经验。
拜耳技术工程(上海)有限公司的朱鲲先生分享了数据传输与系统纵向一体化的实施经验。该方案以大数据、数据处理层级和ISA-S95等技术为基础,具体执行包括以下几个方面:
据朱鲲介绍,通过在物流执行系统和马达加油系统中的数据传输与系统纵向一体化实践,企业的物流和设备维护效率都得到了显著提高。
在智能制造的竞赛中,很多企业用户还在面对各式各样的特定应用,这虽满足了用户先“有的用”但同时也带来了一些新的挑战,例如:系统多,用户要跳来跳去或者搜索困难,无法对关注内容获得及时通知等等。如何对已有的数据进行高效和有效使用?建立自动化门户可以有效解决这一问题。
扬子石化-巴斯夫有限责任公司主任工程师张方东先生
扬子石化-巴斯夫有限责任公司的张方东先生在演讲中介绍了扬子石化-巴斯夫的实践经验。他从用户的角度定义了自动化门户应该具有的8个特征——整合、搜索、监测、通知、导航、许可、工作流和分享,并分享了实际应用案例,包括可由用户定制的自动化门户起始页,自动化系统的健康监测以及报警KPI的实现和系统架构。
九江石化智能工厂作为入选国家工业和信息化部首批智能制造试点示范企业,已经成为国内石化企业智能工厂建设的佼佼者。
在本届会议上,中国石化九江分公司信息化管理部部长罗敏明先生也分享了九江石化的智能工厂建设经验。
中国石化九江分公司信息化管理部部长罗敏明先生
基于企业自身需求,九江石化结合行业特点和全球最佳实践,提出了“提高发展质量、提升经济效益、支撑安全环保、固化卓越基因”的石化智能工厂建设目标任务,在计划调度、安全环保、能源管理、装置操作和IT管控等5个领域,推进具有自动化、数字化、可视化、模型化和集成化特征的智能化应用,走出了一条创新发展、提质增效、转型升级的新路。
罗敏明表示,炼化企业生产链条长且流程关联度高,应着力提升生产过程中的实时感知能力、机理分析能力、模型预测能力、优化协同能力,分析、改造和优化业务流程,是智能制造着力考虑的内容。
通过智能制造转型,九江石化也收获了实实在在的效益,据罗敏明介绍,2015年与2011年相比,在装置不断增加、炼油能力翻番的情况下,企业的员工总数、班组数量、外操室数量均大幅下降。2016年,公司加工原油725.01万t,实现利润19.15亿元。上缴税费122亿元,位列江西省首位。在安全和环保等方面,实现了本质安全管理和从源头到排放全过程环保闭环管理。
对于石化流程型企业智能制造的重点工作方向,罗敏明也给出了他的建议:
开展基于分子级物性表征、数据驱动与过程机理建模、基于知识案例库搜索匹配、计划调度与实时调优以及先进过程控制等技术应用,实现“从原油到装置操作参数”的全流程协同优化和敏捷生产。
开展基于工业物联网的安全、环保和设备等泛在感知技术应用,推动安全环保由事后管理向事前预测、事中控制转变,推动设备管理向预知预防维护维修和全生命周期管理转变。
中石化上海石油化工股份有限公司炼油部设备处副处长于世恒先生在会上对石化智能化工厂的建设进行了展望。他在发言中总结了目前智能工厂建设存在的问题,包括:纵向互联不够,数字化程度不高,局部应用单一,信息共享差,缺乏基础数据积累、缺乏综合性人才等。
中石化上海石油化工股份有限公司炼油部设备处副处长于世恒先生
于世恒认为,“智能化”是指工厂具有灵敏准确的感知能力、正确的思维判断能力以及行之有效的执行方法。数字化、信息化、网络化、互通互联和数据共享是智能工厂的几大关键技术路线。其中包括:工程设计数字化交付;复杂异构系统的互联互通;复杂过程动态特性优化控制策略设计;多层次、多维度工厂统一进行建模;重大耗能设备能效的分析与优化;关键生产设备故障诊断与操作优化;区域定量风险分析及重大事故模拟;绩效管理理念落地等。
中石化齐鲁分公司信息网络中心先进控制室主任苏耀东先生在演讲中结合齐鲁石化的实践经验,对石化智能工厂在生产管控领域的实践进行了重点探讨,包括:如何提高控制系统性能监控和优化水平;如何提高装置先进控制和最优化运行能力,减少生产波动,确保长周期稳定运行;如何提高异常事件的预测能力和异常问题的分析定位能力;如何提升各层面对生产动态的掌控能力;如何实现调度令一体化管理等。
中石化齐鲁分公司信息网络中心先进控制室主任苏耀东先生
“石化智能工厂是信息化与业务的高度融合,已经渗透到石化企业生产经营的各个环节,涵盖了包括生产管控、供应链管理、设备管理、安环管理、能源管理和辅助决策六大业务域。”苏耀东介绍说,“齐鲁石化智能工厂的重点之一就是将生产管控这一业务域做深做透。”
随后,苏耀东介绍了齐鲁石化在控制系统智能管理、PID整定与优化、报警管理、APC和RTO、氢气和瓦斯平衡与优化以及日效益日优化等方面的实践经验。
数字化工厂的建设无法一蹴而就,就像九江石化罗敏明先生所说的那样,“建设智能工厂,我们永远在路上”。这中间,最重要的是迈出第一步。为期两天的论坛在参观活动结束后落下了帷幕,今年的论坛是我们迈出的第一步,期待明年与您的再次相聚!
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