石化行业特点及需求

物料危险

生产物料不安全因素高、危害性大,易发生火灾爆炸等安全事故。

工艺复杂

生产工艺技术复杂,运行条件苛刻,频繁在高温高压、易燃、易爆、强腐蚀的环境下操作。

产业关联

产业关联度高,石化产业园区即为一套完整的产业链。

高资金、高技术

资金、技术密集度高,立项资金规模高达几百亿元、人员储备涉及千人以上。

周期性强

石化工程建设周期较长;生产能力形成具有间断性;石化产品供给与需求具有周期性;石化产品价格有周期波动。

安 稳 长 满 优

安:安全生产               满:设备满负荷运行
稳:稳定生产               优:优质产品
长:设备长周期运行

工艺重大突破速度放缓

规模效应接近上限

原材料性质多样化

产品重复性高

市场速度变化快

大众产品竞争残酷

丰富经验人员缺失

年轻一代的特征

最终实现

快速响应

快速固化

石化行业智能工厂整体解决方案

        根据石化行业特点,基于supOS工业操作系统,通过大数据、人工智能、机器视觉等技术,以“平台+APPs”的方式,实现工厂全生命周期资产管理、生产管控一体化、供应链协同一体化。基于工厂数字化交付,集成多元异构数据,形成虚拟工厂,通过设备的智能运维、故障诊断、缺陷管理,实现全生命周期资产管理。利用工艺管理、生产平衡、质量管理、智能巡检保证生产,聚焦公用介质平衡与优化、智慧能流节能降耗,以仿真培训、HSE管理、报警管理、泄露预警保障安全,实现生产管控一体化。利用原油评价、经营计划、调度优化、智慧物流形成供应链协同一体化,打造“安、稳、长、满、优”的智慧工厂。

石化行业技术架构解决方案框架

基于supOS的智能应用

领导驾驶舱

能源管理

安全监控平台

安全管理APP

移动端解决方案

成功案例


一、京博石化智能工厂

山东京博石油化工有限公司(以下简称“京博石化”), 为京博控股集团子公司,京博石化原油一次加工能力为350万吨/年,现有员工2400人,占地面积4000余亩。

随着京博石化的高速发展,企业部署supOS工业操作系统作为企业级信息集成平台,打造基于“工业操作系统+工业智能APP”新模式的互联智能工厂标杆,构建面向过程监控、生产管理和经营决策一体化的应用平台,通过平台+工业智能APP方式实现京博石化的全信息集成、数字化、智能化升级转型。

建设内容

该项目基于京博石化智能工厂的典型建设,利用工业互联网平台,解决客户以下痛点:

  • 信息孤岛问题

    在京博石化中,信息化系统多达几十种,分布在生产管控、供应链、和经营等各个层面,数据系统庞大且没有有效的管理,数据的读取和管理都没有体系化;例如生产系统中的LIMS、EMS等。

  • 经营决策层缺乏决策数据依据

    在转型之前,京博石化管理手段相对比较传统,基本缺少数字化管理手段,下属区域多,监管、决策的信息沟通上有问题,信息无法及时反馈,对经营决策造成滞后影响。

  • 缺乏专业二开平台

    京博石化有着懂管理的专家和技术人员,真正的需求市面上没有完全与之匹配的应用系统,还缺乏相应的简易的开发平台,经验和知识无法沉淀。

  • 信息运维工作量庞大

    每套信息化系统都有相应的数据系统,web数据展示等,各个系统之间数据没有进行互通,IT的运维工作量比较庞杂。

  • 生产执行较为盲目

    未改造之前,很多项目管理数据与实际不符,无法实时、精确地反映现状,数据主要通过线下报表反馈,超预算、进度落后发生后才会得到消息。同样的情况在生产、工程、设备、安全等各个环节的管理都存在。

总体架构图

应用亮点

  • 生产绩效管理

    APP部署后仅需5分钟就能完成所有的数据计算,减少用户95%人力成本和线下进行数据统计的时间。

  • 项目管理

    原本一年用户立项数目高达2000个,完成率只有20%;上线app后用户立项完成率提高到50%,提高立项效率。

  • 设备管理及预测性维护

    上线app后设备检维修次数减少20%-35%和设备故障率的降低40%-50%,有规划的设备维护保养,使关键设备的使用寿命提高至少1-2年的时间。

  • 数据集成

    通过各系统之间的互联互通,年度减少关键用户无效工作时间约300人天时。

  • 知识沉淀

    自主开发40个APP,沉淀了相应的工业知识和人员经验。

APP应用案例

智慧首页

与京博现场相结合,针对不同域,结合平台+APPs的模式划分成九大域,打造类手机操作界面。

绩效管理APP

用户能够直观的查看到每一项指标的完成率,极大提高生产绩效管理效率。

安全生产预警预报APP

总结和提取生产过程中的各种风险因数,构建安全指标模型,帮用户安全状态进行预警预报。

成本指标管理APP

将生产关注的收率、能耗、辅材用量、燃料消耗、固定费用、能源管理等指标进行抽取提炼,整合成本管理应用。

资产移动盘点APP

对装置内的设备资产进行识别和定位,盘点现场设备资产,线上线下信息和数据同步。


二、安庆一枝梅智能工厂及数字化车间

安庆一枝梅化工有限责任公司年总生产能力6万余吨,以“一枝梅”和“丹雨”品牌为核心,拥有皂类、甘油、硬脂酸、“84”消毒液、液体洗涤剂、化妆品等六大类产品,110多个品种的综合性日化企业。

安庆一枝梅从成立至今,除财务信息化软件之外,产、供、销各个环节依赖于线下手工管理+自动化产线模式,未能实现车间自动化与信息化的融合。随着企业发展,该管理方式逐渐制约管理、决策质量、效率的提升。

安庆一枝梅智慧工厂及数字化车间基于“5G网络+工业互联网平台+智能制造+机器视觉”,通过5G网络、工业互联网平台、数据采集、数据可视化、ERP系统集成、制造执行系统(MES)和机器视觉识别应用,实现从业务管理到生产管理的集中闭环管控。通过海量生产大数据集成、分析、优化,实现企业从自动化到信息化、智能化的转型升级。

建设方案

5G数字工厂
在洗衣液、洗洁精生产车间部署5G网络,支撑工厂数字化车间建设。
产线数据采集与集成
实时采集液体洗涤剂5条产线和制皂装配1条产线的设备状态和生产数据;通过OPC软件将现有DCS、称重计量系统中的数据采集到supOS平台。
生产可视化
实时掌握设备运行状态、车间温湿度、产能数据,通过生产数据统计、历史数据对比分析、生产趋势分析等,辅助经营决策。
机器视觉识别
对产线上的瓶体编码是否打印(喷涂)进行识别,确保无漏打漏喷的情况。监测到未喷码则出发报警,不能进行下一步包装操作。
MES与ERP集成实现闭环管理
ERP系统集成、MES部署,提高生产效率。打通ERP“计划层”与MES“执行层”之间的壁垒,实现计划、控制、反馈、调整的完整闭环管理。

APP应用案例

数据采集系统

设备数据实时分析

喷码机及瓶体喷码

机器视觉检测设备

智能工厂云

通过在安庆工业大脑上的supOS工业操作系统,向中小企业提供“智能工厂云”,融合生产计划、调度、设备、LIMS、工艺等内容的“中小企业云服务包”,降低企业信息化投入和运营成本。supOS智能工厂云安全便捷,支持多租户、年付费服务方式,资源按需使用,兼具灵活性、经济性与易扩展性。

客户收益

全面整合公司现有数据,解决产品交期难以满足客户要求和车间损耗严重两大核心问题。

通过实时数据分析,不断挖掘优化空间,降低生产成本、缩短生产周期、提高工作效率。预计每年运营成本降低25%,生产周期缩短15%,生产效率提高30%,产不良品率降低10%,能源利用率提高8%。

同时,为安庆市制造业企业及日化产品行业的信息化建设起到示范带动作用。