化工企业智能工厂建设分析

化工企业智能工厂建设分析

李庆春

陕西北元化工集团股份有限公司，陕西 榆林 719319

摘要：在我国全面推进经济建设工作以来，制造业领域随之快速的发展壮大，在推动社会经济发展方面起到了重要的作用。工业生产业要想保证自身的持续健康发展，那么还需要重视智能化技术的良好运用，创建完善的智能化产业集群，积极落实化工企业智能工厂建设工作，推进化工企业智能化转型，推进化工企业生产过程的高度自动化和智能化，逐步实现化工企业的无人化、少人化转型，实现化工企业灯塔工厂建设目标。

关键词：智能工厂；总体架构；精益生产

0 引言

就化工企业内部各项运营发展工作来说，涉及到的环节相对较为复杂，并且生产中所需要运用到的专业装置较多，这样就会对生产管理工作的实施带来诸多的困难。当前，我国制造企业面临着巨大的转型压力。一方面，我国劳动力成本迅速攀升、化工产品产能过剩、化工企业之间竞争激烈、客户个性化需求日益增长等因素，迫使化工企业从低成本竞争策略转向建立差异化竞争优势。在工厂层面，化工企业面临着招工难，以及缺乏专业技师的巨大压力，必须实现减员增效，迫切需要推进智能工厂建设。另一方面，物联网、云计算、协作机器人、人工智能、增材制造、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为化工企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。再加上国家和地方政府的大力扶持，使各行业越来越多的大中型企业开启了智能工厂建设的征程。工业物联网背景下，化工行业全球化竞争正愈演愈烈，化工企业的对手不再是单一区域，而是面对来自不同国家不同地区制造的挑战。中国制造业如何实现数字化、智能化转型升级，重新获得行业话语权的问题迫在眉睫。鉴于此，这篇文章主要围绕化工企业智能工厂建设展开全面深入的研究分析，希望能够对整个工业化工行业的未来健康发展有所帮助。

1 智能工厂建设的背景

就当下实际情况来说，工信部正在积极的推进制造业与互联网融合发展试点示范、工业互联网平台创新应用案例评选、大数据产业发展试点示范、工业互联网试点示范等工程，化工行业内的各个企业都逐渐地增强了各个环节的资金的投入，希望能够对促进自身朝着智能化方向迈进，从而为企业的未来发展壮大创造良好的基础。

2 智能工厂建设的内容

2.1 智能工厂整体架构设计

当前智能工厂建设技术架构借助工业互联网架构进行设计，按照分层设计、动态扩展的思想，自下而上分别为Edge边缘层、IaaS资源层、PaaS平台层、SaaS应用层，同时遵循平台统一的标准运维和安全防护体系，保证系统的规范、稳定运行。网络架构应遵循业务保障原则、结构简化原则、等级保护原则、生命周期原则，按照业务系统、防护等级、系统行为、工作职能的不同将网络划分为不同的网络区域,将互联网、办公网、生产网、工控网、监控网、生活网网络实行网络边界隔离。安全架构应遵循统一安全策略、信息安全等级保护技术规范、信息安全等级保护管理规范、应用安全、基础安全、管理与服务等要求。通过搭建标准统一的智能工厂建设整体架构，为智能工厂搭建智能化底座，为化工企业的安全生产、经营管理等应用系统提供运行环境。

2.2 智能工厂建设思路

建设智能工厂，应围绕企业的中长期发展战略，根据自身产品、工艺、设备和订单的特点，合理规划智能工厂的建设蓝图。在推进规范化、标准化的基础上，从最紧迫需要解决的问题入手，务实推进智能工厂的建设。仅有自动化生产线和工业机器人的工厂，还不能称为智能工厂。智能工厂不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，而且，在产品检测、质量检验和分析、生产物流等环节也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间也要实现信息共享、准时配送和协同作业。智能工厂的建设充分融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术、通信技术和人工智能技术。每个企业在建设智能工厂时，都应该考虑如何能够有效融合这五大领域的新兴技术，与企业的产品特点和制造工艺紧密结合，确定自身的智能工厂推进方案。

2.3 AR技术在智能工厂中的应用

未来AR（Augmented Reality，增强现实）技术将被大量应用到工厂的设备维护和人员培训中。工人带上AR眼镜，就可以“看到”需要操作的工作位置。例如，需要拧紧螺栓的地方，当拧到位时，会有相应提示，从而提高作业人员的工作效率；维修人员可以通过实物扫码，使虚拟模型与实物模型重合叠加，同时在虚拟模型中显示出设备型号、工作参数等信息，并根据AR中的提示进行维修操作；AR技术还可以帮助设备维修人员将实物运行参数与数字模型进行对比，尽快定位问题，并给予可能的故障原因分析。此外，数字工厂仿真技术可以基于离散事件建模、3D几何建模、可视化仿真与优化等技术实现对工厂静态布局、动态物流过程等综合仿真和分析，从而能够先建立数字化的生产系统甚至全部工厂，依据既定工艺进行运行仿真。

2.4 智能工厂建设助推安全管理水平的提升

智能工厂安全管理智能化建设要以企业问题和需求为导向，结合安全生产业务，利用AI智能识别控制平台，实现人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全因素等隐患的智能分析、报警，根据设置的隐患处理规则，实现隐患报警处理与分析，形成业务闭环，辅助监管人员，提升监管效率，减少企业安全事故的发生，实现生产系统和辅助系统自动化控制和智能化监控。建立生产安全及人、机、物、环、管全要素安全的深度融合，建立多级安全大数据分析模型和动态评价体系，深度发掘数据价值，在快速感知、实时监测、超前预警、应急处置、系统评估层面实现新型安全生产能力提升，实现动态、智能预警，达到“事前预测、预警、预防”、“事中监管”、“事后处置”，促进安全生产一体化管理体系的不断完善，达到预防性、针对性的高效管理。

3 结语

第四次工业革命扑面而来，新一代IT技术正加速赋能赋新企业生产管理运营，作为流程型工业典型行业的化工企业，我们要基于自身实际需求，坚持问题导向，有的放矢，循序渐进，持续改进，抓住新一轮产业转型升级的时代机遇，着力推动企业数字化、智能化建设，助力企业实现高质量发展。

参考文献：

[1]韩笑,刘毅,张晓明,崔世宇.设备智能化管理系统在化工行业智能工厂建设中的应用[J].化工管理,2022(31):114-116.

[2]吴春晖.大型化工企业智能工厂建设探讨[J].石油化工自动化,2022,58(02):33-40.

[3]张剑.三维数字化技术在化工智能工厂中的应用研究[J].粘接,2022,49(01):116-118.

[4]陈庚晓.基于石油石化企业的智能工厂建设思考[J].化工管理,2021(34):184-186.

[5]李国涛.面向化工智能工厂的数据采集系统研究[J].化工设计通讯,2021,47(10):134-135+161.