中石油数字化转型成熟度模型与评估实践

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1 炼化行业智能制造成熟度评估的必要性

新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展，智能制造成为现代制造发展的必然趋势。《中国制造2025》从国家层面确定了中国建设制造强国的总体战略，明确将智能制造作为制造业发展的主攻方向。为有序推进中国智能制造快速发展，通过标准凝聚行业共识，引领企业向标准靠拢，降低融合发展风险，国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会于2020年10月正式发布了《智能制造能力成熟度模型》(GB/T39116-2020)和《智能制造能力成熟度评估方法》(GB/T39117-2020)两项国家标准，为智能制造能力成熟度评估提供了可参考的模型、评估要素、评估方法和评估流程。

炼化行业是中国智能制造发展战略的重点突破行业之一。近年来，各炼化企业在日益增长的资源、环保、竞争等挑战下，顺应国家发展智能制造的趋势，充分利用新一代数字信息技术部署实施数字化转型工程，建设覆盖炼化全生命周期的典型转型场景，加快构建智能制造能力。炼化企业作为高技术、高资产、高风险、流程型制造企业，其智能制造的理论与实践仍处于探索阶段。在国家标准的基础上，将成熟度理论和炼化行业智能工厂建设的实践结合，研究建立并不断完善具有炼化行业特点的数字化转型成熟度评估模型，科学、系统地评估诊断炼化企业智能制造发展水平，有利于指引炼化企业统筹开展智能制造顶层设计、选择正确路径实施智能制造工程、有效诊断评估实施效果、制定改进提升方案，是推动智能制造在炼化领域发展和应用的必然要求和重要保障。

2 炼化企业数字化转型进展

数字化转型是顺应新一轮技术革命和产业变革的战略举措，也是石油石化企业应对内外部挑战、增强内生发展动力、实现高质量发展的必然选择。

党的二十大报告提出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。工业和信息化部发布《关于“十四五”推动石化化工行业高质量发展的指导意见》，将“数字化转型”列为五项主要目标之一。中国以中国石化、中国石油等央企为代表的炼化企业，在大规模信息化建设的基础上，正在积极进行数字化转型、智能化发展，应用成效日益凸显。

中国石化集团自2012年启动石化智能工厂建设，2014年完成智能工厂系统设计，2016年完成燕山石化、茂名石化、镇海炼化、九江石化4家试点企业的验收测试工作，初步形成了中国石化智能工厂(1.0)基本框架。“十三五”期间(2016—2020年)中国石化启动智能工厂2.0建设，建成流程工业智能制造平台，实现业务应用由专项创新迈向局部智能，打造物联网、感知工业互联网环境。经过智能工厂1.0、2.0建设，中国石化先后建成了九江石化、镇海炼化等一批智能制造示范工厂。当前中国石化正在加快推进石化智能工厂3.0建设，按照“数据+平台+应用”信息化建设新模式，推进新一代信息技术与石化先进成套技术深度融合。

中国石油集团自“十一五”(2006—2010年)以来，炼化信息化工作历经大规模统建信息系统建设、集中建设到集成应用跨越、智能炼厂探索建设、数字化转型试点等阶段，推动智能化单项技术和集成技术、应用场景不断迭代升级，炼化智能工厂在经历了以可视化和集成化为重点、单点业务两化融合的建设热潮后，正逐步向少人干预、自主决策、价值创造的发展方向演化。近几年依托信息化补强、数字化转型试点、新建/改扩建工程等项目渠道，部分企业在智能工厂建设和应用上取得较好成效，典型代表为长庆石化、广东石化、兰州石化、独山子石化等炼化企业。

长庆石化2020年成为全国首家通过智能制造能力成熟度四级的炼化企业，2021年6月建成国内首个5G智能工厂，率先实现5G技术在炼化企业全场景规模化应用。广东石化建成中国石油炼化企业首家采用工业互联网技术构建的云原生智能工厂，智能工厂应用系统的国产化率达到95%以上。兰州石化于2021年7月启动数字化转型智能化发展试点建设，于2024年6月完成全面上线，探索形成了可复制可推广的炼化企业数字化转型、智能化发展样板。

3 炼化企业数字化转型成熟度评估指标体系

炼化企业数字化转型成熟度评估指标体系以《智能制造能力成熟度模型》(GB/T39116-2020)和《信息技术服务数字化转型成熟度模型与评估》(GB/T43439-2023)国家标准为基础，充分结合炼化企业过程控制、生产执行、经营管理3个业务层次，以及炼油生产、化工生产、化工品销售3条业务主线编制而成，旨在引导炼化企业有规划、分步骤地实施数字化转型，也为客观评价炼化企业数字化转型成熟度水平提供有效抓手。

评估指标体系遵循以下设计原则:一是全面性，评估指标应全面覆盖数字化转型的各个方面;二是可操作性，能够通过实际建设成果和成效进行评估;三是可量化性，评估指标设置不同层级，根据数字化转型实现程度量化计分;四是标准化，评估指标和结果能够在炼化企业间以及企业自身进行横向、纵向的对照比较;五是灵活性，能够根据企业业务特点和特定情况进行适应性调整。

评估指标体系按照炼化企业通用业务设计，分为组织(组织战略、流程管理、人员技能)、技术(数据、集成、信息安全)、资源(装备、网络)、制造(设计、生产、物流、销售、服务)4个能力要素，13个能力域，20个能力子域，如表1所示。评价等级分为规划、规范、集成、优化、引领五级，一级(规划级)为流程化管理阶段，二级(规范级)为数字化改造阶段，三级(集成级)为网络化集成阶段，四级(优化级)为智能化生产阶段，五级(引领级)为产业链创新阶段。各能力要素在数字化转型成熟度评估时的关注重点是不同的。

表1 炼化企业数字化转型成熟度主要评估域

3.1 组织

组织战略能力域重点关注企业数字化转型智能化发展战略的制定、执行和优化，以及数字化转型智能化发展的关键岗位职责和组织机构变革等;流程管理能力域重点关注企业业务流程的规范化和线上化，特别是部门间业务流程的协同效应，以及流程管理与各业务管理系统的集成情况;人员技能能力域重点关注数字化转型智能化发展人才的考核机制、培育体系，以及人员知识、技能、经验的沉淀与传播等。

以流程管理能力域为例，一级(规划级)应具有局部业务流程的管理规范或规章制度。二级(规范级)应使用信息技术手段管理流程制修订过程、宣贯活动、配套成果等，并基于转型需求优化相关业务流程。三级(集成级)应使用信息技术手段跟踪各项流程并获取流程关键数据，开展关键流程效能和成效的评估分析。四级(优化级)应建立流程数据库，使用信息系统开展流程测试、发布和固化，并实现流程模板的版本管理和迭代优化;评估部门间的流程协同效果，开展流程改进。五级(引领级)应建立常见的流程设计评测模型，对流程设计成果进行模拟和评价;基于流程管理与各业务管理系统的集成，实现流程的闭环管理;建立主要流程改进影响因素模型，预测流程改进面临的问题，基于知识库提出解决方案。

3.2 技术

数据能力域重点关注数据的自动采集、标准规范和共享流转，以及数据管理工具平台、分析模型的构建情况;集成能力域重点关注企业系统集成架构、集成技术规范、集成实现方式等;信息安全能力域重点关注工业控制网络、设备的安全防护能力，以及主动防御和安全事件应急处理等。

以数据能力域为例，一级(规划级)应响应数字化需求，采集业务活动所需的数据，并在现有数据安全规范要求下使用数据，基于经验开展数据分析。二级(规范级)应基于二维码、条形码、射频识别(RFID)、可编程控制器(PLC)等实现数据采集，基于信息系统数据和人工经验开展数据分析，并实现数据及分析结果在部门内在线共享。三级(集成级)应采用传感技术实现关键环节自动采集数据，并实现集团公司公共数据编码在炼化领域统建信息系统贯彻执行，非公共数据编码建立统一的数据编码、数据交换格式和规则等，支持跨部门的业务协同和数据共享。四级(优化级)应实现集团公司公共数据编码在炼化领域非统建系统贯彻执行，并建立常用数据分析模型库，采用大数据技术应用各类型算法模型，预测生产、经营各环节状态，为生产经营活动提供优化建议和决策支持。五级(引领级)应构建智能化的数据管理工具平台，具备基于数据自分析的业务自优化能力，并对数据分析模型实时优化，实现基于模型的精准执行。

3.3 资源

装备能力域重点关注关键工序设备的人机交互功能和三维模型库的建立，以及是否具备预测性维护和远程诊断等功能;网络能力域重点关注是否建立防护措施、具备远程配置功能、保证数据传输的完整性等。

以装备能力域为例，一级(规划级)应在关键工序开始使用自动化设备或形成技改方案。二级(规范级)应在关键工序全部采用数字化设备，数控装备具备联网功能。三级(集成级)要求关键工序设备具备良好的人机交互界面，初步建立设备三维模型库。四级(优化级)要求关键工序设备应具有预测性维护、远程监测和远程诊断功能，可实现故障预警。五级(引领级)应建立设备级信息物理系统(CPS)，实现物理设备与数字孪生体的双向交互以及设备自优化和自调整。

3.4 制造

设计能力域重点关注三维工艺模型和工艺知识库的建立，以及工艺设计与制造的优化协同;生产能力域重点关注采购、经营、计划调度、生产作业、设备管理、安全环保、仓储配送、能源管理等方面的数据分析、系统集成和业务活动的预测优化情况;物流能力域重点关注配送运输过程的信息跟踪、异常报警和路线优化等;销售能力域重点关注客户市场需求预测分析、客户销售方式协同管理、客户精准营销和产品创新等;服务能力域重点关注客户服务知识库的建立，以及是否提供主动式客户服务和客户的360度分析等。

以生产能力域——计划调度能力子域为例，一级(规划级)应基于销售订单和销售预测等信息编制主生产计划，并基于主生产计划进行排产和调度。二级(规范级)应利用信息系统编制详细生产作业计划，并实现生产计划的快速流转、查询追溯和完成情况实时跟踪。三级(集成级)应建立先进的计划优化模型，能够提出满足多种约束条件的优化排产方案，并通过实时监控各生产环节的投入和产出进度，系统实现异常情况自动预警。四级(优化级)应建立独立的生产调度模型，通过预测未来5~10天原料、中间产品、半成品及成品产、运、销平衡衔接情况，形成详细的生产作业计划，并实时监控各生产要素，实现对异常情况的自动决策和优化调度。五级(引领级)应构建生产运行实时模型，实现动态实时的生产计划调度，并支持产业链上下游企业间的生产作业计划异常情况统一调度。

4 炼化企业数字化转型成熟度评估方法

数字化转型成熟度评估方法以客观、有效衡量企业数字化转型建设成果为目标，指导企业明晰转型现状、找准转型改进提升方向。整体评估流程分为预评估和正式评估。预评估阶段以评估前准备和了解企业情况为主，包括评估各能力子域输入材料是否充分，企业人员对指标评估项的理解是否充分等。通过预评估确定评估范围和权重、识别重点环节、给出相应结论后，即可开展正式评估。正式评估以现场评估为主，以汇报、文件查阅、系统演示、访谈、现场巡视等形式开展，分成采集评估证据、形成评估发现、提供改进建议、成熟度等级判定、形成评估报告五个步骤，评估结论包括整体水平等级、评估指标符合性详细打分结果、评估弱项与改进建议等。

正式评估一般由5~7名专家组成评估组，每名评估专家根据收集的评估证据和访谈结果，判断企业实际情况与标准要求的符合度。评分规则如下:1)对每一项能力子域的各项评估要求符合情况进行打分(0分、0.5分、0.8分和1分);2)分别计算每一项能力子域的得分，每项能力子域的得分为该能力子域下各项评估要求得分的平均值;3)按照各项能力子域的权重加权平均计算，得到各评估等级的最终得分。各能力要素、能力域、能力子域可分别评估，也可按照权重进行总体评估。炼化企业在实际应用时，可根据业务范围对部分能力子域进行裁剪，例如工艺设计、销售、客户服务，若本企业在这些能力子域业务适配性较低，可将其裁剪后结合业务特点酌情对其他能力子域进行权重调整。

成熟度评分是各等级的累计计分，即若企业申请评定成熟度四级，按照评估要求需要分别对一、二、三、四级进行符合性评定，各等级均需达到0.8分以上，才会被认定为四级。在计算总体分数时，已满足的等级成熟度取值为1，最高的级别成熟度的得分取值为该等级的实际得分，总分为各等级评分结果的累计求和。成熟度评分和数字化转型成熟度等级对应关系如表2所示。

表2 成熟度评分与等级的对应关系

5 某炼化企业评估实例

根据某炼化企业业务范围，评估组将与其业务适配性较低的设计、销售、服务3个能力域进行裁剪，裁剪后共涉及10个能力域、17个能力子域，各能力域结合该企业业务特点进行了权重调整。正式评估时，通过关键用户访谈、信息系统演示、现场查验等方式，结合预评估情况，参照四级(优化级)标准对该企业数字化转型成熟度各能力域进行评估，各能力域评估结果如下。

图1 某炼化企业数字化转型智能化发展试点建设项目组织机构

5.1 组织战略

该炼化企业编制了“十四五”(2021—2025年)智能化规划，包括建设愿景、目标、思路、蓝图方案、项目计划、投资估算等内容，并进行持续跟踪和滚动调整;成立网络安全与信息化工作领导小组，以及企业数字化转型智能化发展试点建设项目等专项组织机构(如图1所示)，负责组织、指挥、协调建设工作;明确规划发展处作为数智化工作的牵头部门;将数字化转型智能化发展建设进展和成果纳入组织管理和关键岗位考核范围，以促进战略规划落地实现。

5.2 流程管理

该炼化企业建立业务流程管理系统(BPM)，通过该系统实现企业业务流程在线编制、测试、发布和优化调整，跟踪各项流程审批过程，对流程流转向相关人员发送消息提醒，对审批及时性进行自动化考核。企业每半年对管理制度、流程执行情况进行调研，每年开展制度的适应性评估，依据调研和评估结果修订、完善或废止相关制度和流程。

5.3 人员技能

该炼化企业重视数字化人才培养，在技术人才岗位体系、技术领衔工作室管理中均设置了数字化智能化岗位和工作室，制定数智产业人才培养行动计划，组织中层干部赴华为大学培训，逐渐形成企业数字化转型文化氛围。建设炼化知识图谱平台，实现知识的统一管理和专家经验的沉淀，在部分场景中与业务运行系统和设备集成应用，为生产活动效率和员工专业技能的提升提供支撑;依托集团统一培训平台进行业务培训，已陆续开展151期数字化转型用户培训，累计达到2600人次，推动自身向学习型、创新型企业方向发展。

5.4 数据

该炼化企业实现工艺、设备、安全环保和生产数据自动采集，自采率达到90%以上。开展公司级主题式数据治理和装置级对象化数据治理，完成46个系统的数据治理和入湖1，数据入湖率2达到90%。在炼化生产运行系统(MES)、炼化物料优化与排产系统(APS)、计划调度协同、安全环保协同、动设备状态监测与故障诊断、炼化设备腐蚀监控和综合决策等系统与应用中建立大量数据分析模型，实现生产运行异常状况、设备故障自动诊断、安全环保事故等预测预警，支持业务人员快速决策。

5.5 集成

该炼化企业设计数字化转型方案时，在各业务领域均设计了系统集成架构;通过数据湖和业务中台建设，应用“数据+模型+平台”方式实现跨业务领域间的集成和共享。

5.6 信息安全

该炼化企业建有信息安全管理体系，企业网络安全管理办法中详细规定了工控网接入和使用禁止行为;工控网边界通过单向网闸实现边界防护，办公网和生产网内设备通过堡垒机远程访问方式进行安全管理和加固;定期开展网络安全培训和系统应急演练，增强员工网络安全意识。

5.7 装备

该炼化企业的机电仪设备与分散控制系统(DCS)基本具备数据传输、模拟加工、图形化编程等人机交互功能，关键工序动静电仪设备具备远程监测与诊断、预测性维护功能，能够实现故障预警。业务人员在三维数字化工厂中测量尺寸、定位设备位置、查看设备上下游关系，为远程掌握现场状况提供了高效手段。

5.8 网络

该炼化企业部署了态势感知平台、日志审计、网站应用级入侵防御系统(WAF防火墙)、边界防火墙、潜伏威胁探针、堡垒机等网络设备，符合等级保护合规性相关要求，提升了在网络边界和服务器区的防护效果。目前，其生产网、办公网正在依托互联网协议第6版(IPv6)项目实施敏捷网络改造。

5.9 生产

一是采购。该炼化企业通过企业资源计划(ERP)系统、集中采购系统、三剂一体化管理平台实现了物资需求的审批、采购、存储和配送。企业资源计划系统每周日自动平衡接收到的物资需求计划，自动生成采购申请，整点将采购计划自动发送至集中采购系统，并与物资配送运输辅助管理系统物资配送子模块集成，实现出入库和物流管理。集中采购系统专注于供应商管理，包括信息维护、年度考核和采购订单评价，确保供应商质量。三剂一体化管理平台记录三剂管理全过程信息，实现库存预警和采购关联。

二是经营。该炼化企业依托司库平台实现了资金的集中管理和风险控制，通过内部结算账户进行资金归集，并采用分级审批的管控机制。财务共享平台、企业资源计划系统和绩效考核系统共同构建了精细化的预算管理和绩效考核体系，确保了预算的严格执行和及时监督。智慧决策分析系统整合了生产经营的关键数据，提供了全面的财务指标分析和经济活动分析，加强了业财融合。效益动态测算平台实现了炼油和化工产品的效益测算，为产品结构优化提供了决策支持。企业还定期开展财务管理培训，提高员工的成本意识。

三是计划调度。该炼化企业利用炼化物料优化与排产系统进行计划优化和财务效益测算，制定炼油和化工产品的月度、季度及年度计划。系统通过测算不同原料加工效益，指导装置调整加工负荷，优化半成品库存管理。建立生产调度模型，结合炼化物料优化与排产系统、炼化生产运行系统和企业资源计划系统中的数据进行短周期优化排产，支持计划进度分析，并具备滚动和应急调度功能。计划调度协同平台整合了炼化物料优化与排产系统、炼化生产运行系统和计量系统数据，实现了生产计划执行情况的全面监控和预警。

四是生产作业。该炼化企业炼化物料优化与排产系统中的生产计划通过细化分解，按周下达至生产单元，指导实际生产活动。炼化生产运行系统与实验室管理系统(LIMS)分别实现装置运行监控和质量监控，确保生产过程的实时性和产品质量的高标准。分散控制系统和安全仪表系统(SIS)集中监控报警与事件，提高了安全管理效率。工艺流程模拟软件(HYSYS软件)应用于全流程优化分析，结合分散控制系统和先进过程控制(APC)系统，实现生产数据的在线采集和工艺参数的优化。基于实时数据，实现装置班(两班制)结算的物料日平衡。

五是设备管理。设备管理系统的建设与应用取得了积极进展，实现了800多套动设备关键参数的实时采集与故障分析，远程诊断功能已在B/S架构上实现。动设备部件级监测和静设备防腐一体化管理，通过先进技术，例如SEI估算和Muller曲线法，快速辨识腐蚀风险，精准定位并提供防腐决策支持，有效降低了腐蚀管理成本，保障了设备安全稳定运行。动静设备作业计划和作业票管理由人工触发，电气设备与电网运行已实现自动生成检修工单，形成闭环管理。设备故障知识库已初步建立，提高了故障识别率和诊断准确率，降低了机组故障检修率。

六是安全环保。视频人工智能(AI)系统智能识别生产现场安全隐患，数字化员工及人员定位系统通过蓝牙技术实现人员实时安全跟踪;应急指挥中心具备自动预警和信息推送功能，通过短信通知和预案指导，及时进行危险治理。环保在线检测系统与安全环保协同应用，实现数据采集、实时监控和可视化分析废水废气的排放。该炼化企业开发了在线学习网站和知识图谱系统，加强员工安全环保知识的学习。

七是仓储配送。目前，该炼化企业的固体原材料主要依赖半人工的方式进行出入库管理，根据生产作业计划拉动物料配送。新建厂区已实现通过电子标签、车载电脑等技术进行入库和拣货的自动化，并通过手持设备和配送车与系统同步库存信息，实现物料即时配送。分散控制系统可以监测全部储罐实时状态，智能调度系统能够对储罐数据作出预测分析。

八是能源管理。该炼化企业通过能源管控系统对高能耗装置进行监控和分析，自动采集能耗数据，与公司考核指标进行环比，实现异常告警，依托模型算法和知识库提出节能降耗建议方案，促进能源使用的全过程管控和优化。构建了能效评价体系，覆盖重点装置和公用工程系统，能够同比、环比能源效率，并建立数学模型对用能指标进行预测和优化分析。

5.10 物流

该炼化企业原油、材料的进厂和成品油、化工品的出厂均通过铁路、公路进行运输。在铁路运输方面，应用中国铁路95306电子货运系统对车辆到达、计划录入、对位通报、集结外排进行信息管理，实现实时全过程跟踪，并可根据进料和销售计划进行拼车。专用铁路可视化运输生产信息系统实现向油品调和中心下达日装车计划，以及装车计划查询、自备车到达查询等功能，并与计量管理平台集成读取相关计量信息。建立企业厂区铁路运行调度中心，实时动态展示厂区内铁路运行数据和道口视频监控，并与仓储数据实施集成，为排车提供依据。

在公路运输方面，储运物流管理信息系统实现对罐车、货车信息全过程管理，通过系统下达调车作业计划，实时获取进入距厂区30千米范围内的车辆信息，自动进行进厂排序。通过“昆仑运输车辆管理系统”实现对车辆运输过程的实时监控，对轨迹偏离、疲劳驾驶、超速违章等异常情况进行报警。

5.11 评估结果与改进建议

该炼化企业各能力子域得分如图2所示。其中，在流程管理、经营、计划调度、安全环保、能源管理领域评估得分较高，建议基于现有模型持续驱动业务活动优化和创新，以达到自适应自优化的目标。采购、生产作业、设备管理、仓储配送、信息安全等能力子域得分较低，需重点关注，建议进一步扩大数字化转型场景覆盖范围和应用深度，沉淀积累数据与知识，加强系统、数据与知识图谱的集成应用。

图2 某炼化企业能力子域得分分布

采购方面，建议企业实现与供应商信息系统集成，加强供应商库存、生产周期、质量等管理，持续建设协同供应链。生产作业方面，建议在装置级物料平衡基础上，加强全厂物料平衡能力建设;实现工艺文件随计划自动下发，进一步指导具体生产操作;建立质量检测、缺陷管理及处置措施知识库并强化共享应用。设备管理方面，建议尽快完成设备完整性建设，加强设备故障知识库的深度应用以及与专业设备管理系统的集成，以设备综合效率分析结果驱动工艺优化和生产作业计划优化。仓储配送方面，建议提升产品入库及拣货自动化能力，深化仓储、物流、企业资源计划等系统间的集成应用，实现仓储与配送高效协同。信息安全方面，建议进一步强化工控网安全措施。

6 结语

当前，中国智能制造已经由概念普及、标准先行迈入落地实践、行业深耕的阶段。研究团队依据智能制造能力成熟度评估国家标准，立足炼化行业特点和实际问题，结合大数据、人工智能等新一代信息技术发展趋势，优化设计了炼化企业数字化转型成熟度评估指标体系，涵盖13个能力域、20个能力子域。在此基础上，深入现场，服务炼化企业数字化转型实践，已对113个场景进行详细分析和量化评估，帮助炼化企业发现自身存在的差距和薄弱环节，为其提供了智能制造发展建议，明确发展方向和着力点。

下一步，研究团队将立足当下，充分考虑集团级炼化企业特点，进一步细化各项能力子域裁剪原则，加强定性能力评估与关键量化指标的紧密结合，解决企业数字化转型试点与全面推广等覆盖范围界定问题，面向未来最大化标准价值，不断提升优化炼化企业数字化转型成熟度评估模型，并针对炼化业务特点提出对国家标准的修订建议，加速推进炼化企业智能制造标准的覆盖，持续有效释放标准成果的价值，真正做到高标准引领炼化产业高质量发展。

作者：任昶 王丽丽 冯仕 刘华林 刘玉茹 高兴彦