随着工业和信息化部发布的《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》将制造业数字化转型行动列为重点工程项目，流程型行业作为制造业的重要组成部分，正加速踏上这场深刻的变革之旅。
结合流程制造业的资源能源密集、生产连续性强、产品结构多样、设备专用性与高自动化等特点，流程行业天然有着数据积累多、应用场景丰富的优势，但对于数字化的投入和使用相对薄弱，对重点场景的数字化仍然存在许多难点和挑战。接下来，我们将基于行业特性，深入探讨新材料化工流程行业如何有效开展数字化转型：
特点：流程化工行业的生产工艺通常高度复杂，涉及多个连续反应和分离过程，结合工艺方案和设备生产，导致改进工艺流程变得极其困难，而且目前基于化工过程“三传一反”等机理、特征的低成本、可复制的解决方案供给不足，研发设计、生产管控等软件自给率偏低。
数字化转型要求针对化学反应过程、生产操作实况等多变的实际情况，通过Ai智能和算法做好不同产品指标和进料性质、操作工况等反馈的衍生大模型，帮助企业识别生产过程的瓶颈问题，实现实验和生产条件下不同产品方案下快速、精准的工艺操作优化。
特点：流程新材料化工企业在营运过程中需要防范安全和法律风险，一是存在生产安全风险需要进行防范；二是产品合规风险需要符合国家最新标准；三是污染排放不能超标，否则会面临停工整改等处理。
数字化转型必须整合安全监控系统、合规管理系统以及自动化应急响应系统，确保数字化信息系统能够及时识别和预警安全合规风险，保障生产安全。此外，数字化系统需要建设合规库，及时了解各国和地区严格的环境和安全法规，将合规生产遍布在生产的每个环节中，帮助企业及时侦测不合规情况。
特点：许多流程化工企业已有数十年的历史，工厂中使用的设备和系统可能相对陈旧，并且这些设备往往来自不同的供应商，不仅增加了维护管理的难度，还潜藏着因设备老化而引发的风险。
在数字化转型中，一是要对这些老旧设备进行维护管理，保障设备的正常运转；二是要考虑到对老旧设备进行数据采集的改造是否可行。在数据集成的阶段，对于不同数据接口、不同数据协议，要考虑如何让数据互联互通；在数据治理阶段，要保障数据有强实时性、强实用性，监控好关键指标。
特点：流程化工行业会产生大量的实时数据，包括温度、压力、流速、化学浓度等各种工艺参数，这些数据不仅量大，而且关联复杂，需要通过实时分析和处理才能发挥价值。
在数字化转型中，一是如何高效实时地存储、处理和分析这些海量的数据，需要有较强的实时数据采集和处理能力；二是针对业务场景聚焦生产、工艺、能耗、科研等数据，明确核心场景，对核心数据进行梳理，破除“数据采集越多越好”的误区，筛选出核心数据进行采集和分析；三是要进行数据安全防护工作，做好数据治理，防止数据泄露。
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