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在当今数字化时代，制造业正加速向智能化转型，智能工厂成为行业发展的关键方向。本方案 PPT 聚焦智能工厂建设，全面涵盖从应用设计到业务域专题规划，再到技术支持体系构建等多方面内容，为打造高效、智能、安全的生产环境提供了详尽蓝图。
一、智能工厂应用设计
1.1 总体设计原则
智能工厂建设秉持引进成熟技术与国际最佳实践经验，并紧密结合中国石化实际情况的策略，坚持以我为主。以试点企业为重点设计系统原型，兼顾其他企业需求，形成标准化模板，且所有设计基于统一工厂模型、技术平台与标准规范。由信息化管理部牵头，总部各部门协同指导，石化盈科及企业专家、外部专家共同参与，成立 PMO 组织机构进行自上而下的统一管理，确保顶层设计契合中国石化整体战略要求，从多维度为智能工厂建设奠定坚实基础。
1.2 智能工厂应用设计蓝图
该蓝图全方位展示了智能工厂的架构体系，包括标准化体系、HSE 管理智能化、生产管控智能化、设备管理智能化等多个核心模块。在标准化体系规范下，各管理模块紧密协作。HSE 管理智能化涵盖风险监控、施工作业与污染排放监测等；生产管控智能化涉及调度指挥、生产绩效及运行分析等环节；设备管理智能化包含可靠性管理、健康管理及设备三维应用等功能，各部分相辅相成，共同推动工厂智能化运行。
1.2.1 应用设计蓝图集中集成
从技术架构看，以 ODS + ESB 为支撑，在业务建模基础上开展数据、流程与服务建模。通过 ESB 实现服务接入、安全保障、代理、编排及资源管理等功能，有效整合各业务系统。如在数据集成方面，可实现不同系统数据的汇聚与交互；应用集成上，确保系统间互联互通，提升业务敏捷性并降低集成成本；界面集成借助多种技术实现应用程序与内外部服务连接，且基于 HR、AD 实现用户统一管理，避免系统集成难题，保障整体集成效果。
1.2.2 大数据及专家系统
在此维度，借助大数据技术与专家系统实现诸多关键功能。例如在设备管理中，可自动诊断和预测机组故障及寿命，通过可视化展示机组状态辅助决策，同时利用案例库与数据挖掘完善专家知识库，提升维修与操作的科学性。在生产环节，能进行异常自动识别、预案主动推送及报警根原因分析，深度挖掘数据价值，优化生产流程，增强工厂运行的可靠性与稳定性。
1.2.3 三维数字化
三维数字化平台融合多种先进技术，如在建模方面采用正逆向结合方式，结合激光扫描、3D CAD 数据导入等手段构建高精度模型。其应用广泛，可实现工程项目数字化交付、设备巡检、操作培训及安全应急模拟等功能。在应急管理中，基于三维模型开展事故模拟与虚拟演练，精准计算应急资源与灭火力量，提升应急响应能力，为工厂安全运行提供有力保障。
二、六大业务域专题设计
2.1 供应链管理设计
聚焦计划生产优化协同，在应用架构上整合原油评价、MES、LIMS、ERP 等多系统数据，实现计划编制、优化测算、跟踪及模型管理等功能一体化。技术架构涵盖数据抽取、转换、存储及多种服务组件，保障数据高效流转与应用。通过集成场景实现计划、财务、销售协同，如优化模型可自动获取多源数据，减少手工录入，提升计划编制效率与精准度，增强供应链协同性与响应能力。
2.2 生产管控设计
2.2.1 调度指挥
其应用架构集成企业运营数据仓库等多层架构，实现调度指令下达、监控、异常处置及知识库管理等功能。技术架构借助多种技术手段保障数据处理与服务支持，如通过指标配置、知识搜索服务等优化调度决策。集成场景连接生产现场与各管理环节，实现信息实时交互。设计亮点突出，如报警信息主动推送、异常自动识别与预案推送、指令高效管理、信息定制展示及知识库传承等，全方位提升调度效率与精准度。
2.2.2 生产绩效及运行分析
应用架构围绕绩效考核与运行监控构建模型与指标体系，技术架构整合多源数据与服务组件实现数据驱动分析。集成场景紧密结合调度指挥与生产单元，实现信息反馈与指令下达闭环。设计亮点显著，包括多维度绩效评价与自动化分析、报警根原因定位、操作策略优化、巡检智能管理及工况对比优化等，有效提升生产绩效与运行稳定性。
2.2.3 操作报警
应用架构涵盖数据采集、处理、展示及多种分析功能模块，技术架构保障数据与服务支持。集成场景实现与生产系统集成及权限管理。通过对报警类型深入分析，持续优化报警系统；建立知识库为操作人员提供实时支持与培训，增强操作安全性与可靠性。
2.2.4 智能巡检
应用架构集成多种功能，如人员定位、气体监测、数据采集与传输等，实现巡检全过程智能化管理。借助现场人员定位与气体探测器，及时发现异常并保障人员安全；通过无线网络技术实现异常信息快速传递与处理，提升应急协同能力，确保工厂设备稳定运行。
2.3 能源管理设计
应用架构全面覆盖能源计划、统计、运行监控、优化及评价分析等环节，技术架构整合多系统数据与服务。集成场景实现与生产计划等系统协同，如根据生产需求优化能源配置。通过优化能源结构、调整设备操作、核算成本及结合市场优化外购能源等措施，实现能源高效管理，降低成本，提升能源利用效率。
2.4 设备管理设计
2.4.1 设备健康管理
应用架构集成多种监测系统与智能诊断预测系统，技术架构保障数据集成与服务支持。通过建立设备运行模型、挖掘案例库完善知识库，实现设备故障自动诊断与预测，可视化展示设备状态，为维修决策提供科学依据，提升设备可靠性与维护效率。
2.4.2 设备可靠性管理
应用架构构建完善的可靠性分析与策略管理体系，技术架构支持数据管理与流程执行。实现维修策略闭环管理，从开发、管理、执行到评估优化全流程把控。通过监测设备绩效、分析问题、推送建议及追踪效果，优化维修策略，降低设备故障率，保障生产连续性。
2.5 HSE 管理设计
应用架构涵盖风险管控、执行监督、绩效分析及应急管理等多功能模块，技术架构整合多源数据与服务。集成场景实现与生产、设备等系统协同，如在应急指挥中共享信息。利用多种技术实现施工闭环管理、环保数据可视化监控、放射源预警、噪声超标预警及事故模拟演练等功能，提升 HSE 管理水平，保障工厂安全环保运行。
2.6 辅助决策设计
应用架构针对企业多部门需求构建多主题分析与应用模块，技术架构整合多系统数据与服务。集成场景实现与企业核心系统集成，为决策者提供全面信息支持。通过跨业务关联分析、数据挖掘建模、GIS 集成及移动应用开发等手段，提供精准决策辅助，提升企业决策效率与科学性，助力企业应对市场变化。
三、五大技术支持体系设计
3.1 集中集成设计
基于 SOA 架构理念，以 ODS + ESB 为核心构建集成平台。在数据集成方面，依据智能工厂模型（含 51 个对象类）整合企业数据资源；应用集成通过 ESB 实现系统间高效通信与协同；界面集成借助多种技术实现应用与服务无缝连接，并基于 HR、AD 统一用户管理。该设计有效打破信息孤岛，提升企业信息化集成水平，促进业务流程优化与创新。
3.2 工业分析设计
依托 Hadoop 大数据平台等技术架构，构建总部与企业两级部署体系。从数据源采集多类型数据，经清洗、预处理后进行分析建模与可视化展示。在结构数据分析中挖掘数据关联与趋势，非结构数据分析提取文本关键信息，为企业生产、安全、设备管理等提供数据洞察与决策依据，驱动企业精细化管理与持续改进。
3.3 三维数字化设计
三维数字化平台涵盖架构设计、集成设计与建模设计。架构分层实现数据管理与应用服务；集成设计实现与多系统数据交互与功能协同；建模采用多元技术构建高精度模型。广泛应用于工厂全生命周期管理，如设计阶段数字化交付、运维阶段巡检培训与应急模拟等，提升工厂管理可视化与智能化水平。
3.4 标准化设计
构建全面标准化体系，涵盖应用标准、数据指标、业务流程模板、基础标准等多领域，梳理企业现有标准并规划待建标准。主数据平台整合关键数据资源，统一数据标准与代码规范，确保企业信息一致性与准确性，为智能工厂高效运行奠定基础，提升企业管理规范性与协同性。
3.5 基础设施与安全设计
总体架构整合云计算资源、统一身份认证、工控网安全等多模块。云计算资源节点依业务构建资源池与分区，提升资源利用与系统可用性；统一身份 / 单点登录实现用户统一管理与便捷访问；工控网安全提升通过隔离网关、数采网关与管控平台保障网络安全。设计亮点包括虚拟化节能增效、资源池优化利用及高可用备份恢复等，筑牢智能工厂安全稳定运行基石。
智能工厂总体设计方案通过全方位、系统性规划，整合应用设计、业务域专题与技术支持体系，为制造业智能化升级提供了可落地、可实施的路径，助力企业在数字化浪潮中提升核心竞争力，实现可持续发展。
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