通过自动化、信息化、现代管理、信息物理系统等综合技术手段，使企业生产运营具有全面感知、优化协同、预测预警、科学决策的能力，实现生产全业务流程闭环优化管理的工厂新型运营模式，最终达到动态平衡、最优生产、效益最佳的卓越运营目标。

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石化数字化智能工厂是面向石化生产的全产业链环节，将新一代信息技术与现有石化生产过程的工艺和设备运行技术以及人进行深度融合，实现工厂横向、纵向和端对端的高度集成，提升全面感知、预测预警、协同优化、科学决策的四项关键能力，以更加精细和动态的方式提升工厂运营管理水平，并推动形成新的制造和商业模式创新。

石化数字化智能工厂是构建一个以泛在感知和泛在智能服务为特征的新一代石化生产环境，将无处不在的传感器、智能硬件、控制系统、计算设施、信息终端通过CPS连接成一个智能网络，实现企业、人、设备、服务之间互联互通，最大限度的开发、整合和利用各类企业信息资源、知识、智慧。

一、愿景

​构建全球领先的石化数字化智能工厂，通过深度融合信息技术与石化生产流程，实现生产运营的全面智能化、高效化、绿色化，打造具有自适应、自优化、自组织能力的未来工厂，引领石化行业向智能制造转型，推动产业升级与可持续发展。

二、目标

​1. **提升生产效率**：通过自动化、信息化手段减少人为干预，提高生产速度和质量。

2. **优化资源利用**：精准控制原材料消耗和能源消耗，实现资源最大化利用。

3. **增强安全保障**：建立全方位的安全监测与预警系统，降低安全事故风险。

4. **促进绿色生产**：实施节能减排措施，减少环境污染，推动绿色制造。

5. **创新业务模式**：基于大数据分析，探索新的商业模式和服务模式，增加企业附加值。

三、任务

​1. **基础设施智能化升级**：部署智能传感器、物联网设备，构建CPS网络。

2. **系统集成与数据融合**：实现生产、管理、供应链等系统的无缝集成，构建统一的数据平台。

3. **智能决策支持系统**：开发AI辅助决策工具，提升管理效率和决策科学性。

4. **安全与环保管理系统**：建立智能监控与应急响应机制，保障生产安全与环境保护。

5. **人才与组织转型**：培养数字化智能工厂所需的新型技能人才，推动组织结构与流程变革。

四、技术解决方案

​1. **物联网（IoT）与CPS技术**：实现设备、生产线、物流等环节的全面互联，形成智能网络。

2. **大数据与云计算**：收集并分析海量生产数据，提供精准的生产预测与决策支持。

3. **人工智能（AI）与机器学习**：应用于故障诊断、工艺优化、需求预测等领域，提升智能化水平。

4. **数字孪生技术**：构建虚拟工厂模型，实现物理世界与数字世界的实时映射与交互。

5. **边缘计算与5G通信**：提升数据处理速度与响应速度，支持实时控制与决策。

五、业务解决方案

​1. **生产计划与调度优化**：基于智能算法实现生产计划的自动编制与优化，提高生产灵活性。

2. **供应链协同管理**：通过数字化手段加强供应链上下游协作，实现库存优化与物流高效。

3. **设备预测性维护**：利用大数据分析预测设备故障，提前安排维护，减少停机时间。

4. **产品质量追溯与管理**：建立全链条的质量追溯体系，保障产品质量可追溯、可控制。

5. **绿色生产与能源管理**：通过智能化手段实现能耗监测与管理，推动节能减排。

六、合作地图

​1. **技术供应商**：与物联网、大数据、AI等领域的技术提供商建立深度合作。

2. **设备制造商**：联合石化设备供应商，共同推进设备的智能化改造与升级。

3. **科研院所与高校**：与科研机构、高校合作，开展关键技术攻关与人才培养。

4. **行业协会与标准组织**：参与行业标准制定，推动石化行业数字化转型进程。

5. **产业链上下游企业**：加强与原材料供应商、分销商等合作伙伴的协作，共同构建智慧供应链。

七、推进计划

​1. **项目启动与规划**：明确项目目标、范围、团队与资源，制定详细实施计划。

2. **基础设施建设**：部署智能设备、传感器、网络基础设施，构建CPS网络。

3. **系统集成与数据治理**：实现各系统间的数据交换与共享，建立数据治理体系。

4. **应用开发与测试**：开发智能决策支持系统等关键应用，并进行系统测试与优化。

5. **培训与试点运行**：对员工进行数字化技能培训，选取部分生产线进行试点运行。

6. **全面推广与优化**：根据试点效果进行全厂推广，持续优化系统性能与业务流程。

7. **持续迭代与升级**：跟踪技术发展趋势，不断升级系统，保持领先地位。