★北京和利時工業軟件有限公司張衛，葛傳，劉培慶，彭吉浩

關鍵詞：工業互聯網平臺；智能制造；氯堿化工；大數據

1　行業背景與發展態勢

氯堿工業作為最基本的化學工業之一，在現代化學工業中具有重要地位，近年來，行業呈現出加速向規模化、高質發展的態勢；在快速發展過程中因為高能耗工藝特性、嚴苛環保管控、產業鏈動態平衡等行業特性所帶來的能效提升困境、安全防控短板、協同效率瓶頸等行業痛點尤為凸顯，行業痛點的解決之道成為各氯堿企業提升競爭力的重中之重。

近年來為促進工業企業數字化轉型，國家出臺了一系列《制造業數字化轉型行動方案》《“十四五”智能制造發展規劃》等指導性文件和相關政策，為提升企業競爭力，越來越多的氯堿企業將嘗試通過技術創新和產業升級，實現節能減排和環保生產，推動行業向綠色化、低碳化方向發展。

氯堿行業數字化轉型過程中，國外先進企業普遍采用工業互聯網平臺實現生產、能源、供應鏈一體化管控體系化解決方案。國內企業相關研究多聚焦單一裝置或單一業務域優化，缺乏集團級、全流程、多基地協同的整體解決方案支撐。

和利時通過多年自主研發沉淀的產品體系、智能工廠項目實踐經驗、同時借鑒國外氯堿行業一體化管控最佳實踐，聯合某氯堿企業聯合打造氯堿行業集團級智能管控方案，采用工業大數據、云計算、人工智能（AI）等自主可控技術，實現以生產協同中樞、能源精細管理、安全智能防控為核心的集團化運營平臺，并成功落地。

2　解決方案：五層全域管理架構

和利時氯堿行業集團級智能管控方案，聚焦氯堿行業集團級應用，從頂層架構、關鍵技術、實施路徑等維度系統化研究部署，覆蓋全面，模塊匹配度高，并融合工業大數據、云計算、人工智能（AI）等自主可控技術，構建出覆蓋智能設備層、智能控制層、平臺層、智慧管理層及集團管理決策層的五層全域管理架構，將智慧生產、智慧能源、倉儲物流、主數據系統等有機結合，有效解決氯堿企業在環保、安全、生產、質量控制、物資供應鏈等方面的突出問題，實現企業生產、數據、業務和信息的高度集成，促進各子公司在數據互通共享基礎上，生產指揮高效敏捷、業務活動高度協同，展示出集團級一體化智能管控新思路。

2.1　總體設計

系統總體設計以行業實際情況出發，充分融合“云、大、物、智、移”等數字化技術，依托實用性與先進性相結合的原則，實現目標要求：

·安全性

采用安全可靠的隔離技術，在底層控制系統與本系統之間建立數據傳輸通道，保證數據的單向傳輸，通過嚴密的控制策略，保證本系統的應用軟件對控制系統的正常運行不構成影響，確保下層控制的穩定運行。

·可靠性

采用成熟、應用較廣泛的實時數據庫，數據存儲量大、響應時間快、壓縮比率高，系統運行穩定并且支持各種接口，擁有強大的擴展和二次開發功能；

使用主流的開源框架，持續的版本迭代和優化，保證技術支持的持續穩定；

基礎服務、計算服務和應用服務支持分布式主從和集群部署，支持斷點續傳和節點診斷守護，充分確保數據質量與完整性。

·可擴展性

系統具有良好的可伸縮性，向下可通過增加數據采集接口或驅動協議靈活擴展現場控制系統，向上可適應不同階段需求，在不影響其性能和已有模塊的正常運行的條件下，可靈活增加應用模塊；

系統平臺提供多種數據訪問方式，如：OPC、ODBC、SQL、API等，能與第三方軟件實現無縫連接；

穩定的架構及通用的組件、服務，以應對用戶需求的不斷變更，支持用戶通過拖拽方式擴展新功能頁面。

·低耦合性

業務功能保持獨立開發和維護的特性，有良好的外部接口，其它業務功能盡量保持只依賴數據接口，而不依賴功能。

·簡單易用

用戶界面、UI、HMI、安裝部署、維護等方面均滿足簡潔、易用設計原則，具備良好的交互性。

2.2　系統架構

系統由智能設備層、智能控制層、平臺層、智慧管理層、集團管理決策層五個層級組成，系統架構如圖1所示。

圖1系統架構圖

·智能設備層：由電解裝置、合成裝置等關鍵生產單元以及動設備、靜設備、儀器儀表、執行機構等組成，是數據與控制的最終落腳點。

·智能控制層：以DCS（DistributedControlSystem）為核心，實現對溫度、壓力、流量、液位等工藝參數的實時閉環控制；配套運行監控、智能檢測、安全防護等子系統，保證裝置安全、穩定、長周期運行。該層級通過MQTT/OPCUA/OPCDA/Modbus/PROFINET等工業協議與上層平臺無縫對接。

·平臺層：面向生產、設備、物流、能源、安防等業務域提供通用PaaS能力，包括數據采集、數據治理融合、容器編排、APP編排、ERP（企業資源計劃）集成、運維工具以及黨建等專題應用。通過“邏輯組態+快速建模+低代碼開發”三位一體工具鏈，支持業務人員1～2周內完成輕量級工業APP的上線與迭代。

·智慧管理層：打通計劃、調度、質量、能源、安環、供應鏈等管理域，形成統一的“智慧生產、智慧設備、智慧物流、智慧能源、智慧安防”五大應用中心；通過KPI看板、移動巡檢、數字孿生等手段支撐工廠級精細化管理。

·集團管理決策層：面向集團總部及多基地協同場景，構建“智慧企業服務”門戶，聚焦投資決策、產能優化、碳排管理、黨建引領等宏觀決策支持；利用大數據與AI建立集團級知識圖譜，實現跨基地、跨裝置的最優資源配置。

·企業服務總線：智能工廠建設中，各系統間深度集成的核心組件，實現異構系統間的協議轉換、消息路由與數據格式轉換、服務編排與流程管理、以及服務治理，從而打破信息孤島，提升數據共享與業務流程效率。

3　方案成果

3.1　一人多角：數字門戶隨需切換

集團級數字門戶界面如圖2所示。

圖2集團級數字門戶

系統在統一工業應用之上構建“集團門戶—公司門戶”雙體系數字化門戶。滿足“多基地差異化管理”需求。

集團級門戶以原料消耗、庫存動態、生產動態、銷售動態為核心，匯聚各公司數據，充分體現原料、中間品、產成品的進、產、銷、存價值動態，形成跨基地KPI駕駛艙；

公司級門戶則聚焦基地生產、設備、能源、物流等運營環節，支持計劃、工藝、批次、質檢、能源、設備、安全等多維度全面展示與關聯，并支持關聯數據的鉆取分析。公司級數字門戶界面如圖3所示。

圖3公司級數字門戶

3.2　即時共享：應用設計工具集

系統提供一體化可視化設計工具集工作流引擎、報表工具、AI算法倉、邏輯組態器和可組態駕駛艙等能力；通過APP編排與調度工具，用戶可調用開放接口與實時數據，靈活快速拼裝個性化應用，一鍵發布至系統平臺的應用中心，實現“即設計、即共享、即復用”，滿足企業“千人千面”的靈活需求。可視化組態工具如圖4所示。

圖4可視化組態工具

3.3　聚焦生產：生產協同指揮

生產指揮駕駛艙界面如圖5所示。

圖5生產指揮駕駛艙

全面展示生產過程各生產作業單元的實時狀況，充分共享生產內部上下游作業過程和數據，實現生產過程的透明化、集約化、集成化，促使生產過程作業單元間協同高效敏捷。

（1）裝置實時狀況概覽

按照不同裝置的生產特點，進行裝置級看板的設計，使得管理人員通過看板實時了解裝置的投入產出、收率指標、工藝指標等運行狀況，減少獲取重點數據的流程，加強管理人員對生產一線的管控。

（2）儲罐罐量計算

依托內置的多種罐量計算算法，平臺實時讀取DCS/PLC的液位、溫度、壓力數據，并同步接入LIMS的密度、濃度、水分等化驗結果，自動完成修正，10秒內輸出儲罐介質的準確質量、標準體積與品質指標，實現“測得準、算得快、管得精”的計量管理要求，提升罐區移動作業效率。

（3）工藝指標管控

工藝指標管控以“指標監控和偏差分析”為主線，依據工藝卡片標準進行實時分析與計算，自動觸發工藝偏差報警與記錄，任何一次超標即觸發事件記錄，并強制關聯原因與處置措施，做到每次波動留痕；同時系統根據裝置平穩率計算模型結合偏差記錄，自動進行裝置平穩率指標計算，平穩率計算結果與偏差記錄數據，即時回傳班組績效看板，形成橫向對標、縱向追溯的閉環考核，實現工藝閉環管理，提升工藝運行平穩率，確保產品品質。

3.4　聚焦能源：智慧能源精細化管控

能源管控駕駛艙界面如圖6所示。

圖6能源管控駕駛艙

構建完善的能源介質管網計量體系，并通過融合數字孿生技術建立蒸汽管網模型，實現能源介質精準計量與平衡分析、蒸汽管網運行實時優化與多工況蒸汽管網負荷模擬，助力企業實現噸堿蒸汽單耗下降。

（1）能源精細化管控

平臺按照“公司/分廠—裝置—設備”三級計量管理結構布設智能表計：公司/分廠總表負責關口計量，裝置分表實現車間級結算，設備子表精準到電解槽、壓縮機等重點用能單元。系統以班組為最小統計單元，每班次自動抓取產量并計算裝置級、設備級單耗，實現“班清班結”的精細化能源閉環。

（2）蒸汽管網優化

采用數字孿生技術的蒸汽管網優化，以全域實時數據為底座，通過“節點–管線–閥門–用汽設備”高保真建模，動態刻畫蒸汽在產、輸、配、用全過程中的流量、壓降與相變冷凝。平臺可在不同負荷、季節或檢修工況下進行推演，自動鎖定壓降過大、流速超限、疏水不暢等薄弱點，并給出閥門開度、管徑改造、汽源調度等量化優化建議。

（3）管網改造

在實施現場管網改造前，工程師可在數字環境中先行仿真，預測節能幅度與系統穩定性，實現“先模擬、后施工”，避免反復停汽試車。

3.5　聚焦安全：智能安全防控

圖7

充分融合AI智能視頻分析技術和人員定位技術，實現人、車全方位安全行為監控、危險區域7×24小時安全場景監控、安全作業全方位行為與場景監護，全面提升安全防控與應急響應速度；

在氯堿行業生產工藝控制過程中，存在多個重大危險源，例如乙炔氣、氯化氫、液氯等裝置；重大危險源的管控疏漏，輕則出現跑冒滴漏，危害環境，重則會危害人身安全，造成不良影響。和利時氯堿行業集團級智能管控方案在安全生產管控應用中充分融合AI機器視覺與人員定位分析等技術，對視頻進行語音、文字、人臉、物體、場景、行動軌跡等多維度監控與分析，并對結果進行存儲、異常報警以及定向精準消息推送，同時消息推送機制與相應安全控制系統進行聯動，大大提升安全管控與應急響應速度。

4　方案價值

4.1　經濟價值

（1）生產效率提升：通過生產數據實時集成與智能分析，減少人工干預和流程冗余，裝置運行效率顯著提高，單位產能成本降低。

（2）能源成本優化：

·精細化能源管理實現“班清班結”；

·電解槽、壓縮機等關鍵設備能耗實時監控，單耗下降5%-8%。

4.2　管理價值

（1）數據驅動決策：

·集團門戶整合跨基地KPI（產量、庫存、能耗），決策響應時間從“天級”縮短至“分鐘級”；

·自動生成所需數據指標，減少統計、上報周期，加快數據流轉。

（2）人力成本節約：

·個性化低代碼工具減少70%重復開發，業務人員可自主迭代應用。

5　結語

方案以氯堿行業數字化轉型落地需求為導向，立足行業產能過剩、能源消耗高、安全環保監管嚴苛等核心挑戰，通過構建氯堿行業集團級智能管控方案，實現了理論架構與產業實踐的深度融合。該方案以自主可控的工業大數據、云計算、人工智能等技術為支撐，創新設計覆蓋智能設備層、智能控制層、平臺層、智慧管理層及集團管理決策層的五層全域管理架構，突破了傳統單一裝置優化或單業務域管控的局限，為氯堿行業集團級、多基地協同管控提供了技術范式。

作者簡介：

張　衛（1981-），男，陜西西安人，資深實施工程師，本科，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事項目實施規劃、需求分析、產品管理、技術支持工作。

葛　傳（1997-），男，陜西榆林人，本科，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事化工行業生產管理業務系統的建設工作。

劉培慶（1979-），男，山東棗莊人，本科，現就職于杭州和利時自動化有限公司，主要從事智能工廠及工業互聯網平臺項目管理及交付工作。

彭吉浩（1989-），男，河北衡水人，本科，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事工廠智能生產管理平臺的建設和應用工作。

摘自《自動化博覽》2025年8月刊