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解读|流程工业智能优化制造建议及智能工厂应用案例

发布时间:2023-07-10 00:30:01 行业动态
解读|流程工业智能优化制造建议及智能工厂应用案例:流程工业是我国国民经济发展的支柱产业和基础原材料工业,主要包括石油、化工、矿业、钢铁、有色、电力、建材等高能耗行业。经过数十年的发展,我国已成为世界上门类最齐全、规模最大的流程工业制造大国,其产业集中化的程度和规模世界罕见。
近几十年来中国流程工业虽然有了长足发展和进步,但总体生产制造效能与国际先进水平相比还有一定差距,目前流程工业的发展正受到资源、能源、环境方面的严重制约,如何由“全球制造大国”向“全球智造强国”转变,急需制定创新驱动、智能转型发展的战略。

一、流程工业优化制造的关键
2010年以来,国际学术界开始重视流程工业制造过程智能化的相关基础理论研究,认为现代信息技术和人工智能技术产业发展有革命性推动作用,流程工业制造过程智能化研究处于起步阶段,各国在同一起跑线上。其中,主要国家制造业发展战略是“信息技术+先进制造业”,所提出的智能制造战略计划大多面向离散工业,只有美国针对流程工业提出了具体的战略计划。
制造业分为离散制造业与流程制造业,二者存在显著区别。离散制造业通过智能制造实现个性化定制,流程工业通过智能制造实现高效化和绿色化。
流程工业的特点是原料进入生产线的不同装备,通过物理化学反应在信息流与能源流的作用下,经过物质流变化形成合格的产品。产品不能单件计量,产品加工过程不能分割。生产线的某一工序产品加工出现问题,必然影响生产线的最终产品。
我国流程工业装置与发达国家类同,装备与之相当,甚至部分处于先进或领先水平,然而普遍存在生产效率低、能耗物耗高、安全环保问题突出等现象,系统运行水平参差不齐,与世界先进有差距。究其原因,实现流程工业高效化和绿色化的关键,是实现生产工艺优化和全流程整体运行优化。
生产工艺优化是对已有的生产工艺和生产流程进行优化提升,以形成生产高性能、高附加值产品的先进工艺和流程。全流程整体运行优化是指在全球化市场需求和原料变化时,以高效化与绿色化为目标,使得原材料的采购、经营决策、计划调度、工艺参数选择、生产全流程控制实现无缝集成优化,使企业全局优化运行。生产工艺优化和全流程整体运行优化一直是世界范围内的难题。我国原料成分复杂、生产工况波动大,导致生产工艺优化和全流程整体运行优化更加困难。
当前,我国流程工业的经营决策、资源与能源的配置计划、生产计划调度与控制系统指令,以及生产管理与运行仍严重依赖知识型工作者的经验,远远没有实现全流程整体运行优化;生产工艺研究过程还停留于企业的生产试验,远远没有实现数字炼钢、数字炼油等虚拟制造。严重束缚了流程工业向高效化、绿色化方向发展。
但只要充分利用大数据、云计算、互联网、虚拟制造、智能技术和知识工作自动化等新思想与新技术,结合钢铁、冶金、石化、电力等流程企业特点,通过工业化与信息化深度融合,推进流程工业智能优化制造,就有可能实现中国流程工业生产工艺优化和全流程整体运行优化,使中国流程工业由大变强、领先国际流程制造业。

二、流程工业智能优化制造建议
针对流程工业智能优化制造存在的难点和问题,中国工程院院士钱锋指出,应当重点依托信息物理系统,从以下四个层面入手,解决和突破相关基础理论与关键技术。
首先是在信息感知层面。流程工业企业生产过程优化调控和经营管理优化决策需要大量的实时信息,目前面临的难点就是如何实现从原料供应、生产运行到产品销售全流程与全生命周期资源属性和特殊参量的快速获取与信息集成。因此,原材料与产品属性的快速检测、物流流通轨迹的监测以及部分关键过程参量的在线检测是实现流程工业智能优化制造的前提和基础。
其次是在管理决策层面。核心是要解决如何深度融合市场和装置运行特性知识进行管理模式的变革。由于企业生产计划的不确定因素众多,原料采购价格和市场需求多变,给企业生产运行和经营管理的决策带来难题。同时目前企业的原料采购与装置运行特性关联度不高、产品生产与市场需求脱节。因此,以大数据、知识型工作自动化为代表的现代信息技术为制造过程计划和管理的优化决策带来了契机。
第三是在生产运行层面。流程工业制造过程通常采用由经济优化层、计划调度层、先进控制层、基础控制层等不同功能层组成的分层递阶结构,虽然解决了部分产销、管控衔接等关键技术难题,然而现有分层模式进行操作优化的前提是“稳态假设”,如何根据实际过程的动态实时运行情况,从全局出发协调系统各部分的操作,成为生产过程优化调控的核心。解决该问题,需要将物质转化机理与装置运行信息进行深度融合,建立过程价值链的表征关系,实现生产过程全流程的协同控制与优化。
最后是在能效安环层面。流程工业产生大量化学污染物,以废水、废气、废渣甚至危化品等形式排放到环境中,然而,目前中国在危化品监管方面的措施落实不到位,导致危化品事故频发,其核心就是缺乏生产制造全生命周期安全环境足迹监控与风险控制的手段。鉴于此,如何通过传感、检测、控制以及溯源分析等新方法和新技术,突破流程工业安全环境足迹监控与溯源分析及控制的基础理论与关键技术,是实现绿色制造的迫切需求。
流程工业智能优化制造最终要在工程技术层面实现“四化”,即数字化、智能化、网络化和自动化。同时,在企业生产制造层面也要实现“四化”,即敏捷化、高效化、绿色化和安全化。实现流程工业智能优化制造,不仅能够增加企业效益与社会效益,更能够提升整个行业的资源配置与运行效率,使我国在流程工业上赶超其他国家,提升国家的整体竞争力。

三、流程工业智能工厂应用案例
某氯碱企业典型的“煤-电-电石-聚氯乙烯-电石渣水泥”循环经济产业,聚氯乙烯树脂137万吨/年、烧碱100万吨/年、电石200万吨/年、水泥260万吨/年、乙二醇10万吨/年、1,4-丁二醇10万吨/年,发电125亿度/年。随着生产规模、原材料成本等优势的丧失,企业运营变得越来越困难。
中控科技集团与该企业合作,围绕企业“节能减排、流程优化、减人增效、绿色安全”等管理目标,以智能工厂建设为契机,建设了生产管控信息化支撑系统,为企业创造了显著的经济效益,该企业2016年还被工信部评选为智能制造试点单位。
在装备自动化方面,对PVC、烧碱车间的生产线进行了智能化改造,使用了PVC包装机器人和片碱包装码垛机,人工减少50%,操作误差降低80%。
在智能检测层面,对涉及12个生产板块的10万多块仪表进行了改造、联网,为企业实现泛在感知奠定了坚实的基础。
在智能控制层面,我们建设了13个分厂的9套控制系统。在1,4-丁二醇、乙二醇、密闭电石炉、以及2×300 MW机组等工艺技术先进的重大装置上实施了中控的ECS-700型控制系统,控制效果达到设计要求。
在智能操作层面,针对高耗能的电石炉,通过建立电极电流、电极电压、电极功率、炉内压力等关键操作变量过程模型,实施先进控制,其控制效果得到显著改善,经过标定计算,吨电石耗电量降低2.37%。同时,针对热电、电石、水泥、化工四大耗能生产板块,改造、新增能源计量仪表近4 000块,建立了基于水、热力学能源管网模型,对热电联产的机组负荷进行优化调度,保障各机组经济运行。通过数据对比分析,优化后降低煤耗1.45%,每年可节约4.29万吨标准煤。
在生产运营方面,建立了ERP、OA等管理平台,通过智能工作流引擎促进经营管理业务的高效与协同,大大提高了生产管理的质量和效率。
基于工业大数据平台,建立了基于原料、产量、质量、设备等主题的分析模型,帮助管理者进行科学决策,优化管理与生产。
“十三五”期间,该企业在智能工厂建设方面将进一步加大投入,继续推进信息化项目建设,如建设关键装置先进控制、重大危险源监察、设备故障诊断及主动防护、跨境电商平台等,不断完善企业业务管理的IT支撑体系,为企业发展提供新动力。


素材来源:科学网、联合时报、中国工业报、《中兴通讯技术》及网络

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