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化学工业4.0大数据时代的挑战提要1、工业4.0模式的提出2、化学工业发展所面临的挑战3、化学工业4.0–智能工业的新范式4、化学工业4.0的关键技术5、化学工业4.0的大数据基础蒸汽机突破了人类的体能极限，开启了工业化进程。电气化奠定了规模实践的基础，由此诞生了现代化学工业。电子与信息技术推动人类进入了自动化文明。1、工业4.0模式的提出至今，人类已有了三次工业革命：1、工业4.0模式的提出企业的信息化建设全面展开--数字化、网络化、精细化互联网被广泛应用，改变的不只是社交与娱乐方式，更是持续迭代衍进的商业模式与价值。物联网（IoT）出现的意义在于重新定义了人与机器、机器与机器间的交流渠道与模式,也必将丰富人与人之间的交流模式。智能化成为科技界与工业界的最新命题进入21世纪以后：1、工业4.0模式的提出美国通用电气等提出了工业互联概念（IndustrialInternet）。中国提出“两化融合”（themergeofindustrializationandinformation）。德国2012年提出了工业4.0（Industry4.0）。于是：虚拟全球（Virtualglobal）与现实过程（TheRealWorld）相融合，通过计算、自主控制和物联网（互联网），把人、装置、资源和信息融合一体，实现更高的生产效率、更快速的市场反应以及灵活性。全球化智能化绿色化用户中心快捷便利专业化1、工业4.0模式的提出那么，工业4.0是什么呢：关键词：智慧工厂1、工业4.0模式的提出一种基于物联网、分布式和智能化的生产系统。产品：能感知和通讯其整个供应链和生命周期中的各种信息生产：采用数字技术，充分人机互动，生产物流优化集成。装置：基于生产价值链集成，柔性化，可实现自组织。管理：根据生产实际需求，灵活组织生产方式和流程。1、工业4.0模式的提出美国的通用电气、波音；德国的博世、奔驰、SAP；中国的格力、三一、沈阳机床厂等企业开展了各自国家标准下新型工业模式的探索。例如：1、工业4.0模式的提出特斯拉踢开了传统制造业大门，苹果、小米，谁是下一个？例如：面对汹涌而至的智能原料、智能制造和智能产品，未来学家开始担心人类能否应对自作聪明所带来的后果：0和1或许真正无情地颠覆人类5000年文明史以来的社会组织形式、生活方式以及生产方式。未来，统治世界的是人，还是机器人？1、工业4.0模式的提出一直以来，化学工业呈现出两大发展趋势：一方面是包括石油、天然气、新能源、矿产、生物质、水资源和煤转化等资源导向性的化工产业，集中度越来越高。另一方面是在市场多样化下，生物、软固体、功能材料、膜、纳米、催化、医药、仿生、基因工程等产品的细分化趋势更加显著。2、化学工业发展所面临的挑战化工企业知识创新型企业强调资本及运营优势的企业提供基础设施或服务支持的企业新产品\新技术开发者领域专家大宗化学品生产服务供应商业务类型竞争优势产品（技术）开发优势领域知识领先操作优良客户关系密切我们曾经认为：2、化学工业发展所面临的挑战1）化学工业在全球范围内迁移2）更严格的健康、安全与环境标准3）绿色导向的化学工业新技术4）面向“供应链网”的产业集成然而，知识创新型企业强调资本及运营优势的企业新产品\新技术开发者领域专家大宗化学品生产专业服务业务模式竞争优势产品（技术）开发优势知识领先操作优良客户关系密切企业类型提供基础设施或服务支持的企业集约化的化学工业模式价值领域集成工业4.0是一个很有前景的工业新范式2、化学工业发展所面临的挑战因此：化学工业4.0基于物联网、数据网和互联网的无缝连接，将市场终端需求与制造过程在线集成，并在大数据技术、人工智能技术支持下实现生产制造过程的最优化和智能化。过程控制将从嵌入式系统发展到网络物理系统（CPS）。3、化学工业4.0–智能工业的新范式1）由过程集成到“供应链网”整合3、化学工业4.0–智能工业的新范式化学工业4.0的目标与任务2）规模化&柔性化3）制造&服务4）智慧工厂公共服务需求经济可持续增长市场需求互联网跨企业、跨行业、跨国界资(能)源节约环境约束劳动投入企业集群供应链集成数字化系统化集成化可视性物流集成物联网环境因素装备因素人的因素技术因素面向市场及业务的数字化系统物理平台面向装置及过程的数字化系统大数据是化学工业4.0的资源基础。4、化学工业4.0的大数据基础4.1什么是大数据（BigData）大数据不能简单理解为数据量很大的数据。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大，用目前常规的统计方法和软件工具，无法在合理的时间内完成采集、管理、处理并形成能帮助人们进行决策的资讯信息。（MBGBTBPBEBZBYBBBNBDB……）化工企业的大数据包括：业务数据、商业数据、环境数据、装置运行实时数据、大数据技术涵盖企业全业务范围,是实现集成化、智能化、优化重构的重要基础，能识别并帮助处理过程中的异常，实现柔性生产和在线优化。4、化学工业4.0的大数据基础4.1什么是大数据（BigData）4、化学工业4.0的大数据基础大数据对技术实现最大的改变是:放弃对因果关系的孜孜以求，取而代之的是关注事务（事件）之间的相关关系，强调知道“是什么”，而不苛求理论层面上的“为什么”大数据把世界拉平了4.1什么是大数据（BigData）4、化学工业4.0的大数据基础（1）新产品、新工艺的开发与优化借助大数据技术，人们可以从更多侧面刻画物质与能量转换的过程，科学家与工程师们可以更好的规划实验方案，更科学地分析、总结实验结果，并更好地指导生产实践。4.2大数据能做什么？4、化学工业4.0的大数据基础（1）新产品、新工艺的开发与优化4.2大数据能做什么？例：数据挖掘技术在某化工企业新产品研究及工艺优化中的应用产品工程、技术创新供应链信息市场需求经营目标过程优化产品性能要求CAPP-BM经营数据库供应链实时数据库柔性制造体系大数据池制造中心市场经营技术中心仿真模拟商业智能客户交互云设计设计条件：经济指标、质量指标原料条件、设备条件工艺限定、工时限定新工艺发布工艺优化云计算平台数据集成数据集成4、化学工业4.0的大数据基础（2）平滑且动态优化的制造过程工况参数的变化必引起工艺条件调整，调整的程度甚至会偏离设计额定的控制条件，大数据可以帮助建立多种工况条件下满足一定优化目标的平滑且动态优化的模型系统与工艺参数体系。4.2大数据能做什么？4、化学工业4.0的大数据基础（2）平滑且动态优化的制造过程4.2大数据能做什么？例：基于实时数据的动态流程模拟–在线模拟优化各类报告优化工况研究手动控制或自动控制DCS控制系统上位机控制计算机手动录入程序一致性数据库文件设备特性核算模型参数文件基础模型（随时更新）工况研究模型优化模型手动数据实验室数据定时自动进行自动自动用户请求用户菜单界面数据校正模型技术人员分析生产装置历史数据库自动4、化学工业4.0的大数据基础（3）设备保全与更新大数据帮助建立综合设备机械性能、工艺参数、操作规范、润滑保养、生产能力、维护成本等因素的设备可靠性以及经济性评价模型，使设备管理到达一个科学化、经济化的高度4.2大数据能做什么？4、化学工业4.0的大数据基础（3）设备保全与更新4.2大数据能做什么？例：基于知识的设备集成管理平台额定生产运行参数生产计划市场需求承诺能力（APC）评价知识库设备运行机电、工艺指标设备运行功能可靠性评价成本效益评价工艺参数机电参数过程设备产品故障诊断4、化学工业4.0的大数据基础（4）异常诊断与消除装置或质量出现异常后，大数据帮助快速完成异常的定位、评估、分类，并提出适当的解决方案，因而异常消除过程从单纯的经验判断、仪器监测，发展到智能化、程序化和自动化。4.2大数据能做什么？4、化学工业4.0的大数据基础（4）异常诊断与消除4.2大数据能做什么？例：人工神经网络在华新水泥质量管理中的应用人工感官监测传感器装置系统状态表征状态识别状态趋势分析决策装置感官特征信息监测特征信号状态特征信号直观的装置状态继续获取诊断状态信息决策干预状态趋势状态状态状态知识库预制状态数据库状态分析模型4、化学工业4.0的大数据基础（5）健康、安全、环境评价体系大数据帮助建立基于HSE标准和企业效益最优化的评价模型和过程技术经济评价模型，在线完成生产系统运行的可靠性状态和安全等级评价，提出适当、可靠、经济的应急措施规划，形成优化控制策略。4.2大数据能做什么？4、化学工业4.0的大数据基础（5）HSE评价体系4.2大数据能做什么？例：面向过程的危险源辨识及可操作性评价系统（HAZOP）可靠性平台接口HAZOP基础数据库及知识库支撑环境接口综合设计数据模型综合设计流程模型对象模型对象服务集成接口组件产品结构与配置管理可靠性文档管理与电子仓库可靠性与性能综合设计工作流管理可靠性设计分析权限管理FRACAS管理可靠性报告管理可靠性结果综合报表MES体系模块生产模型管理人员调度管理设备管道管理产品追溯管理现场作业管理物料辅料管理HSE体系模块质量管理设备管理环境保护消防化救人员管理系统管理ERP体系模块物流管理生产管理业务管理综合报表财务管理系统维护性能工具集危险源于可操作性评价产品工程数据库DCSMESERP数据库接口4、化学工业4.0的大数据基础（6）市场营销与客户关系大数据模拟产品的市场供需平衡，掌握用户的行为准则与价值体系，实现商业智能化，在市场的竞争中取得主动的地位。4.2大数据能做什么？4、化学工业4.0的大数据基础（6）市场营销与客户关系4.2大数据能做什么？例：某化工企业基于知识管理的CRM报价销售合约生产控制客户需求（质量、数量、交货期）产品研发售后服务生产过程客户跟踪成本效益评估工艺优化BOM4、化学工业4.0的大数据基础（7）基于BI的过程决策化工生产过程对于装置及外供条件的依赖度较大，同时生产过程的稳定性、均衡性、满负荷性又是影响其经营效果的重要因素，这是一对结构性矛盾，大数据帮助决策者在诸多约束下实现最优化生产调度，将决策者的经验与智慧模型化是关键。4.2大数据能做什么？4、化学工业4.0的大数据基础（7）基于BI的过程决策4.2大数据能做什么？例：大数据条件下BI对业务的在线支持客户询价客户报价最低成本核算报价控制模型过程模型调用销售合同最低成本核算工程单BOM、工艺选择过程模型调用模型库算法库模型库算法库成本核算模型校验、优化利润核算模型校验、优化客户5、大数据应用基础5.1大数据处理的基本流程数据抽取与集成数据分析系统应用数据分析服务器DCSAPC应用流程模拟神经网络数据挖掘CRM运行诊断基于OPC或WEB服务器的客户端应用实时数据应用数据集成数据抽取现场控制系统设备、控制器、传感器接口云服务FCS大数据服务器数据接口软件HSE评价①数据集成范围②数据校正与压缩③数据存储④数据仓库⑤CPS平台1）数据抽取–化学工业的CPS架构5、大数据应用基础1）数据抽取–化学工业的CPS架构知识管理并行工程3C历史数据库数据仓库生产过程实时数据业务及环境数据在线优化系统离线数据分析系统动态模拟稳态优化数字仿真数据校正、压缩大数据池数据采集传输存储服务云服务及应用互联网APCERP过程装备业务流物联网互联网云平台供应链网5、大数据应用基础•工业代谢平衡（Industrialmetabolismbalance）•敏捷&平滑（agile&smooth）•柔性&精良（flexible&lean）•基于云计算（CloudComputing）1）数据抽取–化学工业的CPS架构5、大数据应用基础化学工业CPS平台的特点①大数据技术。②数据监测技术。③过程模型化和模拟技术。④异常识别和诊断技术⑤人工智能技术2）数据分析-基于CPS的数字化技术5、大数据应用基础柔性化化工过程系统(FCMS，FlexibleChemicalManufacturingSystem)强调以客户为中心，由多个柔性制造单元构成，能根据产品任务或生产环境的变化迅速进行调整，解决多品种批量生产模式中的效率瓶颈问题①工艺系统柔性化②工艺条件柔性化③产品品种柔性化3）系统应用-柔性