霍尼韦尔:推进“互联”战略转型

厂商:霍尼韦尔中国公司
  点击数:1309  发布时间:2020-02-06 10:43
霍尼韦尔处于这场技术革新的前沿,可以提供新一代自动化技 术基础和能力,并深谙如石油炼化、造纸、采矿等工业背后的 技术细节、工艺知识和运营逻辑,从而帮助类似工厂提高可靠 性和效率、改善收益和利润率并降低风险。
关键词:工业互联网 ,智能工厂 ,霍尼韦尔

作为全球500强的高科技企业,霍尼韦尔一直致力于让世界更智能、更安全和更可持续发展。当前,新工业革命风起云涌,智能工厂建设快速推进,机器设备、人和产品等制造元素不再是独立的个体,它们通过工业物联网紧密联系在一起,实现更协调和高效的制造系统。霍尼韦尔特性材料和技术集团过程控制部大中华区副总裁兼总经理陈延表示:“霍尼韦尔正在积极推进‘互联’战略转型,致力于通过加强软件开发、数据分析和用户体验,成为高科技企业的领导者。在此战略下霍尼韦尔打造的互联工厂项目能够帮助过程制造商和其他工业企业在实际操作中更好地利用数据,帮助工业用户提升运营的安全性、高效性及可靠性。”

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霍尼韦尔特性材料和技术集团过程控制部大中华区副总裁兼总经理陈延

互联工厂解决方案助力智能转型

霍尼韦尔在全球超过125个国家和地区已经拥有超过10,000个用户,拥有40多年过程自动化控制方面的专业知识和100多年的过程领域知识。霍尼韦尔互联工厂结合了霍尼韦尔过程控制部在流程控制领域的专业知识、霍尼韦尔UOP的流程工艺技术和传统解决方案业务的软件解决方案,是一系列可提高效率、安全性、可靠性和盈利能力的解决方案,通过使用工业应用程序,将企业从人员、过程和设备中获取的数据转化为具有操作性的洞察力,从而实现“每一天都是最佳生产日,每一位员工都是一流专家”,企业成为行业中的佼佼者。据陈延介绍,当前霍尼韦尔互联工厂解决方案已在众多行业取得成功应用。

上海赛科石油化工有限责任公司从2006年开始应用霍尼韦尔操作员仿真培训(OTS)、先进控制(APC)、在线实时优化(RTO)以及报警管理等一系列解决方案,具备了从初级控制和工厂操作向高级别的互联工厂发展的技术基础。2017年,上海赛科将10套过程单元现有的仿真培训系统升级至霍尼韦尔互联工厂最新Unisim技能培训和管理套件,并且将此管理套件置于工厂的云桌面管理系统,打破了传统培训系统地点和时间的局限性,为工厂人员培训提供有效的解决方案,帮助工厂实现安全、无事故、高效的运营。

中化国际(控股)股份有限公司下属成员企业圣奥化学科技有限公司在其安徽铜陵的工厂采用了霍尼韦尔智能生产管理执行系统(MES)。霍尼韦尔为安徽圣奥提供了包括物料管理、仓库管理、计量管理、生产计划、生产运行、生产统计、能源管理、工艺管理、质量管理等一整套解决方案,帮助安徽圣奥规范生产操作、简化生产管理流程、提升企业管理效率的同时,也提高了各部门和岗位之间的协同作业能力,确保圣奥化学智能工厂信息化建设试点项目顺利实施。

山东万华化学集团股份有限公司在推动公司智能化的过程中,采用了霍尼韦尔互联工厂工艺可靠性顾问(Process Reliability Advisor)对其位于山东烟台工厂的UOP C3 Oleflex丙烷制烯烃装置进行监测。通过复杂软件提供整个霍尼韦尔UOP工艺流程的工厂数据和故障模型,助力工厂更平稳地运行,并提前检测问题,避免中断生产和工厂盈利损失。

2019年10月16日,2019霍尼韦尔科技峰会正式发布霍尼韦尔流程工业智能工厂白皮书,阐述在中国“智能+”的战略背景下,如何利用工业物联网(IIoT) 提升制造企业绩效的深刻见解。报告主要探讨“智能工厂”的定义、智能制造的关键成功因素、智能制造领域最新技术趋势以及霍尼韦尔先进技术助力中国及全球客户取得成功的案例。同时,霍尼韦尔(中国)有限公司智能制造研究院也正式宣布成立。

对于在这场智能变革中所取得的成就,陈延深感自豪:“霍尼韦尔处于这场技术革新的前沿,可以提供新一代自动化技术基础和能力,并深谙如石油炼化、造纸、采矿等工业背后的技术细节、工艺知识和运营逻辑,从而帮助类似工厂提高可靠性和效率、改善收益和利润率并降低风险。霍尼韦尔业界领先的先进解决方案、分析软件、专家知识能对过程、自动化系统和设备性能进行预测性分析和优化,在能效、安全和安防、环保、全球化和生产力等方方面面帮助全球客户解决它们在智能化过程中面临的各类挑战。”

领先技术助力智能工厂建设

建设智能工厂无疑是制造企业转型升级的重要方式,同时应围绕企业的中长期发展战略,根据自身产品、工艺、设备和订单的特点,合理规划智能工厂的建设蓝图。在推进规范化、标准化的基础上,从最紧迫需要解决的问题入手,务实推进智能工厂的建设。对此,陈延深表认同,总结霍尼韦尔多年来在各行业致力智能工厂的经验,他对于工业企业提出了中肯的建议:“流程工业智能工厂应当考虑从工艺设计、工程建设到生产运行管理全生命周期生产及管理的自动化、数字化和智能化,并从自动控制到智能运营管理均采用成熟可落地的先进技术,帮助企业达到安全生产、降本增效和提高决策效率的目的,通过数据驱动策略的部署为企业最终实现数字化转型赋能。在实际的应用中,智能工厂并不是一个静态的存在,而是一个根据工厂实际情况出发,并以结果为导向的一个动态的智能化升级过程,实现从最初级的自动化控制层级向高级别的互联工厂的升级。”

当前,随着工业互联网、5G、大数据等新技术的不断涌入,智能工厂的核心技术也在不断发展和变化。对于智能工厂的未来发展,陈延也提出了独到的见解:“许多面向未来的制造企业都试图通过智能制造战略提高企业管理水平和盈利能力,一些赋能智能工厂的关键技术如云计算、虚拟化、数字化工具、数据互联、虚拟现实技术和智能分析应运而生。这其中,如何把专家体系和工厂运营实时连接起来,正是数据互联的核心。目前很多过程制造企业虽然有很多专家,拥有很多技能,但是主要针对的是已经发生的事件,做事后的分析和处理,失去了很多效率提升的机会。而数据互联改变了游戏规则。而关联的基础便是“数字孪生”技术。借助数字孪生工具,企业可以在云端运行一个完全模拟现场的高保真模型,专家从云端获取现场的运行状态和实时数据,同时比对数字孪生模型的运行状态,对现场过程性能进行分析,提供优化和可靠性指导,预防和避免设备故障和非计划停车,进一步提高生产效率。另一项值得注意的技术是模型的优化决策,即基于模型决策可以提高决策的科学性和准确性,加入优化求解器就可以获得优化的结果,用计划优化软件排产和选择原料就是基于模型优化决策的典型应用。”

摘自《自动化博览》2020年1月刊

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