工业互联网作为新一代信息技术和实体经济深度融合的产物，是产业数字化转型的核心方法论，更是推进实数融合与新型工业化的战略性基础设施和重要驱动力。石化化工是国民经济的重要支柱产业，产品种类多、工艺流程长、物料物性杂、工况苛刻，且多涉及重点监管的危险化工工艺、化学品和重大危险源。在人工智能、大数据、云计算等新技术加速渗透，资源环境约束不断增强，绿色安全发展任务更加紧迫的新形势下，通过强化工业互联网赋能，加快特色工业互联网平台培育，推进行业标准体系建设，深化新一代信息技术融合应用等方式，推动行业数字化转型，是提高全要素生产率、打造竞争新优势、筑牢绿色安全底线的必然选择。

1　行业需求

近年来，基于国内外发展形势和自身转型升级需求，我国石化化工行业积极探索人工智能、大数据、5G、数字孪生、物联网等数字技术创新应用，从生产外围向核心环节不断延伸拓展，取得一定成效。

1.1　石化化工行业数字化现状

石化化工是国民经济的重要支柱产业，经济总量大、产业链条长、产品种类多、关联覆盖广，关乎产业链供应链安全稳定、绿色低碳发展。据统计，2024年石化化工行业增加值占工业的14.9%、占全国GDP的4.5%。在资源环境约束不断增强，绿色安全发展任务更加紧迫的新形势下，石化化工行业网络化改造、数字化转型、智能化升级需求日益迫切，从“理念普及、试点示范”迈入“系统创新、深化应用”新阶段。截至2023年12月底，石化行业工业云平台应用率为56.5%，关键工序数控化率达80.6%。推进数字化转型是利用人工智能、大数据等新一代信息技术提高全要素生产率，推动行业高端化、绿色化、安全化、融合化发展，实现质量变革、效率变革、动力变革的重要路径，对于发展新质生产力、助力行业高质量发展、构筑国际竞争新优势具有重要意义。

近年来，工业和信息化部多措并举，持续推动石化化工高质量发展。《关于“十四五”推动石化化工行业高质量发展的指导意见》将“数字化转型”列为“五项主要目标”之一，《石化化工行业数字化转型实施指南》强调支持石化化工企业加快“智改数转网联”，在生产控制、安全环保等重点环节加快新型工业网络、仪器仪表、智能装备设备、关键软件和系统等“基础填平补齐”，深化新一代信息技术融合应用等“先进成熟技术推广”，并设置重点领域数字化技术改造提升工程专栏。开展工业互联网与重点产业链深度融合“链网协同”行动，加速石化化工行业5G工厂量质提升和工业互联网标识解析体系建设，深化工业互联网标识解析体系建设应用，积极探索推进5G/5G-A、TSN、工业光网、边缘计算、信息模型、开放自动化等新技术应用场景。成立石化化工行业数字化转型推进中心，制定《石化和化工行业数字化转型成熟度评估》行业标准，促进石化化工行业持续健康发展。

石化化工行业以业务全覆盖、流程全在线、决策全智能、交付全数字为目标，数字化设计工具、集成化管理平台、自动化控制系统、先进控制系统和生产管理信息系统等建设成效明显。数字化仿真、自动化控制等技术在化工新材料、专用化学品、现代煤化工等领域科技攻关和成果应用较为广泛，助力设计效率、生产效益和管理水平提升。石化化工企业聚焦设计研发、生产制造、经营管理、用户服务等全业务链数据的实时采集和全面贯通，充分发挥人工智能、大数据等技术创新应用，深化企业内外部数据共享、信息交换和业务协作，促进数据要素的按需流动和有效衔接，将专家经验、工业机理转化为数字经济时代新的产业竞争力和新的经济增长点，中石油、中海油、国家管网集团等积极探索构建垂直行业大模型，持续推动科技创新和产业创新深度融合。石化化工园区加快资源配置优化共享、供应商管理、综合采购信息化、生产仓储物流等信息系统集成，推动园区智慧化管理，区域内产业链供应链优化，以行业内大企业带动中小企业转型。

1.2　融合应用需求

工业互联网是实体经济和数字经济深度融合的关键底座，是推进新型工业化的战略性基础设施，在石化化工行业的数字化、网络化、智能化发展中正逐渐发挥出重要支撑作用，通过融合应用可以助力石化化工企业全面降本增效、提升产品质量、助力业务增长，实现高效的产业链、供应链管理，打造智能、绿色、安全的生产体系。

（1）石化化工产品种类多，物料物性杂，亟需通过数字化转型确保生产过程和产品质量的稳定性。

石化化工产品包括基础化学原料、肥料、合成材料、专用化学产品、橡胶等多个种类，且生产过程中涉及的物料物性较为复杂，传统依靠人工进行质量检验与问题统计分析的方式逐渐无法满足行业要求，通过工业互联网推动行业数字化转型，对物料物性进行准确表征，对生产设备过程参数进行监控，对设备运行状态进行分析，可以实现生产过程的全周期管控和产品质量的全流程追溯，以确保生产过程和产品质量的稳定性。

（2）石化化工是典型的流程制造行业，工艺流程长，亟需通过数字化转型降低生产成本，提高经营效率。

石化化工是以连续流程为基础的生产方式，原材料经过一系列的物理、化学、生物反应，不同的工艺步骤，最终转化为成品，生产过程中产生的数据庞大且繁杂。通过工业互联网推动行业数字化转型，可以打通生产执行、经营管理等各层级系统，实现自动化生产线的运行，打造数据驱动的精益管理体系，使得生产过程更加精准高效，提高市场响应速度和管理决策水平，优化资源配置效率。

（3）石化化工产业链条长、关联覆盖广，亟需通过数字化转型保障产业链供应链安全稳定。

石化化工产业链覆盖上游原材料环节、中间产物环节、下游制品环节，上下游关系极为复杂，且存在中低端产能过剩、高端产能不足等问题，亟需优化产业结构，攻克核心技术增强创新发展动力，提升精细化、高端化水平，加快转型升级。通过工业互联网推动行业数字化转型，可以进一步提高上、中、下游的协同水平，提高先进产能比例，化解过剩产能，淘汰落后产能，提升产业资源配置效率，有效扩大优质供给。

（4）石化化工行业具有高能耗、高排放的“双高”特点，亟需通过数字化转型降低能耗排放、实现绿色生产。

石化化工生产加工过程的能耗类型多样，碳排放来源多、强度大，在碳达峰、碳中和目标下，石化化工行业亟需有效控制碳排放，推动行业绿色高质量发展。通过工业互联网推动行业数字化转型，提高生产加工工程的自动化和智能化水平，促进减污降碳、节能增效，实现能源动态平衡和优化利用，促进石化化工行业绿色低碳发展。

（5）石化化工行业工况苛刻，涉及的原料和产品大多具有危险特性，亟需通过数字化转型保障生产安全。

石化化工行业工况苛刻，且多涉及重点监管的危险化工工艺、重点监管的危险化学品和重大危险源，通过工业互联网推动数字化转型，加强对生产安全的全局考虑和系统规划，减少现场处置人员，全面辨识分析风险，及时进行稳妥处置，并通过生产数据的实时监测防止和减少生产安全事故。

2　融合应用总体架构

工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，构建形成全新的工业生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径。因此，基于工业互联网的数字化转型参考实施路径是一个伴随着组织变革的能力建设、资源整合、融合创新的过程。

图1  融合应用总体架构

在能力建设阶段，企业通过机房搭建和扩容对IT基础设施进行升级，提升企业数字化计算能力，同时积极引入云计算、大数据、智能分析等技术建设计算分析平台，通过架设物联网、5G等推进内外网改造，配合网络和数据安全防护的保障，完成了数字化基础设施建设。此外，数字化基础能力的建设也提升了工艺数控化、设备装置等联网化水平，推进了人、机、物全面连接，增强了数据采集、汇聚、流动的集成能力，为企业数字化转型提供了坚实的基础。

在资源整合阶段，依托数字化基础设施，构建“数据+平台+模型+应用”的工业互联网整体解决方案，通过数据驱动不断突破整合企业已有业务软件。例如，以MES为核心整合APC等软件构建生产运行平台，以ERP为核心整合供应链管理、CRM等软件，构建经营管理平台。在推进软件整合过程中不断对流程进行解耦、重构和连接，通过流程协同在平台上产生和沉淀工业机理模型微服务组件，孵化形成软件定义能力，进一步加强数据开发利用，推动业务运营智能化和可持续化提升。

融合创新阶段是资源整合过程中不断探索、积累形成的，本质上是企业生产、运营、商业模式的重构，主要包括新能力、新模式和新业态。通过推进数字化转型，企业逐步积累设备、产品、质量全生命周期、全过程数字化管理的新型能力，延伸形成网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新应用场景和模式，催生了以供应链生态和公共服务为代表的平台经济新业态。

3　融合应用场景

工业互联网赋能石化化工行业形成平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理及工业互联网+安全生产、工业互联网+绿色低碳的“8+2”应用模式，覆盖36类应用领域，初步形成137项具体场景。

3.1　平台化设计

（1）工厂数字化设计与交付

一是运用数字化协同设计软件，集成工厂信息模型、制造系统仿真、专家系统以及数字孪生等技术，进行工厂规划、设计和仿真优化；二是通过构建统一的数字化交付平台进行工厂模型数据交付，促进设计、建设与运维体系之间的高效衔接，实现工厂全业务系统的数字化管理。

（2）产品数字化设计

一是搭建数字化智能设计仿真平台，构建产品三维设计和仿真模型，实现设计标准、专家知识经验及设计、仿真数据沉淀；二是建立实验室管理系统，实现实验室业务全面线上管理、测试数据结构化沉淀；三是基于产品标准库和设计知识库，进行研发设计大数据分析，实现全维度（外观、结构、性能等）产品自动优化设计，为研发知识经验积累提供数据支撑。

（3）工艺数字化设计

一是通过工艺仿真软件，基于机理、物性表征和数据分析技术，建立加工、检测、装配、物流等工艺模型，进行工艺全过程仿真，预测加工缺陷并改进工艺方案和参数；二是基于工艺知识库实现工艺流程、工序内容、工艺资源等知识的编排与调用，为工艺规划与设计提供决策支持；三是建立工艺设计与产品设计的协同平台，通过产品设计的介入与联动，实现工艺设计与产品设计间的信息交互、并行协同。

（4）创成式研发

创成式研发基于AI技术，通过算法自动迭代和调整，从而生成并优化研发方案，工业互联网可通过数据集成、研发数据管理、实验室管理、优化算法等方式实现产品的创成式研发：一是将产品的全生命周期信息集成于协同研发平台，实现产品数据“网络化”，形成研发知识和能力正向循环；二是通过研发数据管理平台，在设计研发过程中，实现对产品设计数据、文档的结构化管理和数据共享，为研发知识经验积累提供数据支撑；三是建立实验室管理系统，通过实验室设备与管理系统的深度集成，实现实验室业务全面线上管理与测试数据系统沉淀；四是基于大数据、人工智能算法，整合设计、仿真、实验、生产、运行等数据，自动生成多种研发方案，并通过优化算法进行最优选择。

3.2　智能化生产

（1）基础设施工

业互联网可通过自动识别装备、控制系统、检验检测装备、人机协作系统、工业机器人、无人智能巡检、工艺过程装备等基础设施的部署实现生产控制：一是围绕石化化工生产高温高压、密闭、多介质、多粉尘、高噪声、强干扰等复杂工况和相应的特殊装备，布设高清摄像、高精度传感、高性能定位模组等数据采集设备；二是利用5G、工业光网、Wi-Fi6、工业以太网、北斗导航等新型网络通信技术，实现设备互联、业务互联、产业互联；三是部署可编程逻辑控制器、分布式控制系统、安全仪表系统等工控系统，实现智能装备的远程控制和智能化管理。

（2）炼化领域

针对生产流程长、多源原油加工过程参数多变等原因导致的生产过程中工艺参数涉及一系列非线性和动态耦合，亟待加强工艺过程优化控制；机泵等动设备数量多、投资大，亟待保障装置平稳运行；资源环境约束收紧，亟待提高风险感知、预警能力等本质安全水平，以及碳排放可视化、能耗优化调节等清洁生产水平。基于油品及化工产品市场需求变化，企业优化生产计划等需求，一是通过全装置先进过程控制系统，对裂化炉、再生器、机泵等主要设备全参数状态监测及预测性维护，开展“工业互联网+危险化学品安全生产”建设，通过三废监测、噪声监测、能源供应、生产、输送、转换、消耗全流程精细化管理和在线优化、碳资产管理系统等，解决炼化生产过程中控制参数调整频繁、装置非计划停车、事故损失大、重大危险源风险集中、危险气体泄漏难预测、碳排放及碳资产数据管理基础薄弱等问题；二是通过数字孪生、大数据、人工智能等技术在三维数字化工厂建模、过程实时优化、色谱在线监测、大宗化工产品区域共享库存预见性管理、以周为单位排产等方面的应用，推动炼化企业提升装置生产运行管控水平、加强供应链风险预警和弹性管控能力。

（3）现代煤化工领域

针对提升压缩机等设备稳定性，能量生产和释放频繁等亟待提高安全管控、能源平衡、成本精细化管理水平等需求，一是推广全装置先进过程控制系统，压缩机等主要设备全参数状态监测及预测性维护，“工业互联网+危险化学品安全生产”建设，三废监测，能源供应、生产、输送、转换、消耗全流程精细化管理，碳资产管理系统等，解决现代煤化工生产过程中控制参数调整频繁、安全风险集中、碳减排压力大等问题；二是鼓励新技术在三维数字化工厂建模、过程实时优化、色谱在线监测、设备预测性维护等方面的应用，推动现代煤化工企业夯实智能化发展基础、提升装置生产运行管控水平。

（4）传统煤化工及化肥领域

针对降低老旧装置居多导致的“跑冒滴漏”，加强“两重点一重大”安全风险管控，降低能耗及碳排放强度，满足农业精耕细作对化肥消费升级要求等需求，一是推广气化炉先进过程控制系统、“工业互联网+危险化学品安全生产”建设、大型机组状态监测、智能立体仓储管理系统等，解决化肥生产过程中锅炉工艺指标平稳控制难度高、机组等故障多发、液氨及硫酸储罐安全管理难度大、碳排放管理基础薄弱、袋装肥料装卸劳动力密集等问题；二是鼓励新技术在三维数字化工厂建模、过程实时优化、烟气排放达标、可视化巡检无人机、企业运营管理决策支撑、化肥流向全过程追溯等方面的应用，推动化肥企业提高劳动生产率、提升本质安全和清洁生产水平，加速服务化转型。

3.3　个性化定制

多品种小批量的化工产品柔性生产通过人工智能算法、专家系统等智能化技术，对生产过程进行实时监控和优化，可灵活应对不同种类、不同规格的生产需求，提高化工产品的生产效率和质量水平。一是运用仿真、三维数字孪生等虚拟技术，结合排产算法模型，实现作业全过程虚拟化生产，满足个性化、柔性化生产需求调整；二是通过模块化、成组和产线重构等技术，搭建柔性可重构产线，根据订单、工况等变化实现产线的快速调整和按需配置，实现快速配方、产线、设备、工艺过程切换，满足多种产品自动化混线生产的需求；三是建立常用数据分析模型库，利用AI、大数据分析、边缘分析等技术实现智能型柔性制造和管理能力，满足多品种小批量化工产品的多元化定制化需求。

4　应用成效

4.1　资源统筹集约，降低建设成本

通过采用“云”技术架构，通过“云、管、端”的承载方式，通过统一的基础平台，集成视频监控、能耗管理、环境管理、安全管理、园区服务等多种智慧园区综合业务，对园区数据信息、园区业务实行统一管理、统一处理、统一存储，全面感知、智能调度，构建集安监、环保、供排水管网监测等于一体的智慧化园区，实现园区运行管理状态的全程实时监管和动态调整，对园区资源实行集约化管理和统一运维，有效防止和避免了园区各业务功能单独建设造成的无序投入和重复建设，实现园区科学化精细化管理。

4.2　保障园区安全生产，降低安全事故损失

科学运用云计算、大数据、物联网、人工智能等先进信息技术，对园区及园区所有企业，各类危化品、危险源进行有效监测预警，从源头上规范了园区的安全生产监管和企业实现安全生产，强化园区及企业安全生产意识，严格落实安全生产主体责任。在加强园区和企业安全生产基础建设的同时，建立了园区闭环的安全管理体系，形成隐患识别、报告、治理的良好氛围，保障了园区与企业安全生产“零事故”，最大程度保障和避免企业因发生安全事故而造成的经济损失，间接为企业、园区带来经济效益。

4.3　发挥智能分析决策优势，营造安全稳定的环境

以防控安全生产风险为重点，通过智能化系统建设，实现来源可查、去向可追、责任可究、规律可循，可有力防范和化解系统性的安全风险，从源头治理、综合治理、精准治理、治理闭环等方面全面加强园区环节安全监督管理和预防控制的能力，维护企业、员工、周围群众生命财产安全，营造经济社会发展安全稳定环境。

4.4　构建高品质智慧园区，助力化工专属经济区域发展

以新一代信息技术为手段，以智慧应用为支撑，有效整合园区内外社会资源，实现园区安全管理智能化、公共管理数字化、公共服务网络化，为园区及其周边企业的安全管理赋能、安全生产护航，提升园区、企业、周边民众的安全管理和监督聚合效应，促进园区发展向本质安全型转变，拉动园区化工产业健康发展，更好地为茂名市化工产业高质量发展插上智能化“翅膀”。

本文摘自《工业互联网与石化化工行业融合应用参考指南（2025年）》

摘自《自动化博览》2025年6月刊