化工行业：从智能制造到智能运维—未来工厂白皮书

来源：罗克韦尔自动化

大纲目录

一、启程

化工行业的“未来工厂之旅”

二、洞察

启航新征程 化工行业求变

2.1 强势崛起的化工大国

2.2 头顶光环，脚踏泥泞

2.3 新赛道开辟：道阻且长

2.4 数字化未来：“虽迟必到”

三、预见

化工行业未来工厂可见可期

3.1 智能化，通往未来工厂之门

3.2 无人化，是未来工厂的常态

3.3 绿色可持续，未来工厂的最美底色

四、演进

从智能制造到智能运维

4.1 智能运维，是化工行业智能制造的核心

4.2 智能运维Rockii解决方案：应时应需而生

4.3 什么是智能运维Rockii解决方案

4.4 智能运维Rockii解决方案的总体架构

4.5 智能运维Rockii解决方案在化工行业的应用场景

五、要素

智能运维 Rockii 解决方案的“核心应用”

5.1 智能运维SMC咨询（Smart Manufactory Consulting）

5.2 智能运维FTIS创新套件平台（FactoryTalk InnovationSuite）

5.3 智能运维PlantPAx现代化控制平台

5.4 智能运维智能电气系统

5.5 智能运维工业数据中心+瘦客户端管理（IDC+ThinManager）

5.6 智能运维Pavilion8®先进控制

5.7 智能运维FactoryTalk® Batch批次管理和控制

5.8 智能运维ICS过程安全

5.9 智能运维Dynamix™全厂设备状态监测

5.10 智能运维FactoryTalk® Analytics大数据分析

5.11 智能运维Vuforia平台 AR远程专家指导

六、实践

未来工厂从这里起步

6.1 智能运维综合应用助力涂料巨头全球化竞争

6.2 电气自控一体化助力氢氧化锂企业产品快速上市

6.3 智能电气为化工新材料企业绿色发展保驾护航

6.4 聚合物先进控制系统助力上海赛科提质增效

6.5 先进控制助力化工企业打造智能工厂新标杆

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智能制造不能瘸了！如何帮工业企业接上智能运维这条腿？

在制造业转型升级的当下，越来越多的工业企业推动数字化（信息化）、自动化和智能化的改造，这有利于提升制造效率、制造质量，降低运营和人力成本。但由此构建的复杂制造系统，其稳定性和可靠性的诉求也会越来越高，更少停机和更高效处理停机，成为工业企业面临的必然挑战。

换句话来说，智能制造和智能运维是工业企业转型的两条腿，制造系统的安定化发展先进制造业的基础，在制造系统越来越高度复杂性和生产运营少人化条件下，高效和高质量设备维护、维护显得愈加重要和迫切。

l 制造业设备运维的目标

工业企业普遍面临的问题是维修工人与维修技能的短缺，高技能人才难找、难留成为普遍性的难题，成为制造系统数字化和智能化升级最大短板。

对工业企业而言，高效的运维管理，意味着更少的设备故障发生（MTBF↑，故障间隔时间越大越好，设备寿命越长，生产系统越稳定），更高效的停机故障处理（MTTR↓，故障修复时间越小越好，设备故障处理时间越小，意味着对产量、质量以及待工成本控制得越好）。

MTBF和MTTR两个值结合起来，称之为可用度，即制造系统可以正常使用的程度，反映了制造业设备稳定性和可靠性，是运维的核心指标。

其二，高效运维意味着更低的运维成本，重视维修质量、提高主动的预测性维修比例，是降低运维成本的必要手段。

其三，运维还应重视备品备件库存的控制，传统运维缺乏主动性和计划性，为了规避紧急停机故障带来的损失和不确定性，绝大部分的制造业都有大量的呆滞库存，影响了企业现金流。

表面来看，工业企业面临的是运维人才的短缺，实际上运维管理能力与日益发展的先进制造系统之间的不平衡。君若善其事，必先利其器，工业企业亟待构建高效的运维体系，以持续打造以提升可用度，降低运维成本和备件库存为目标的运维能力建设。

l TPM等传统运维方式存在的弊端

传统运维忙于事后救火，缺乏系统性的策划，主动性的预防性和预测性维修应用比例较小，尽管许多企业引进诸如TPM全员生产保全、资产管理等运维创新系统。但往往是一阵风，推行时有点显著的效果，一两年后效果大打折扣，以至于卓有成效者寥寥无几。

追其原因：

一、推行活动推行期间，企业的主要资源（人力资源、资金和技术）都偏向项目，项目结束后，项目组获得资源较少，成果难以持续；

二、由于人事变动，如管理者职务变动、核心项目成员离职，以及基层员工的高流动性，使得项目保持缺乏连续性。

三、项目执行期间，一些较为普遍性、简单性的改善已经执行，需要深度解决的问题或需要数据深度分析的问题往往留在后面，管理者往往认为需要保持观察，结果使得项目处于停滞，加上企业战略方向的调整，极易造成一推、二倒、三重来的循环。

四、绝大多设备维护项目强调经验驱动，全员参与的主观能动性并未激发（主要表现为生产操作者的自主维护意识，责任主体并未真正建立起来），设备运维部门的业绩未能有效衡量，项目结束后，设备部门仍然充当背锅侠，设备运维人的地位仍然不够。

l 智能运维，数据驱动下的运维革命

智能运维，是以维修作业辅助为工具，借助大数据分析、人工智能技术应用，提升企业运维能力、优化运维业绩的新型应用模式。包含：

一、以辅助维修作业为工具，利用信息化技术、人工智能故障诊断辅助、人工智能语音语音处理技术，优化备件供应时间、故障报修响应、维修资源协作调度、故障诊断时间，持续提高维修效率和质量，促进维修技能提升。

二、强调主动性的预防性维修和预测性维修，不同于传统点检软件只是强调过程执行，智能运维强调隐患和缺陷的排查和消除执行，同时以关键指标可用度进行反向验证，以确保执行的效率和质量，强化各级运维人员的维修主体责任。并完整覆盖维修通道，与工业物联网自诊断形成业务闭环。

三、数据驱动决策，构建高效的智能运维机制。

智能运维与传统EAM资产管理、TPM最大的优势，在于通过目标和结果导向，利用数据多维度分析，加速运维知识积累和交互，包括：

A.运维业绩价值如何体现。通过可用度、维修费用和库存相关指标的呈现，体现运维对企业持续盈利的价值与生产保障能力表现，是企业推行智能运维的核心业绩指标。

B.自主维护如何有效执行。衡量不同产线的可用度、MTTR、MTBF等指标，这将有效评价不同班组和部门的自主维护水平，这对于一些推进TPM、强调设备健康管理的智能产线尤为重要。

C.专业维护能力如何提升。MTTR反映了维修组织能力和维修技能，MTBF则预防性维修与预测性维修执行能力，通过智能运维系统所反映的指标，有利于强化维修作业管理和技能能力提升。

D.运维业务如何持续改善。打蛇打七寸，智能运维依据对维修结果数据，应识别影响制造系统稳定性和可靠性的关键物理制约，进而针对性的持续改善，确保企业有限的资源（人力、物力和财力）落实到提升整体运维业绩能力提升上来（即.局部改善＝整体业绩改善）。

l 后记。智能服务－开启工业互联网产业生态变革

企业运维能力提升，内部（需求侧）我们需要搭建智能运维体系，但同时也受到外部（供给侧）技术协作、供应链的制约，下一篇文章，将围绕智能服务，阐述工业互联网产业生态的实践路径。

l 关于作者

杨明波.长沙啄鸟网络科技有限公司 首席战略官。著有《数字化工厂＋工业维修服务体系》一书，并获工业和信息部苗圩部长 亲自推荐！主要从事精益卫士人工智能数字运维系统（智能运维） 产品战略策划，工业维修外包和工业互联网平台相关应用研究和实践。

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