“十四五”规划《纲要》提出深入实施制造强国战略 ，深入实施智能制造和绿色制造工程 ，推动制造业高端化、智能化 、绿色化“ 。其中重点提到了针对流程化工行业的要求 ：“加快化工 、造纸等重点行业企业改造升级” 。

从“十三五”初次提出“实施智能制造工程”概念以来 ，到“十四五”明确对流程化工行业的要求 ，体现了流程化工行业作为国民经济重要基础和支柱产业在国家经济快速发展过程中的重要性。同时 ，流程化工型智能制造作为智能制造新模式之一，需结合自身特色探索智能制造之路。

新疆某新能源股份有限公司（以下简称A公司）是国内高纯度多晶硅领导企业之一。高纯度多晶硅是太阳能光伏行业的主要原材料 ，可加工成硅锭、硅片、电池片和电池组件等产品 。

依托于行业领先的管理模式 ，结合九游会丰富的智能制造经验 ，A公司在2020年数字化制造项目成功落地 ，成为多晶硅行业首家正式实现数字化管理与数字制造的企业 。

本次项目的成果巩固了A公司的行业领先地位，为流程化工行业数字化转型起到样板示范作用 ，也为未来集团实现“数字化制造到智能制造”的全面转型升级打下坚实基础 。

“安全为前提 、设备为保障、生产为目标”是本次项目核心的指导原则 。流程化工行业最根本的需求是安全 ，一切都以安全为前提 ，同时设备的平稳运行是生产系统运行的保障 ，在二者都满足的基础上，才提生产效率 、生产质量 。

那么，在项目过程中，九游会从哪些方面为A公司提供了强有力的智能制造的建议与系统支持呢 ？

众所周知 ，“安环”是每一个化工厂重中之重的管理需求 。考虑到“九大”特殊作业 、消防器材 、危废管理、隐患管理 、环保数据在线检测等要求 ，进行系统化的流程落地 。

任务驱动 ，提高过程管控能力 ：通过PDA/RFID等移动 、感知手段，确保在“特殊作业”过程中，人员操作落实到现场实际点位。

消防器材单件追溯：通过条码化的方案，建立数字化的消防器材单件管理模式 ，实现消防器材从检查到维修 ，再到更换的全生命周期管理。

核心数据高效共享 ：通过设备集成 ，安全环保部能够实时掌握环保在线关键异常信息 。

同时基于一整套规则 ，实施隐患整改PDCA闭环管控 ：对关键点数据异常进行分级预警 ，并及时通知对应人员 ，及时处理 。防患于未然的同时，通过趋势 、波动 、超限等技术手段进行前置预警 。

设备的平稳运行离不开两方面，一是对设备的全生命周期的管理，通过系统化的设备点巡检管理 、设备的预防性维护，保障设备稳定运行 ；

二是建立一套以Thingworx工业互联平台为核心的设备数据采集、分析 、处理机制 ，实时进行设备健康画像。通过数据互联技术 ，A类设备的集成率达到90%，集成总点位超过15000个 ，全面监控重要设备的运行情况 ，保证生产工艺平稳 。

生产是企业的核心竞争力，如何提高生产效率 ，如何保证生产质量 ，针对化工特有的生产模式，采用目标驱动 、任务驱动、数据驱动的方式，从根本上实现生产的系统化管理 。

以目标计划为导向，提高生产执行力：基于生产月计划拆分到日 、到车间 、到装置的颗粒度，有计划性地指导生产 ；

以每日实绩为驱动，提升生产可控性 ：基于实时的生产实绩与生产计划指标之间的差异分析 ，系统性地管控生产 。

在流程化工行业有句话叫 ：“无规程 ，不操作” ，用以严格保障生产过程的安全和可控 。在这个项目上 ，操作规程的结构化和任务化是比较有挑战的，但也极大地保证规程融入整个操作保障体系 ：规范管理车间操作、减少错误操作。

在车间装置稳定运行 、车间操作有据可查 、总结提升规范 、提高员工操作熟练这四个方向上有了很大提升 。

这套车间生产管控体系的建立 ，极大地激发了班组管理活力 。班组生产的表现实时掌握 ，包括产量、异常 、隐患 、任务完成情况等等 ，覆盖工艺 、安环 、设备等领域。

流程化工行业的生产过程是动态变化的 ，如何基于全厂统一生产计划，以及系统化的物料供需计划，利用实时数据 ，监控生产过程动态平衡 ，快速决策 、调整 ，保障系统的满负荷运行 ，成了我们应对这种变化的挑战 。

实时流量管控 ，物料动态平衡：针对不同单元，针对不同原 、辅料的投料 ，进行精细化的管控 ，通过直接对DCS的实时取值 ，减少人为扰动 ，实现实时管控；

优化工艺参数，控制氢气质量：通过不同单元的实时数据采集 ，对不同进料质量进行参数分析 ，优化工艺参数，控制物料质量 ，提高生产过程中物料的纯度 ，为生产反应做支撑 。

特别的，针对还原车间，实现全生产周期信息集成 ：基于炉批汇总从装炉到拆炉的全生产周期的信息 ，包括物耗 、能耗、人员班组、质量表现 、工艺参数、运行状况；信息高效、准确 、全面；

为工艺优化提供保障 ：实现DCS数据与产品数据互联分析，依靠DCS系统保障数据集成的实时性 、稳定性和准确性，为工艺优化提供保障；

还原炉成本精细化管理：采用按炉批管理投入产出 ，确保还原炉生产所需原辅材料 、能源消耗“说得清 ，说的细” 、“管得住，管的好” 、“省得下 ，省的多” ，进而实现成本精细化管控 。

图片已作模糊处理

数据是系统的血液 ，是驱动系统运行的动力源 。利用大数据技术，不断梳理生产工艺影响因子 ，优化工艺模型和数据训练场景 ，以核心工艺环节还原车间为起点，逐步实现全过程的工艺优化能力。

基于数据建模的工艺优化 ：应用数据建模工具对还原炉运行配方进行工艺优化，并形成完整科学的配方管理体系，在多晶硅行业为首创，解决多年来困扰还原炉工艺优化没有工具 ，还原炉运行配方没有形成科学管理的难题，为客户企业竞争力的持续提升提供强大助力 ，为整个行业的智能制造建设提供更好的实践经验。

新疆A公司智能制造项目落地证明了九游会在跨领域 、复杂系统集成应用方面的技术实力，也再次证明九游会帮助客户实现数字化转型方面的能力。

同时响应国家“十四五”的号召 ，为流程化工领域的智能制造提供范本 ，也创造了中国数字化制造又一个经典案例 ！