中国制造2025-信息化与工业化深度融合

中国制造2025的主攻方向是智能制造，推进信息化与工业化两化深度融合，促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理与
销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用。中国石化是流程型工业智能制造的先驱者，2011年提出智能化转型升级的发展战略，2015-2017
三年间共有11家石化企业被评为国家智能制造试点示范企业，2018年推出国内首个石油和石化工业互联网平台Pro-MACE。

在中国石化智能工厂整体规划方案当中，最先布局设计实施的就是智能设备管理系统，做为智能工厂实现纵向整合的根基，
智能设备管理系统是智能制造整体架构设计的根基。

企业设备管理现状

企业设备管理追求以最低的维护成本，满足长周期、安稳运行的目标。目前，企业在检维修和设备台账方面管理比较到位，但是在设备运行层面缺乏系统的
统一规划，数据采集和管理比较分散；大型重点设备的在线监测基于现有技术进行了相应的采集，而新型传感器的出现，需要继续增加采集点；
一些大型设备，故障率高，且故障后因为数据采集的欠缺，设备故障主要依靠人工经验进行判断，
重要的故障处理案例没有形成案例库，未实现统一管理。

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  设备故障率高

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  过分依赖人工

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  数据采集欠缺

状态感知-实时分析-科学决策-精准执行数据闭环体系

智能设备管理系统目标是通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动化控制技术与设计、工艺、生产、装备等工业技术融合，能够将物理
实体、生产环境和制造过程精准映射到虚拟空间并进行实时反馈，通过构建物理空间和信息空间中人、机、物、环境等要素的相互映射、实时交互、
高效协同的复杂系统，打造设备“状态感知—实时分析—科学决策—精准执行”的数据闭环体系。

实现设备资源的高效配置，达到最优化生产、效益最佳的卓越经营目标。承建从大屏，到PC，再到移动的人机交互总体解决方案。

系统架构设计

• 设备运行管理与
  预警子系统

  设备运行管理与预警子系统，实现设备的状态、介质、档案等相关信息在统一的工作平台上展示、查询和分析，以设备对象为核心，进行全面展示与集成；设备异常时能够自动向相关单位或个人推送报警信息。

• 设备在线运行
  分析子系统

  设备在线运行分析子系统，建立设备性能模型，对典型设备进行状态分析和效能分析，核算设备实际效率和能耗，与设计指标进行偏差分析，找到优化方向。

• 设备超工况在线
  运行分析子系统

  设备超工况在线运行分析子系统，对超工况运行装置进行排名，超工况类型进行统计，分析设备在一段时间之内长期超过阀值、固定周期内多次超过阀值、参数突变频数进行分析指标统计分析，对设备运行参数、振动参数、健康指数、性能趋势进行分析预测，为设备维护和管理人员提供有效决策支撑。

• 故障诊断与预测
  子系统

  故障诊断与预测子系统，提升设备故障诊断与预测水平，增加大型旋转机组和关键机泵的故障诊断模型，对专业设备进行智能诊断和综合评估，为设备运行与维修提供科学可靠的建议。

• 腐蚀评估与预测
  子系统

  腐蚀评估与预测子系统，建立腐蚀机理模型，实现可视化腐蚀监控，评估现有腐蚀监测体系，提出调整建议，核算设备和管道腐蚀速率及腐蚀失效概率，同时结合利用“神经网络”分析技术预测设备剩余寿命。

系统升级-全新的用户体验

在传统模式下，用户体验是在产品交付到用户手中之后才开始的，而在智能制造模式下，用户可以在产品设计、生产环节就参与进来，用户可以通过终端
实时监控产品的设计状态，大大延伸了产品的用户体验区域，为多样化，全方位的用户体验带来可能。不仅如此，工业控制软件的全面更新
和升级，简洁美观、清晰友好的界面设计，极大提升了用户的操作体验。

以需求为导向，追求极致用户体验

智能设备管理系统将无处不在的传感器、智能硬件、控制系统、计算设施、信息终端、生产装置等通过不同的接入方式连接成一个智能网络，构建设备
的网络平台或云平台，在不同企业不同的组织方式下，企业、人、设备之间能够互联互通，具备状态采集和感知能力，实现对各工序设备的实时优化控制，
而工业控制软件的全面升级，更加增进了人与系统之间的粘合度，无论是以工业为主导的德国工业4.0，还是以工业互联网+为主导的中国制造2025，
都必须以用户体验为核心，即以用户需求为导向，通过用户的主动诉求来分析用户需求，做贴合用户需求的设计，
在精准把握用户需求的前提下，产品的生产、设计过程让更多的用户深入参与，追求极致的用户体验！