微精选

一、从基础层来看，化工企业数据的采集和如何形成闭环支持生产流程，仍是限制数据价值释放的重要短板。化工企业会生产大量数据，然而化工企业设备种类众多，工业数据来源和制式更为复杂，数据多源异构、通信协议兼容性不足，导致大量数据沉睡在“哑”设备内难以采集；采集到的数据也难以形成闭环反馈到企业的生产调度中，对产线上的设备控制、参数调节、物料调度等优化工艺和排产的实质性支撑不足。

二、从平台层来看，化工企业的专业领域知识和智能建模等数据处理能力的提供者存在脱节，专家经验无法有效固化到软件平台：作为制造过程中的副产品，数据本身并不能创造价值，只有打通数据与专业知识的链路，解决“发生了什么、为什么发生、下一步发生什么、如何改进优化”的真实业务问题，才能满足化工企业企业的需求。这就要求数据背后的专家知识和机理分析共同发力，构建有利于算法识别的特征。当前化工企业虽拥有较为丰富的化工专业知识，但数字化机理模型更多产生于高校、研究所的实验室，与化工企业知识缺乏融合，导致许多模型难以满足实际应用需求。

三、从应用层来看，多集中在“可见”的场景，对“不可见”的复杂、不确定性现场场景应对不足：化工企业中的问题可分为可见与不可见两类，当前大多数的数据功能实现都聚焦在解决可见问题，如设备定期维护保养，产品质量抽检，人员的流动管理，车辆的运行和重大危险源的监控等，对设备关键组件衰退、非预期停机、工艺过程与质量关系不清晰等隐性问题缺少量化显现，难以满足化工企业应用对象差异大，工况管理、管道和反应釜内部隐形运行等具体场景化管理的要求。

化工“数智化”的基本要求，是让信息技术来解决间题。这就要求将问题数字化并建立数学模型，这将依赖于智能化技术的研究与应用。只有将经验、信息等通过检测技术数字化，通过大数据收集与分析、数据可视化找到高质量生产经验的规律，然后将规律转化为数学模型，再通过信息系统结合优化的数学模型，自动求解、自动决策、自动传输、自动反馈，完成采集信息到应用信息的整个建模过程，从而达到集成化。这个完整的系统工程就是化工智能化与大数据技术克服现有局限性的举措，才能将人的主观能动性被从复杂性工作中解脱出来，将优秀工人的操作经验固化为数字模型，将高质量的产品转化率稳定下来。

江苏初弘大数据科技有限公司联合江南大学物联网工程学院经过近10年潜心研究，开发了一种应用于化工场景的独特的基于近红外光谱的智能感知和模式监控技术，将化工企业的“数智化”做到了目前国内排名第一，打破了只有少数几个国外化工企业应用的垄断。目前已经成功实施了南通星辰三套生产装置和分厂级动力系统的过程监测与优化、蓝星星火有机硅动力分厂、三分厂系统的过程监测与优化、山东东大一套生产装置和动力分厂系统的过程监测与优化、南通芮城全厂、分厂、生产装置和动力系统的过程监测与优化。泰兴市科技局、泰兴市发改委、泰兴市工信局、泰兴市经济开发区领导对该项目进行了考察并给予高度评价，并于2021年12月份引进并成立运营公司，目前常隆化工小试已经成功，离线系统已经启动，即将再上四个在线系统；红宝丽的旁路监测点也已经选定。