开云电竞打开生产“黑箱”工业互联网平台赋能流程制造行业转型升级 科技导报工业互联网平台通过制造资源的网络化泛互联、软件化弹性供给开云电竞、平台化高效配置，能够更大范围、更加精准地优化配置资源，有效激发技术、管理、知识等高级要素的创新潜能，降低对劳动力、土地、资本等一般性生产要素的过度依赖，大幅提高全要素生产率，显著增强经济发展的创造力和竞争力。
本文梳理冶金、石化开云电竞、建材等重点流程制造行业中工业互联网平台应用的典型场景和案例发现，通过构建、应用工业互联网平台，流程制造企业内部以数据的全面采集和自由流动有效打开生产“黑箱”，有助于企业间高效对接制造和市场资源，提升产业链整体价值共创水平。
流程型制造业生产以化学处理为主，连续不中断，主要聚焦制造业上游的原材料行业开云电竞，包括石化、冶金、建材等。
1）生产过程连续性强，基于生产过程的中间产品或在制品的物理状态，前后顺序相互影响，没有缓冲和中间库，对生产顺序和连续性要求非常高。
2）制造执行决策过程复杂，兼具流程和离散的过程变量，在建立反映连续过程主要物理和化学变化过程模型的基础上，需要同时对连续过程变量和离散过程变量进行管理。
3）生产单元少但可变因素多，原材料成分、生产配方、工艺条件等具有易变动性，保证产品的一致性是一大挑战。
1）对生产设备的可靠性要求高，且生产设备多为重资产开云电竞、种类繁多，维护成本较高，设备故障的诊断、预测非常重要。
3）对能源环保的稳定性要求高，生产活动须确保能源供应的最佳控制和分配策略，且应重视供应链中毒害物质流转的相关问题开云电竞。
1）在物流管理方面，为确保连续供料，对原材料入场物流的实效性和精准性要求较高，但各控制量间相互耦合存在大量非线性关系，控制难度较大。
2）在库存管理方面，受前端产品连续产出和后端销售市场固定容量的影响，须将库存控制在确保市场供应的同时尽力提升库存资金周转率。
3）在营销管理方面，流程制造以小品种大批量生产为主，用户基本是固定的群体或者是固定行业，市场营销渠道和模式相对单一。
1）在工业物联层面，亟需突破设备终端全面连接的瓶颈，虽然PLC/DCS等过程控制系统的产线覆盖率尚可，但数字化且联网的生产设备占比较少，有效的数据采集手段尚未全面覆盖产线）在数据集成层面，生产过程和设备状态数据封闭在各专业系统中的情况较为普遍，不能实现自由流动和共享，基于产线能力、设备状态实现生产计划、物料需求和配送计划自动优化能力不足。
1）生产模型沉淀和复用方面，现有生产模型以机理或经验模型为主，灵活性不足开云电竞，规模化质量在线判定、设备状态预测、高级优化排产等自适应、自学习的智能决策模型鲜有应用。
2）工艺过程控制方面，流程行业工艺过程动态仿真、工艺资源自动优化和灵活配置能力，以及通过车间调度与工艺过程的无缝衔接实现多层次生产业务实时交互开云电竞、协同优化和全过程闭环管控能力均有较大提升空间。
1）能源管理方面，应结合能源数据在线实时监控，根据生产实绩等信息持续优化能源配置，提升能源利用效率。
2）环保管理方面，应用信息化手段对生产过程中产生的废水、废气、废料等排放数据进行实时采集与监控，优化工艺流程开云电竞，降低污染排放。
3）安全管理方面，须对生产过程中存在的人员、设备、环境等潜在风险点加以有效监控和集中统一管理，基于生产过程数据开展风险分析、预警和应急处理。
流程行业市场响应机制单一，极易形成产能过剩导致的市场恶性竞争。行业内以龙头企业应结合自身优势，发挥集聚带动效应，构建产业集群，集中利用资源，降低综合成本，基于用户精准需求开发新产品，增强竞争优势，并引导下游产业合理布局，实现互赢互利。
主要场景分析工业互联网是一种为企业服务的“生产型互联网”，将生产制造过程中的“人”“机”“物”有效连接，释放效率红利开云电竞，是制造业企业数字化、网络化、智能化转型的重要抓手。
在企业内，有效打开生产“黑箱”，提升能源、效率、安全、环保（以下简称能效安环）的精细化管控水平；在企业间，高效对接产业链上制造和市场资源开云电竞，形成平台化生态。
工业互联网平台能够在边缘端将各种数据快速汇聚到云端，进行决策优化，或者基于边缘计算等技术就近提供分析服务，优化设备运行状态和生产实绩。
1）应用场景一：基于海量数据和微服务组件库为用户提供技术能力和业务能力支持。建立以大数据为核心的流程行业工业互联网平台，为流程行业设备管理、安全生产、运行优化、经营管理提供分析诊断、智能运维、决策支持等服务，提高工作效率和管理水平，降低经营成本，辅助科学决策和战略管理。
2）应用场景二：以大数据的思想和架构应对海量工业数据采集场景。建立覆盖产品全方位全周期管理的发电设备工业大数据应用技术平台，可以实现“数据驱动”，打造大数据采集分析、远程运维等服务型制造新模式。
工业互联网平台在边缘端强大的数据采集能力和PaaS层的数据建模和分析挖掘能力能够对多源、复杂、异构的工业数据进行高效整合和价值提取，开展描述性展现、规则性诊断、预测性分析等，以最大化发挥数据的应用价值。
应用场景：切实帮助企业降低成本，提升工作效率，增强管理水平。工业互联网平台通过数据“存储、整合、建模、分析”，支撑企业数据应用需求，为企业提供设备全生命周期管理、生产运行工况、经营决策提供分析诊断和决策支持服务。
基于工业互联网平台，通过能源模型和预测分析，进行各环节的消耗核算和预测，形成基于均衡消耗的关联数据，帮助实现耗量管理及风险预警等功能，以及对生产、设备、安全等系统的预判协同。
1）应用场景一：开展设备资产管理、运行监测与生产过程优化，有效提高设备能源利用效率、减少污染物排放、强化风险防范能力。
2）应用场景二：以数据可视化为核心的HSE系统，可提升能耗、排放与安全管理水平，有效解决安全、健康、环保的问题。
工业互联网平台汇聚多方信息，可高效对接制造和市场，形成研发制造、交易流通、市场服务等的平台化生态。
1）应用场景一：基于数据的全供应链优化，更好地实现产销对接。推动研发设计、生产制造、供应链各环节以并行的网络化组织模式开展开云电竞，以实现生产效率最优化。
2）应用场景二：构建技术、资本、服务等资源的应用生态。将产业资源向亟待需要扶持的下游企业倾斜，协助合作伙伴转变经营模式，促进产业升级。
1）加强工业模型沉淀与提炼。引导平台企业与行业龙头企业加强合作，着力传统学科知识与智能化分析技术的有机融合，在先进控制算法、生产控制系统等方面加强技术攻关，形成全覆盖的自主研发和迭代优化能力。
2）推进工业知识显性化、丰富平台服务开云电竞。鼓励平台企业面向行业生产经营痛点深耕解决方案，逐步实现跨领域工业知识获取、融合与转化，不断拓展平台业务覆盖范围。
1）转变生产方式。从“以产定销”转为“以销定产”，合理安排订单集批节奏，调整库存、产能、物流等最优限制，实现按需即时生产。
2）加强物流管控。加强对重点客户的物流服务精细化管控，构建覆盖从原材料入场到客户签收全流程的智能化、自动化的物流体系，实现物流资源的智能调度和最优匹配。
3）加强仓储管控。紧密结合下游客户的物料需求、采购计划、生产实绩等关键信息，开展库存的动态监控，实现准时制供应和零库存管理；并将供应链库存变化和多级预警及应对建议智能推送至相关方，构建多级预警响应机制。
1）数据生态的构建。业务上，依托产销、储运协同，研发、制造协同，远程运维等模式创新，引导以大型企业辐射带动整个行业内关于关键数据的整合、汇聚和共享，深化产供销平衡和精细化管控，以及物流、信息流、资金流的统一。技术上，引导服务商结合业务需求加强核心模块解决方案的研制与应用推广，以支撑各类数据的高度集成。
2）商业生态的构建。基于工业互联网平台提升产业链相关方价值共创能力，加强网络化协同研制、大规模个性化定制、产品全生命周期追溯等商业模式创新，推动制造企业、供应商、配套厂商开云电竞、客户等上下游之间的无缝对接与资源共享，推动大中小企业融通发展。
付宇涵，马冬妍，唐旖浓，，李立伟作者简介：付宇涵，国家工业信息安全发展研究中心，工程师，研究方向为两化融合、数字经济、企业数字化转型等；唐旖浓（通信作者），国家工业信息安全发展研究中心工程师，研究方向为工业互联网、工业信息安全等。论文全文发表于《科技导报》2022年第10期，原标题为《工业互联网平台赋能流程制造行业转型升级场景分析》，本文有删减，欢迎订阅查看。
《科技导报》创刊于1980年开云电竞，中国科协学术会刊，主要刊登科学前沿和技术热点领域突破性的成果报道、权威性的科学评论、引领性的高端综述，发表促进经济社会发展、完善科技管理、优化科研环境、培育科学文化、促进科技创新和科技成果转化的决策咨询建议。常设栏目有院士卷首语、智库观点、科技评论、热点专题、综述、论文、学术聚焦、科学人文等开云电竞。