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中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)專家咨詢工作委員會(huì)指定宣傳媒體
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中控技術(shù)攜手萬(wàn)華化學(xué)以“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全自主運(yùn)行工廠建設(shè)重大突破

http://www.moduwu.com 2025-11-12 16:16 來(lái)源:中控技術(shù)

近日,中控技術(shù)攜手萬(wàn)華化學(xué)共同打造的行業(yè)首套“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)在萬(wàn)華化學(xué)蓬萊工業(yè)園區(qū)成功投運(yùn),標(biāo)志著我國(guó)化工行業(yè)在智能化升級(jí)進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)了從“單裝置自主運(yùn)行”邁向“全自主運(yùn)行工廠”的歷史性跨越。這一成果不僅是化工企業(yè)智能化升級(jí)的里程碑,更為中國(guó)制造業(yè)在全球工業(yè)智能化浪潮中搶占戰(zhàn)略高地提供了重要示范。

“全自主運(yùn)行工廠”被視為工業(yè)智能化的高階形態(tài),其核心是實(shí)現(xiàn)工廠的全面自感知、自決策與自執(zhí)行,而“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)正是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的中樞引擎。該系統(tǒng)以AI驅(qū)動(dòng),實(shí)時(shí)調(diào)度全廠14套生產(chǎn)裝置與31種介質(zhì)物料,打通多裝置協(xié)同與全廠物料平衡,推動(dòng)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)從“人為主導(dǎo)”全面轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)”,實(shí)現(xiàn)了“生產(chǎn)狀態(tài)自監(jiān)督、異常工況自干預(yù)、運(yùn)行過(guò)程自優(yōu)化”的全廠級(jí)自主運(yùn)行。

為何“無(wú)人調(diào)度”是工業(yè)全自主運(yùn)行的關(guān)鍵突破

長(zhǎng)期以來(lái),化工生產(chǎn)調(diào)度一直是保障全廠平穩(wěn)運(yùn)行的核心環(huán)節(jié)。在多裝置、多物料、強(qiáng)耦合的復(fù)雜生產(chǎn)體系中,傳統(tǒng)調(diào)度模式常常面臨實(shí)時(shí)處理海量繁雜的數(shù)據(jù)信息、精準(zhǔn)協(xié)調(diào)各裝置間的物料輸送與產(chǎn)耗平衡等問(wèn)題,一旦調(diào)度決策滯后或執(zhí)行出現(xiàn)偏差,極易引發(fā)生產(chǎn)連鎖波動(dòng),既直接威脅生產(chǎn)安全,也會(huì)對(duì)企業(yè)效益造成負(fù)面影響。安全與效益的雙重壓力,倒逼調(diào)度模式必須進(jìn)行變革,“自主運(yùn)行”成為企業(yè)升級(jí)的迫切需求。

實(shí)現(xiàn)全廠級(jí)自主運(yùn)行,意味著要在更高維度上解決系統(tǒng)協(xié)同與動(dòng)態(tài)平衡問(wèn)題,任何環(huán)節(jié)的波動(dòng)都可能影響整體鏈路的穩(wěn)定。只有通過(guò)AI調(diào)度中樞實(shí)現(xiàn)全局協(xié)同,才能在保障安全的前提下,全面提升運(yùn)營(yíng)彈性與產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。隨著行業(yè)首套“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)在萬(wàn)華蓬萊工業(yè)園區(qū)的成功投運(yùn),讓“全自主運(yùn)行工廠”這一目標(biāo)邁出了從理念走向現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵一步。

“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)閉環(huán)落地

“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)通過(guò)融合“AI+機(jī)理”核心技術(shù),構(gòu)建了貫穿“全域感知、動(dòng)態(tài)評(píng)估、自主決策、自動(dòng)執(zhí)行”的全鏈路智能閉環(huán),以實(shí)現(xiàn)全廠運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)掌握與動(dòng)態(tài)調(diào)整。

感知: 構(gòu)建“工業(yè)神經(jīng)系統(tǒng)”

系統(tǒng)基于AI驅(qū)動(dòng)的異常識(shí)別技術(shù),7×24小時(shí)自主監(jiān)督園區(qū)數(shù)千個(gè)工藝參數(shù)、關(guān)鍵設(shè)備與聯(lián)鎖信號(hào),實(shí)時(shí)跟蹤參數(shù)時(shí)序變化,精準(zhǔn)捕捉裝置跳車(chē)、設(shè)備故障等異常事件,同時(shí)構(gòu)建高精度管網(wǎng)機(jī)理模型,動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)管網(wǎng)輸送狀態(tài)與壓力流量波動(dòng),建立全方位感知體系,實(shí)現(xiàn)異常提前預(yù)警3分鐘,模型準(zhǔn)確度達(dá)到99%。

決策:打造“調(diào)度智慧大腦”

系統(tǒng)通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)、過(guò)往案例與專家經(jīng)驗(yàn)的深度學(xué)習(xí),掌握系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律與調(diào)度邏輯,構(gòu)建動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化模型、聯(lián)動(dòng)裝置產(chǎn)耗測(cè)算模型、管網(wǎng)機(jī)理模型、過(guò)程參數(shù)預(yù)測(cè)模型等組成的智能決策范式,自主生成圖形化最優(yōu)調(diào)度方案,并可拆解執(zhí)行指令,將調(diào)度決策周期由“小時(shí)級(jí)”縮短至“分鐘級(jí)”,響應(yīng)速度提升85%以上。

執(zhí)行:驅(qū)動(dòng)“自適應(yīng)引擎”

將全廠14個(gè)裝置、2380個(gè)調(diào)度場(chǎng)景的崗位操作法與規(guī)程轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化操作程序(SOP),直連控制系統(tǒng)(DCS)實(shí)現(xiàn)指令自動(dòng)下發(fā)與反饋,形成“秒級(jí)閉環(huán)”,徹底告別傳統(tǒng)依賴人工協(xié)調(diào)的低效模式,使“無(wú)人調(diào)度”真正具備了實(shí)時(shí)響應(yīng)與持續(xù)優(yōu)化的能力,應(yīng)急處置時(shí)間縮短85%以上。

調(diào)度模式革新

安全、效率與成本的三重蝶變

“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)在萬(wàn)華蓬萊的全面應(yīng)用,推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了安全、效率與成本的三重蝶變,將“人為主導(dǎo)”模式轉(zhuǎn)為“系統(tǒng)主導(dǎo)”模式,并在“裝置級(jí)自主運(yùn)行”向“全廠級(jí)自主運(yùn)行”的發(fā)展進(jìn)程中邁出堅(jiān)實(shí)且重要的一步。此外,系統(tǒng)還將核心調(diào)度知識(shí)沉淀為可復(fù)用的AI模型,降低對(duì)經(jīng)驗(yàn)型人才的依賴,增強(qiáng)組織應(yīng)對(duì)人員流動(dòng)的韌性。同時(shí),更高的感知精度與自適應(yīng)控制能力,使突發(fā)異常的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與干預(yù)更及時(shí),全面提升工廠安全水平。

從企業(yè)標(biāo)桿到國(guó)家戰(zhàn)略

推動(dòng)中國(guó)工業(yè)整體邁向智能化未來(lái)

中控技術(shù)與萬(wàn)華化學(xué)聯(lián)手打造的化工行業(yè)首個(gè)“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng),不僅是一項(xiàng)技術(shù)突破,更是中國(guó)工業(yè)響應(yīng)國(guó)家“人工智能+”行動(dòng)戰(zhàn)略的具體實(shí)踐。作為流程工業(yè)智能升級(jí)的重要基石,“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)打通了從“裝置級(jí)自主”到“全廠級(jí)自主”的關(guān)鍵路徑,為“全自主運(yùn)行工廠”構(gòu)想提供了可復(fù)制的落地范式。

隨著“無(wú)人調(diào)度”系統(tǒng)在萬(wàn)華蓬萊的穩(wěn)定運(yùn)行,全廠自主運(yùn)行的體系化價(jià)值正逐步顯現(xiàn)。未來(lái),雙方將以蓬萊、煙臺(tái)基地為起點(diǎn),將這一系統(tǒng)推廣至萬(wàn)華全國(guó)八大生產(chǎn)基地,逐步構(gòu)建集團(tuán)級(jí)多基地協(xié)同的智能系統(tǒng)。這一模式也具備向石化、煤化工、能源等領(lǐng)域復(fù)制推廣的潛力,有望在全國(guó)乃至全球流程工業(yè)領(lǐng)域推動(dòng)新一輪智能化變革,助力中國(guó)在全球工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中塑造新優(yōu)勢(shì)。

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