编者按：2025年8月1日，工业和信息化部等8部门印发《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030）》。《方案》目标明确，到2027年，建成不少于200家卓越级智能工厂；到2030年，智能制造能力成熟度二级及以上企业占比达60%，建成不少于500家卓越级智能工厂。这将对能源化工行业的上下游产业链，从设备制造到生产运营等各环节产生重大影响。

　　中国石油报本期《炼化新材料》邀请专家和企业代表一起探讨数字化转型的机遇与挑战、出路与对策。敬请关注。

专家观点

智能化机械装备助力炼化产业转型升级

昆仑数智科技有限责任公司总经理助理、智慧炼化事业部总经理 刘建

　　作为机械装备的核心应用领域，炼化企业高度依赖压缩机、反应器、泵、阀、智能仪表等精密设备。《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030年）》（以下简称《方案》）推动机械工业在智能装备、智能制造和智慧服务3大领域全面升级，为炼化行业加速技术融合创新、生产模式变革及产业升级提供了重要的外部驱动与基础支撑。

　　《方案》聚焦突破智能感知与控制等共性技术，推进设备互联互通标准研制，强化产业链协同转型与装备数据价值挖掘，并推动生产运维智能化升级。对炼化行业而言，核心影响主要体现在3个方面：一是智能装备技术突破与标准统一，为构建全域实时感知网络、打通数据壁垒奠定基础，有力支撑炼化装置数字孪生构建及工艺精准控制能力建设；二是产业链协同深化与装备数据价值挖掘，有利于炼化企业将关键设备全生命周期数据转化为核心资产，有效赋能预测性维护、资产优化管理与供应链韧性提升；三是人工智能与机械装备深度融合，有助于炼化企业加速推进重点装置、关键装备智能化升级，推动高温腐蚀、有限空间等特殊作业场景工业机器人深度应用，全面提升装置运行的可靠性、安全性、经济性。

　　当前面临的主要挑战集中于突破新型智能装备在高温高压、强腐蚀等严苛工况下的可靠适配及工业机器人场景化落地等难题，统筹大型关键机组等存量资产改造的技术可行性、经济性，攻克多源异构数据实时融合、复杂工况智能决策模型构建等关键瓶颈。

　　面对机遇与挑战，炼化企业应立足企业自身实际，科学谋划，以“数智石油”战略举措为引领，依托“信息化补强、数字化赋能、智能化发展”3大工程，有序推进生产装置智能化升级。

　　全面增强重点装备实时感知能力。新建项目优先选用符合《方案》导向、具备开放接口与智能感知功能的新型装备；系统规划在役高价值、高能耗关键设备的智能化升级路径，分步集成智能传感器、控制器，提升状态感知和边缘智能能力；依托信息化补强工程，构建覆盖生产运行全域的实时感知网络，显著提升边缘数据实时采集与处理能力，实现对设备、装置、物料、安全、能源、环境状态等生产全要素的在线监测。

　　深化数据驱动决策。基于高质量运行数据，重点构建大型压缩机组、反应器等核心装备预测性维护能力，有效降低非计划停工损失；通过设备状态数据与工艺操作、能源管理系统深度融合，实现基于实时工况的生产负荷动态调节与能效精益管控及安全风险超前预警；与上下游合作伙伴构建数据互联生态，实现全链条协同优化与价值深度挖掘。

　　推动人工智能应用。企业应推进巡检机器人、特种作业机器人等人工智能装备深度应用，逐步实现高危作业无人化、现场巡检少人化；部署智能控制与智能优化系统，深化昆仑大模型在设备健康诊断、生产运行预测预警、工艺参数优化等场景的应用，打造兼具“感知—预测—优化”能力于一体的智能新型工业装置，大幅提升装置运行平稳率与负荷率。

　　基于智能装备基础支撑，炼化企业可全面激活释放企业智能化发展潜力，推动炼化生产运营向“预测性”维护、数据驱动决策、“人机协作”模式转型，通过有效传导机械工业数字化转型动能，形成上下游合力，加速驱动炼化产业高端化、智能化、绿色化转型升级。

圆桌讨论

　　Q1 炼化企业数字化转型的进展如何？主要应用在哪些方面？

　　以数据为核心、以故障模型为基础、以智能算法为工具，形成“监测—预警—决策—优化”智能化设备全生命周期闭环管理。

　　独石化副总经理 陆军：

　　独石化坚持预防在先、抓细抓早，重点关注设备故障诊断。

　　一是模型依托的诊断预警。独石化从波形、频谱、包络谱特征等17个特征建立故障模型库，实现早期故障诊断和提前预警，通过“智能初筛+专家终审”表决机制进一步提升诊断、预警的准确性，故障定位精准到2个部件以内。同时，公司充分利用运行寿命预估、能效动态管理等功能，动态优化工艺操作并在线调整，合理降低能耗，减少非计划停机。

　　二是数据驱动的协同决策。实时采集振值、温度等设备运行数据，通过短/长期趋势分析和异常幅值模型综合判定故障，并向特定人员推送处理方案，缩短响应时间。独石化将依照国标设定预警值与通过AI算法自定义报警值相结合，采用“门限+智能”双重报警模式，100%覆盖风险，降低漏检率，同时，通过算法迭代持续优化准确率。

　　三是效益导向的数字化闭环。通过预测性维护减少突发检修，每年可节约成本150余万元、节约工时4万余小时，设备无故障运行时间超120个月。公司使用数字化工具实现高危泵100%覆盖，健康度A区占比超85%，预知检修率超95%，可避免介质外漏等重大风险，保障生产连续性。（李志强 采访）

　　设备管理模式由“被动维护、经验驱动”向“主动预测、数据驱动”转变。

　　乌石化机动设备部副经理 高玉平：

　　乌石化作为集团公司第二批数智化转型推广企业，今年8月正式迈入实施阶段。

　　在智能设备全生命周期管理方面，公司机动设备部整合自建系统搭建设备完整性平台，打破专业壁垒，实现关键设备数据自动采集率超90%，覆盖高危泵、压缩机组等核心设备，确保数据实时完整。同步建立数字化档案并关联全周期数据，运用算法预测设备故障与寿命，精准制定维护计划，有效降低库存成本并缩短停机时间。

　　在监测与运维模式优化上，公司完善在线监测预警机制，实现关键机组和高危泵在线监测全覆盖，新增压缩机组在线监测点位，构建分级预警系统实时推送故障报警，确保隐患及时处置；同时，推行预知性维护减少非计划停机，形成“在线+离线”双重监测网络，显著提升设备状态的感知能力。

　　在管理机制创新层面，公司建立“业务+技术”双轮驱动机制，明确业务主导、技术支撑的定位，聚焦可靠性与成本优化。乌石化同步推进数字化能力全员培训，提升设备管理人员数据分析与AI工具应用能力，为数字化转型提供人才保障。（胡鑫 采访）

　　在数字化转型建设中，云南石化共设计7个一级场景和5个二级场景，开发功能700余个，实现重点生产装置全覆盖。

　　云南石化规划和科技信息部副主任 谢皆群：

　　近日，云南石化成功通过集团公司炼化板块数字化转型第二批试点单位上线验收，评审结果为优秀，达到智能制造能力成熟度三级标准，正朝着四级目标稳步迈进。

　　强化智能系统应用。采用智能建模、智能PID控制、多变量智能控制等技术，构建了覆盖全厂22套生产装置、2200多个控制回路的智能模型库，赋予控制回路自学习、自诊断、自适应能力，有效解决了生产装置从基础控制到多变量控制的精准控制难题。项目实施后，厂内重点装置自控率达100%，平稳率达99.96%，显著降低了操作人员的劳动强度及设备的管理成本，今年上半年全厂综合能耗连续5个月下降。

　　在设备管理上强化智能化研判。在动设备状态监测方面，云南石化应用人工智能技术处理采集的振动波形数据，实现设备运行数据的自动采集、智能分析与自动预警，有效降低事故风险与运营成本，并且还能自动巡检设备的运行状态并推送运维建议，确保设备异常缺陷及时发现、提前处置，降低了人工巡检成本。

　　云南石化应用知识图谱技术整合设备维修经验、故障案例、维修工艺等，通过AI算法自动匹配并推荐最优维修策略，实现维修方案的智能化与优化。同时，通过建立“故障预测—维修计划—资源调度—执行跟踪—效果评估”全流程智能化维修管理体系，打通了从“监测”到“诊断”再到“维修”的闭环流程，有效消除了系统孤岛现象。（杨勇 唐龙 采访）

　　Q2 炼化企业如何调整生产管理模式和技术适配策略，从而抓住转型带来的机遇？

　　主动对接先进制造，在新建项目和重大改造项目中，优先选用具备深度感知、智能控制、预测诊断能力的国产化智能装备，从源头提升设备的数字化水平。

　　广西石化机动设备部主任 邓宗华：

　　管理思维要从“经验主导”转向“数据驱动”，应充分发挥数据作为新型生产要素的作用。广西石化通过设备状态在线监测平台，持续采集设备振动频谱、温度场分布、压力波动、运行效率曲线等关键参数，融合设备物理失效机理与模型算法，构建设备故障预诊模型，精准识别早期异常征兆，动态优化维修策略，提升预防性维修比例，显著降低故障维修比例。

　　对标“卓越工厂”建设要求，深化设备管理与数智融合。我们必须打破数据壁垒，强化跨部门协作机制。主动对接MES等系统，实现设备状态数据与生产、能耗、安全数据的互联互通与协同分析，着力建设设备完整性管理平台，支撑生产优化与设备管理决策。通过共享数据实现数据的集中管理和深度分析，利用大数据分析技术，识别设备性能劣化趋势，预测潜在故障，为精准决策提供量化的数据支撑，提升管理的精细化、智能化水平。

　　紧抓智能化机遇，夯实设备数字化根基。《方案》力推机械工业智能装备水平提升，这正是我们优化设备“硬实力”的黄金期。我们要坚持“总体规划、分步实施、注重应用、取得实效”原则，高质量推进数字化转型、智能化发展建设工作。（吴乙博 采访）

　　要找准数智化投入破局点，摒弃零敲碎打的改良主义，实施系统性转型升级，推动技术落地以实现竞争力突围。

　　兰州石化总经理助理兼规划和科技信息部部长 张涛涛：

　　数智化浪潮席卷而来，新质生产力蓬勃发展，5G、人工智能、大模型等新技术不断涌现，传统能源行业正迎来数智化转型的关键时期。

　　因地制宜合理布局是基础。智能化的起点并非盲目追逐尖端技术，而是源于对自身业务痛点与发展蓝图的深刻洞察。兰州石化将有限的资源投入最能产生效益的领域，紧盯效益最大化目标，构建指向明确、投资回报率高的智能化资产组合，避免陷入“为数字化而数字化”的战略短视。

　　有效利用数据价值是核心。数智化转型的核心价值，在于让数据成为驱动决策的澎湃动能。这就需要我们进一步提高数据分析能力，实现2大关键突破。一是实现从“事后”到“事前”的转变，通过对设备运行数据的深度学习，精准预判故障，将非计划停工、安全环保事故等扼杀在摇篮中。二是通过对工艺参数实时分析，寻找能耗与收率的“黄金平衡点”，实现生产过程的动态优化，既创造直接经济效益，又为管理者提供“数据说话”的精准支持。

　　与时俱进挖掘适配场景是关键。真正的数智化转型，是打破企业各部门、各环节、各专业间的壁垒，让数据价值体现在企业的每一个角落。例如，当生产一线的预测性维护和工艺优化取得成功后，可以将这种模式复制并拓展到更广阔的场景，实现从“点”的突破，到“线”的贯通，再到“面”的融合，最终打造具备持续自我进化能力的智慧型企业。（武庭宇 采访）

　　目前，公司已集成24套系统数据，覆盖26万余台套设备数据，业务流程线上率达95%，报表自动生成率达92%，指标自动统计率达63.8%，各层级人员的平台使用比例超95%。

　　四川石化机动设备部经理 王超：

　　四川石化工艺流程复杂、设备体量大、安全要求高。因此，提升设备数字化水平，实现精益化管理，是新形势下设备管理工作必须面对的挑战和机遇。就四川石化设备管理而言，重点开展以下几方面工作。

　　一是向设备完整性管理的理念转变。将“设备运行安全可靠、设备状态预知掌控、设备维修科学经济”作为目标，推动设备管理由“经验驱动”向“数据驱动”转变、由“事后维修”向“主动维护”转变、由“层级管理”向“精准赋能”转变、由“信息孤岛”向“一体化协同”转变。

　　二是以技术手段为决策提供科学依据。公司积极建设设备完整性管理平台，同时充分运用状态监测和故障诊断等技术手段，实现问题可视化呈现、分析智能化穿透、决策数据化支撑等数智功能，形成以预防为主、主动维护、精准维修的科学方法，同时，显著降低员工的劳动强度。

　　三是增强管理模式运行效率。公司充分适应当前数字化时代的管理变革，针对设备管理机制现状，系统实施“协同化运营、合作化维保、精准化检修、规范化管理、同向化引领”五化运维工作。同时，发挥公司与设备厂家、检维修单位的专业优势，优化工作流程，做好分工协同，释放设备数字化水平提升带来的巨大潜力。（贾秀杰 杨尚陶 整理）