呼和浩特石化生产执行系统(M ES )的设计与实施Ξ高兴彦1,李玉华2(1.兰州石化公司自动化研究院,甘肃兰州 730060;2.呼和浩特石化公司生产运行处,内蒙古呼和浩特 010070) 摘 要:简述了呼和浩特石化信息技术现状和生产执行系统(M ES )的应用需求,介绍了M ES 实施中的系统设计,并详解了主要应用功能的实现方式。
关键词:M ES ;现状;需求;设计;实施1 引言呼和浩特石化公司是中国石油下属的地区公司,是以二连原油、长庆原油为主要原料,从事炼油与化工生产的大型石油化工企业。
呼和浩特石化公司M ES (M anufactu re Execu 2ti on System ,生产执行系统,简称M ES )项目于2008年10月10日正式启动。
项目实施团队充分调研了呼和浩特石化信息技术现状和需求,设计了一套科学、实用的M ES 系统。
项目在经历了现状及需求分析、详细设计、用户培训及系统上线等几大实施阶段后,于2009年6月18日成功上线运行。
2 M ES 应用系统框架M ES 是一组智能的信息系统应用,定位于计划管理层与底层控制层之间的生产层,用以协助业务人员以最经济的方式管理和优化工厂的生产运行。
M ES 在国外首先应用于制造行业,后来逐步引进到国内钢铁行业、有色金属行业、石油化工行业。
中国石油M ES 扩展项目总体架构如下图1所示,共包括11个子系统和3个提升系统。
图1 M ES 的总体功能架构图 呼和浩特石化公司M ES 项目在中国石油信息管理部的统一规划和部署下采用Honeyw ell 公司成熟软件进行实施,其对应关系见表1。
3 现状及需求分析3.1 业务信息系统现状呼和浩特石化公司现有在用业务信息系统4套,分别为2006年6月在生产车间投用的ABB 公司的Info r m IT En terp rise H isto rian 系统、2006年7月在规划计划处和计量部投用的金森特公司的生产报表系统、2006年8月在油品车间和储运车间投用的罐量计算系统以及2006年9月在生产处投用的生产调度报表管理系统。
石化企业计量系统功能分析与应用石化计量管理信息系统以企业内部的计量数据平台搭建的计量体系，对计量业务、数据进行处理分析，把石化企业线下业务流程整个纳入到系统内，包含人员、器具检定、计量数据等多个模块，模块内部、模块与模块间的数据、业务流程应当最大限度地展开实时自动化。
标签：石化企业；计量系统；功能分析；应用0 引言现阶段，越来越多的石化企业开始实行精细化管理，其引入ERP、MES等相关信息系列，为其展开精细化管理做出巨大贡献，不过也对计量数据的实时性、全面性、准确性提出了更高要求。
计量管理信息系统属于计量体系，以企业内部的计量数据平台为依托，对计量业务进行处理并分析相关计量数据，把线下业务流程整个纳入到系统内，包含人员、器具检定、计量数據等多个模块，模块内部、模块与模块间的数据、业务流程应当最大限度地展开实时自动化。
通过计算机搜集、监督、控制计量数据，不单单可以防止人为影响，保障计量数据的真实可靠，还因为利用计算机能够随时搜集计量数据，从而有利于更好地开展生产调度与管理工作。
通过对相关数据展开分析能够反映出公司原材料购置、产品出售等物流管理过程中存在的不足之处，确保计量方式的科学、合理，从而减少公司每一个流程存在的不足，有利于降低损耗、提升效益。
1 石化企业计量管理上海石化公司使用的计量管理信息系统运用模块化设计，其中重点包括计量器具、工作者、数据等内容的管理和计量纠纷管理模块。
引入该系统之后，其发挥了重大作用，不单单使得工作效率显著提升，还实现了对进出厂计量数据随时进行监督和分析。
随着信息技术的不断发展，再加上上海石化开展精细化管理，自然而然地设计出计量管理信息系统，能够利用计算机网络平台来加强对计量器具、数据的监管力度。
计量管理信息系统以实时数据搜集为前提，其系统内包含的归并模型可以自主展开核算，根据流程开展情况输出计量信息，由于整个过程透明性较强，所以使得业务愈加符合标准并且留下清楚的工作痕迹；能够随时监督、控制原油在运输、储存过程中损失程度，有利于通过分析来减轻耗损。
人工智能在石化企业的应用和展望1. 生产流程优化：人工智能可以通过智能化的算法对石化生产过程进行优化。
通过对生产数据的分析，自动识别产品质量问题的根源，并给出相应的解决方案，从而提高产品的质量和生产效率。
2. 故障检测和预测：通过监测和分析石化设备的传感器数据，人工智能可以实时检测设备的故障情况，并提供预测性的维护，以避免设备突然损坏带来的生产停滞。
3. 品质控制：人工智能可以通过对生产过程和产品数据的分析，识别潜在的质量问题，并提供改进建议。
人工智能还可以根据历史数据和实时数据，进行质量预测和控制，以提高产品的一致性和可靠性。
4. 能源管理：石化企业消耗大量的能源，人工智能可以通过对生产过程中能源使用情况的分析，提供优化能源利用和节能减排的方法。
通过智能化的控制算法，对能源消耗进行实时调整，以提高能源利用效率。
5. 物流优化：在石化企业中，原材料和产品的物流管理是一个复杂的问题。
人工智能可以通过对物流数据的分析，优化物流路径和运输方式，并提供实时的物流调度和监控，以提高物流效率和降低运营成本。
1. 智能化生产的推广：随着人工智能技术的不断发展，石化企业将进一步推广智能化生产。
通过引入机器学习和深度学习等技术，石化企业可以实现更加智能化的生产过程，提高生产效率和质量。
2. 数据驱动的决策支持：人工智能可以通过对大数据的分析和挖掘，为石化企业提供更加准确和可靠的决策支持。
通过对历史数据和实时数据的分析，人工智能可以预测市场需求和价格趋势，从而帮助企业制定合理的生产计划和销售策略。
4. 绿色化和可持续发展：人工智能可以帮助石化企业实现绿色化和可持续发展。
通过对能源消耗和排放数据的分析，人工智能可以提供能源管理和环境保护的解决方案，促进石化企业向可持续发展方向转型。
人工智能在石化企业中的应用既可以提升企业的生产效率和质量，又可以降低企业的能源消耗和排放，促进石化企业向智能化、绿色化和可持续发展的方向发展。
