工信部：石化行业智能制造标准体系建设指南（2022版）_41页_572kb

石化行业智能制造标准体系建设指南（2022版）总结

核心内容

《石化行业智能制造标准体系建设指南（2022版）》旨在通过构建涵盖基础共性、关键数据及模型技术、关键应用技术及细分行业应用的标准化体系，推动石化行业向数字化、网络化、智能化方向发展，提升行业整体技术水平和竞争力。

主要观点

1. 指导思想
   以国家智能制造标准体系建设为基础，推动石化行业数字化转型，实现绿色高质量发展。

2. 基本原则

   • 统筹规划、协调配套：构建与国家智能制造标准体系协调一致的石化行业标准体系。
   • 稳步推进、急用先行：根据行业数字化和绿色化转型需求，优先制定急需标准。
   • 加强协同、注重实施：促进上下游企业、产学研用各方协同合作，推动标准落地实施。

3. 建设目标
   到2025年，建立较为完善的石化行业智能制造标准体系，累计制修订30项以上重点标准，基本覆盖基础共性、关键数据及模型、关键应用技术及细分行业应用等标准。

关键信息

一、标准体系结构

石化行业智能制造标准体系分为四个部分：

• A基础共性标准：包括通用、安全、可靠性、检测、评价、人员能力、智能装备、赋能技术、工业网络等。
• B石化关键数据及模型技术标准：涵盖资产数据及模型、物料数据及模型、公用工程数据及模型。
• C石化关键应用技术标准：涉及生产管控与优化、安全环保、设备管理、能源管理、供应链管理、智能服务。
• D细分行业应用标准：包括原油加工、基本有机化工原料、合成树脂、合成橡胶、合纤原料等五个细分领域。

二、标准体系框架

标准体系框架由标准体系结构向下映射，包括基本组成单元如数据字典、通信协议、接口、集成等，确保标准体系的全面性和系统性。

三、建设内容

1. 基础共性标准

• 智能装备标准：涵盖传感器与仪器仪表、自动识别设备、控制系统、检验检测装备、人机协作系统、工业机器人、工艺过程装备等。
• 赋能技术标准：包括工业软件、工业大数据、人工智能、边缘计算、工业云、数字孪生、区块链等。
• 工业网络标准：包括工业无线网络、工业有线网络、工业网络融合、工业网络资源管理等。

2. 石化关键数据及模型技术标准

• 资产数据及模型标准：包括智能工厂设计、交付、运行等阶段的标准，确保资产数字化和模型规范化。
• 物料数据及模型标准：涵盖原油原料配置、物料加工、产成品管理等，规范物料数据和模型要求。
• 公用工程数据及模型标准：包括能源生产、输转、消耗等，为能源管理提供数据支撑。

3. 石化关键应用技术标准

• 生产管控与优化标准：涉及调度指挥、操作管理、物料管理、工艺管理、质量管理、生产优化等，提升生产智能化水平。
• 安全环保标准：包括安全管控、环保管控、碳排放管理等，推动安全环保和绿色低碳发展。
• 设备管理标准：涵盖设备健康、可靠性、检维修等，确保设备稳定运行。
• 能源管理标准：包括能流管理、能源优化等，实现能源全环节智能化管理。
• 供应链管理标准：涉及采购、物流、销售等，提升供应链效率和精准度。
• 智能服务标准：包括设备远程运维、工艺技术服务、产业链协同、节能服务等，推动服务模式创新。

4. 细分行业应用标准

• 原油加工：规范专用过程装备与仪表数据采集、装置模型等，支持生产过程智能化。
• 基本有机化工原料：涵盖原料配置、装置模型等，提升生产管控与优化能力。
• 合成树脂：包括聚合反应模型、工艺模型等，推动智能化生产。
• 合成橡胶：涉及单体聚合装置模型、工艺模型等，提升生产智能化水平。
• 合纤原料：包括氧化、酯化等工艺模型，实现生产过程的全面优化。

组织实施

1. 加强统筹协调：建立部门协作、行业推动、企业实施机制，整合各类资源，推进标准体系建设。
2. 加快任务落实：鼓励产学研用各方参与标准制定，推动建设实用性好、操作性强的国家标准、行业标准与团体标准。
3. 推进宣贯实施：加强标准宣传和培训，引导石化企业对标达标，推动智能化改造。
4. 深化开放合作：鼓励建设标准公共服务平台，促进国内外交流与合作，推动石化行业智能化发展。

附件内容

附件1：石化行业智能制造现行和在研标准清单

列出120项标准，涵盖基础共性、关键数据及模型技术、关键应用技术、工业网络等多个领域，包括已发布和制定中的标准，为石化行业提供详尽的标准化参考。

附件2：石化行业智能制造标准建设重点

列出12项重点方向，包括基础共性、关键数据及模型、关键应用技术等，明确标准体系建设的重点任务和优先政策。