酝酿写这个内容已经有一段时间了。主要是因为有项目涉及到这个内容，在研究的过程中发现越研究越有意思。有意思的地方不仅仅是说这个领域涉及广泛，需要跨多领域的复合知识，如ERP、MES、PLC、DCS、OT、设备管理等，在此也学习、梳理、引用了很多关于流程制造行业的资料。但更重要的是通过研究这个领域的数字化，我发现的是我所熟知的财务、营销等领域数字化转型路径在生产制造这个领域依然是适用的，也就是说企业的数字化转型路径确实是有普遍适用的路径依赖，只是具体的关注重点、技术方法存在偏差。回头看，各行各业各领域基于数字化转型的创新重点也就忽然觉得明晰了很多。我想本篇最重要的意义也就如此。
一、什么是流程制造 ONE
一般来讲我们把制造分为离散制造和流程制造，原以为这些概念应该是很清晰的。可是最近的几个制造项目上，和业内国产专家、国外产品专家交流中，发现大家对于这两者之间如何定义居然是不同的。有的说是按大批量重复生产和按订单定制的小批量多品种区分，有的说是按装配方式还是流水生产方式，总之说法挺多，沟通起来因为同样的词语其实定义不同就存在了一定的障碍。其实这是业界的通病，就是“务虚的务不了实，务实的务不了虚”，搞实务工作理论学习不够体系，本身业界的标准定义就很难统一各说各的，大家又很难找到统一的说法，所以就容易断章取义或者道听途说，这样就造成概念上的模糊或者主动性的新造概念。到底怎么区分是流程制造还是离散制造呢？
我们看到百度百科对制造、离散制造、流程制造是这样定义的：
制造业（Manufacturing industry）
制造业（Manufacturing industry）是指机械工业时代利用某种资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的大型工具、工业品与生活消费产品的行业。
根据在生产中使用的物质形态，制造业可划分为离散制造业和流程制造业；按生产类型区分为按定单设计（Engineer To Order，简称ETO）或按项目设计（Engineer To Project）、按定单装配（Assemble To Order，简称ATO）或按定单制造（Make To Order）、按库存生产（Make To Stock，简称MTS）、重复生产（Repetitive）、批量生产（Batch）、连续生产（Continuoius）。
离散制造（Intermittent/Discrete Manufacturing）
离散制造（Intermittent/Discrete Manufacturing），是指产品的生产过程通常被分解成很多加工任务来完成。每项任务仅要求企业的一小部分能力和资源。企业一般将功能类似的设备按照空间和行政管理建成一些生产组织（部门、工段或小组）。在每个部门，工件从一个工作中心到另外一个工作中心进行不同类型的工序加工。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。另外其加工的工艺路线和设备使用也非常灵活，在产品设计、处理需求和定货数量方面变动较多。
离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。加工此类产品的企业可以称为离散制造型企业。例如火箭、飞机、武器装备、船舶、电子设备、机床、汽车等制造业，都属于离散制造型企业。
流程制造（Manufacturing industry）
流程制造（Manufacturing industry），流程型制造是指被加工对像不间断地通过生产设备，通过一系列的加工装置使原材料进行化学或物理变化，最终得到产品。每个零部件和产品的工序单（工艺路线）都变得简单和类似，半成品或零部件通常直接传送到下一个生产层次而无须在生产步骤之间储存；原材料和零部件的货物发放组织和文档都是最基本的，你将货物发放到生产线而不是到个别工作中心，用BOM数字计算消耗量，在报告生产数量时，倒冲物料发送，对于关健物料进行定期库存盘点，调整库存数字以得到实际的物料消耗量。流程制造包括重复生产（Repetitive Manufacturing）和连续生产（Continuous Manufacturing）两种类型。
重复生产（Repetitive Manufacturing）又叫大批量生产
重复生产（Repetitive Manufacturing）又叫大批量生产，与连续生产有很多相同之处，区别仅在于生产的产品是否可分离。重复生产的产品通常可一个个分开，它是由离散制造的高度标准化后，为批量生产而形成的一种方式。重复性生产是一种特定的制造形式，它在几条生产线上用相同的生产工艺生产各种类型的项目，重复性生产工艺与生产规模和速度无关，你可以连续地分批的制造你的产品，生产周期的范围可以从几个小时到几周，不需要定义单个生产订单的办法来控制生产，只要据你的生产线的生产率来编制计划。
典型的重复生产工业有消费包装物品，电子产品，关导体和包装材料。
连续生产（Continuous Manufacturing）
连续生产（Continuous Manufacturing），连续生产的产品是连续不断地经过加工设备，一批产品通常不可分开。产品制造的各道工序，前后必须紧密相连，即从原材料投入生产到成品制成时止，按照工艺要求，各个工序必须顺次连续进行。如：冶金、纺织、化工等的生产。有些连续生产，在时间上不宜中断，如发电、炼铁、炼钢、玻璃制品生产等，假日、节日一般也不停止生产。
通过百度百科我们对于离散制造、流程制造大体上有了一定了解。当然，由于产品生产过程越来越复杂，结合新的技术和管理思想，很多的生产过程是离散式生产和流程式生产相混合的，因而也出现诸如混合生产之类的说法。针对这两个不同类型的制造企业，作为业界定义了ERP标准的SAP则把流程制造中的重复生产，也就是通俗上说的流水线式装配制造划分有重复制造概念。因而，我们可以看到的是在离散制造、重复制造、流程制造三个大类划分还有具有明确的区别与特征，在此基础上可以进一步细分为不同行业特性的具体解决方案。正是如此我们可以看到通常意义上大家所说的流程制造就更多是基于连续生产的流程制造。主要是通过对原材料进行混合、分离、粉碎、加热等物理或化学方法，使原材料增值。如：化工、玻璃、冶金、水泥、食品、饮料、制药、烟草等行业。其典型生产特征是：
01.生产计划
Ø 计划制定简单，常以日产量的方式下达计划，计划也相对稳定；
Ø 生产设备的能力固定。
02.生产过程控制
Ø 工艺固定，工作中心的安排符合工艺路线。通过各个工作中心的时间接近相同；
Ø 工作中心是专门生产有限的相似的产品，工具和设备为专门的产品而设计；
Ø 物料从一个工作点到另外一个工作点使用机器传动，有一些在制品库存；
Ø 生产过程主要专注于物料的数量、质量和工艺参数的控制；
Ø 因为工作流程是自动的，实施和控制相对简单；
Ø 生产领料常以倒冲的方式进行。
03.连续生产特有特征
Ø 配方的管理要求很高，如配方的安全性、保密性；
Ø 需要对产品的质量进行跟踪，往往需要从产成品到半成品、供应商等进行跟踪，因此对批次管理要求较高；
Ø 某些产品常常有保质期；
Ø 生产过程中常常出现联产品、副产品、等级品。
二、流程制造企业的特点 TWO
既然都是制造，那应该是离散制造、流程制造在数字化升级层面应该都是一样的，那为什么我们今天重点讨论流程制造呢？这是因为从两者分析角度看，我认为流程制造在数字化升级层面可能效果更好，价值更清晰。为什么这样说？
1、我们首先来看离散制造和流程制造两者之间的区别
01
l 产品结构不同
离散制造企业的产品结构，可以用“树”的概念进行描述——其最终产品一定是由固定个数的零件或部件组成，这些关系非常明确并且固定。流程企业的产品结构，则有较大的不同，它们往往不是很固定—上级物料和下级物料之间的数量关系，可能随温度，压力，湿度，季节，人员技术水平，工艺条件不同而不同。
在流程生产行业MES中，一般采用配方的概念来描述这种动态的产品结构关系。其次，在流程生产行业每个工艺过程中，伴随产出的不只是产品或中间产品，还可能细分为主产品，副产品，协产品，回流物和废物。MES在描述这种产品结构的配方的时候，还应具有批量，有效期等方面的要求。
02
l 工艺流程不同
面向订单的离散制造业，其特点是多品种和小批量。因此，生产设备的布置不是按产品而是按照工艺进行布置的。例如，离散制造业往往要按车，磨，刨，铣等工艺过程来安排机床的位置。因为每个产品的工艺过程都可能不一样，而且可以进行同一种加工工艺的机床有多台。因此，离散制造业需要对所加工的物料进行调度。并且中间品需要进行搬运。
流程生产行业企业的特点是品种固定，批量大，生产设备投资高，而且按照产品进行布置。通常，流程生产行业企业设备是专用的，很难改作其他用途。MES系统规划的时候，要考虑到不同行业生产设备布置的特点，做好配置。
离散工业企业的原材料主要是固体，产品也为固体形状。因此，存储多为室内仓库或室外露天仓库。流程生产行业企业的原材料和产品，通常是液体，气体，粉状等。因此，存储通常采用罐，箱，柜，桶等进行存储，并且多数存储的数量可以用能转变为电信号的传感器进行计量。
03
l 自动化水平不同
离散制造业企业由于是离散加工，产品的质量和生产率很大程度依赖于工人的技术水平。离散制造业企业自动化主要在单元级，例如数控机床，柔性制造系统。因此，离散制造业企业一般是人员密集型企业，自动化水平相对较低。
流程生产行业企业，则大多采用大规模生产方式，生产工艺技术成熟，广泛采用PCS(过程控制系统)，控制生产工艺条件的自动化设备比较成熟。因此，流程生产行业企业生产过程多数是自动化的，生产车间的人员主要是管理，监视和设备检修。
04
l 生产计划管理
主要从事单件，小批量生产的离散制造业企业，由于产品的工艺过程经常变更，它们需要具有良好的计划能力。对于按订单组织生产的企业，由于很难预测订单在什么时候到来。因此，对采购和生产车间的计划就需要很好的生产计划系统，特别需要计算机来参与计划系统的工作。只要应用得当，在生产计划系统方面投资所产生的效益在离散制造业可以相当高。
流程企业，主要是大批量生产。只有满负荷生产，企业才能将成本降下来，在市场上具有竞争力。因此，在流程生产行业企业的生产计划中，年度计划更具有重要性，它决定了企业的物料需求。
05
l 设备不同
流程生产行业的产品比较固定，而且一旦生产就有可能是十几年不变;机械制造等行业的产品，寿命相对要小得多。体现在设备上，流程企业的设备是一条固定的生产线，设备投资比较大，工艺流程固定。其生产能力有一定的限制，生产线上的设备维护特别重要，不能发生故障。
离散加工业则不是这样，可以单台设备停下来检修，并不会影响整个系统生产。
06
l 作业计划调度
离散企业的生产作业计划调度,需要根据优先级,工作中心能力,设备能力,均衡生产等方面对工序级,设备级的作业计划进行调度.这种调度,是基于有限能力的调度并通过考虑生产中的交错,重叠和并行操作来准确地计算工序的开工时间,完工时间,准备时间,排队时间以及移动时间.通过良好的作业顺序,可以明显地提高生产效率。
流程企业的产品,是以流水生产线方式组织,连续的生产方式,只存在连续的工艺流程,不存在与离散企业对应的严格的工艺路线.因此,在作业计划调度方面,不需要也无法精确到工序级别,而是以整个流水生产线为单元进行调度.从作业计划的作用和实现上,比离散企业相对简单。
07
l 数据采集
离散企业的数据采集,以手工上报为主,并可以结合条形码采集等半自动信息采集技术进行工时,设备,物料,质量等信息的采集.这种数据采集方式,时间间隔较大,容易受到人为因素的影响,要特别注意保障数据的准确性。
流程生产行业的自动化程度较高,设备控制级大量采用DCS,PLC.在检测驱动方面,各种智能仪表,数字传感器已普遍应用;过程控制则广泛采用以小型机为主的自动控制系统.传统的"计,电,仪"分工界限已不再明显,计算机技术的应用已深入各个领域.这些自动化设备,能自动准确记录各种生产现场信息.对于MES而言,重点在于系统构建的时候与这些自动化设备做好数据接口。
08
l 作业指令的下达
在离散行业的MES中,将作业计划调度结果下达给操作人员的方式一般采用派工单,施工单等书面方式进行通知,或采用电子看板方式让操作人员及时掌握相关工序的生产任务.作业计划的内容,包括该工序的开工,完工时间,生产数据等方面。
流程生产行业的MES中,不仅要下达作业指令以及PDI(Panel Data Interface,面板数据接口)数据,而且要将作业指令转化为各个机组及设备的操作指令和各种基础自动化设备的控制参数(例如PID控制参数——Proportional Integral Derivative,比例积分微分控制),并下达给相应的PCS系统(Production Control System,生产控制系统)。
2、流程制造企业的难点
从上文我们看到，流程制造企业生产运行模式特点突出，比如，原料变化频繁，生产过程涉及物理化学反应，机理复杂；生产过程连续，不能停顿，任一工序出现问题必然会影响整个生产线和最终的产品质量；部分产业的原料成分、设备状态、工艺参数和产品质量等无法实时或全面检测。其很多业务环节本身就不是精确科学而是经验科学，达到稳定既是成功。因而，流程制造企业的上述特点突出地表现为测量难、建模难、控制难和优化决策难。我国流程型制造企业从制造过程底层到生产经营顶层普遍存在的问题有：
01
在以资金流为主的经营决策层面：供应链采购与装置运行特性关联度不高、产业链分布与市场需求存在不匹配，知识型工作自动化水平低，缺乏快速和主动响应市场变化的商业决策机制。
02
在以物资流为主的生产运行层面：资源和废弃资源缺乏综合利用，运行过程依靠知识工作者凭经验和知识进行操作，精细化优化控制水平不高，面向高端制造的工艺流程构效分析与认知能力不足，缺乏虚拟制造技术。
03
在以能量流为主的能效安环层面：能源的错时空利用技术有待发展，能源管理与生产运行缺乏协同，单位产量能效水平亟需提高。高危化学品、废水、废气、废固的全生命周期足迹缺乏监管和溯源，危化品缺乏信息化集成的流通轨迹监控与风险防范。
04
在以信息流为主的信息感知层面：物料属性和加工过程部分特殊参量无法快速获取，大数据、物联网和云计算等技术在物流和产品流通轨迹监控、生产和管理优化中的应用不够，亟需工业物联网扩充信息资源以深度认识复杂的流程行业过程。
05
在系统支撑层面：我国流程行业生产效率不理想，既体现为生产系统跨层次运行效率低下，也体现为企业跨领域运营效率低下。现有的系统难以自动化处理非结构数据以驱动智能决策，也无法支撑复杂的知识自动化软件平台以辅助操作工人决策，需要全新的控制系统架构以实现控制-优化-决策一体化。
三、流程制造企业的数字化升级重点 THREE
对于流程制造企业这样一个复杂的系统，在数字化升级和智能制造这一新的背景和机遇下，流程型制造在设备运维和资产管理模式、生产模式、运营模式和商业模式上都将发生显著的变化：
01
随着设备等资产的数字化、网络化和智能化，依靠数字孪生、故障预测、远程运维等技术，可实现设备状态的在线监测、分析和预测以及生产资料信息的积累、沉淀和优化，使得设备的运维由固定点检转向预测性维护，资产管理也日趋透明化和智能化，从而带来设备运维方式和资产管理模式的转变；
02
随着制造过程的数字化、网络化和智能化，结合先进控制、工艺优化、工业无线通信等技术，使得生产过程中物料使用趋于平衡，生产效率显著提升，生产环境更加安全，能源使用更加节约，从而带来生产模式的转变；
03
随着企业内部运营的数字化、网络化和智能化，结合信息融合管理、业务数据分析、智能优化排产等技术，使得生产计划制定、成本控制等管理决策更加合理，从而带来运营模式的转变；
04
随着企业引入更多平台化资源，建立智慧供应链、市场和供应商评价体系，探索全程产品质量信息追溯，建立新的商业生态，从而带来商业模式的转变。
因而，流程型制造企业的数字化智能化建设总体目标是：采用成熟的数字化、网络化、智能化技术，围绕工艺优化、智能控制、计划调度、物料平衡、设备运维、质量检验、能源管控、安全环保等核心业务，采取关键装置优化控制，计划调度操作一体化管控，能源优化减排，安全风险分级管控及生产绩效动态评估等关键措施，着力提升企业生产管控的感知能力、预测能力、协同能力、分析优化能力及IT 支撑能力，为企业经营管理综合效益和竞争力提升提供了坚实的保障，并能够最终帮助企业实现高效、绿色、安全、最优的管理目标。可以进一步总结为：三个平台贯通（以DCS为核心的过程自动化智能控制平台、以MES为核心的企业生产管理服务平台、以ERP为核心的企业生产运营服务平台）、六大数智应用领域（智能机构、智能检测、智能控制、智能操作、智能运营、智能决策）、八个核心业务内容（工艺优化、智能控制、计划调度、物料平衡、设备运维、质量检验、能源管控、安全环保），从而建立起涵盖工人、机器、物料、方法、环境、检测、数据七大管理要素，将销售、工艺、采购、库存、生管、车间、品检、设备、财务等企业各业务板块互联互通集成，实现提质、降本、增效，打造敏捷生产、快速交付、生产透明化、IT与OT深度的整体数字化方案。
PART.1
三个平台贯通
l 生产过程自动化智能控制平台：以控制系统DCS 为核心，包括APC、安全仪表系统（SIS）、调制与编码策略（MCS）、机组综合控制系统（ITCC）、火灾报警系统（FAS）、全球分销系统（GDS）、闭路电视监测控制系统（CCTV）、电气自动化、三级计量、外操巡检定位、分析小屋、电气防误闭锁、大型机组设备健康等。
l 企业生产管理智能服务平台：以MES 为核心，包括企业级专家知识库、企业数字化资产模型、工作流引擎、优化分析模型库、分析算法库、智能报警服务、IT 工具集等。
l 企业生产运营智能服务平台：以ERP 为核心，包括企业主数据、业务分析模型、绩效评估体系、企业门户等。
如果纯粹站在用户的角度，产生数据的现场层、控制层与操作层业务主要包含传感器、仪器仪表、PLC、SCADA、DCS等动作级过程控制，隶属于OT范畴；管理层、企业层涉及的业务主要包含计划管控、财务核算、物流跟踪等数据利用，隶属于IT范畴。随着OT、传感器等技术的不断成熟，管理系统中数据会越来越多被自动采集，但是经过OT技术采集的数据经过采集、传输之后被如何利用，则又是IT部分的事，这就造成了IT与OT逐渐融合。基于OT实现数据的自动化采集，将数据以共享的形式在OT和IT之间自由流动，从而形成数据，释放了资源，并为快速、可伸缩和安全的连接提供了基础。
流程制造企业的数智化必须是基于IT与OT为基础，实现从下层现场设备层、现场控制层向上贯穿过程检测层、生产管理层、企业决策层的数据贯通和集成，从而形成业务闭环、应用集成、深度智能的整体数字化。
PART.2
六个数智化领域覆盖
l 智能机构层：在适合的生产单元、工序中进行智能化操作改造，最大限度地利用机械臂、码垛机、巡检机器人、无人引导小车（AVG）小车、自动化仓储、定量装车等装备，替代人的体力劳动，提高生产运行的工作效率和质量。
l 智能检测层：对生产资源、运行状态的检测进行系统化的设计和建设，包括泄漏、火灾、消防、视频、电子巡更、一卡通、全球定位系统（GPS）、在线检测仪等内容，并实现这些系统的互联互通、智能联动，为安全的生产环境提供保障和服务。
l 智能控制层：对生产工艺的控制提供系统的解决方案，包括分布式控制系统（DCS）、数据监测控制与采集系统（SCADA）、控制回路比例积分微分（PID）性能评估等内容，实现生产工艺控制的高度自动化。
l 智能操作层：为生产、质量、设备、能源、安全等业务管理提供智能操作系统与平台，包括先进控制（APC）、仿真培训系统（OTS）、制造执行系统（MES）、能源管理系统（EMS）、企业资产管理系统（EAM）、安全评价系统（SES）、质量健康安全环境管理系统（QHSE）等内容，优化生产管控的业务流程，丰富操作优化的指导工具，提升生产操作的业务协同水平。
l 智能运营层：为供应商关系管理、客户关系管理、企业资源计划、工程项目管理、科研管理等业务提供智能化服务平台，包括企业资源计划（ERP）、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统（CRM）等内容。
l 智能决策层：构建企业级专家知识库，搭建面向主题的工业大数据分析决策平台，通过建立拟合不同模型研究不同关系，发现有用信息，用于分析原因解决问题；发现潜在价值，预见可能发生的某种“坏的未来”并且给出相关建议，即预测并提供解决方案。
PART.3
八大核心业务的数字化创新
流程制造企业管理复杂，在数字化智能化方面领域众多，这方面我研究不深，但是在搜集资料过程中，我对中国电子技术标准化研究院联合深圳华制智能制造技术有限公司、东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，编写形成的《流程型智能制造白皮书》感触颇深，也深表认同。该白皮书从流程型制造关注的核心问题出发，从工艺优化、智能控制、生产调度、设备运维、质量检验、能源管控等多个角度进行了系统梳理。针对核心问题和指标，总结了流程型智能制造的重点建设方向，提炼了数字化、网络化、智能化的智能制造实施要素。在此关于八大核心业务的内容都是引用此文部分内容，感兴趣的朋友可以自行下载。
01
l 工艺优化
流程行业的整个工厂由上千台设备和数千根管道组成，工序（车间）间物料和能量大多通过管道传送，工艺复杂、流程长、工序间相互关联等特点，传统的二维设计存在材料统计偏差大，建设施工易发生碰撞等缺点，已不能满足工厂精益化生产的需求。流程型智能制造应集成应用智能P&ID、协同设计、标准化编码、工程数据库等先进设计手段，对制造过程进行仿真、评估和优化，实现先进的可视化、仿真和文档管理，通过碰撞检查等手段提前发现专业内外的配合问题，使施工阶段的差错大大减少，为流程型企业的建造和运维提供支撑。
流程工业工艺与配方直接决定生产过程及过程中设备的参数设定，同时在生产过程中根据具体原材料、设备状态、相关工序参数变化，依据工艺要求实时监控、动态管理生产及装备参数，实现优化控制，以最优的成本生产优质的产品。准确的生产过程虚拟仿真，对于生产过程参数调整、验证、优化将起到巨大提升作用。工艺优化以最低成本换取最优质量和最高产能为目标，工厂的工艺信息管理水平和工艺数字化水平将直接影响工艺优化的成效，通过工艺建模、流程仿真、数字化交付等核心活动的支撑，可实现工艺指标稳定和生产效率的提升。
02
l 智能控制
流程型制造核心在于连续生产和最大限度地提高生产效率和工艺稳定性。对订单、批次、配方执行情况、质量进行严格的把控，降低关键工艺参数的标准偏差；传统控制系统一般包括仪器仪表系统、DCS系统、PLC 系统、SIS系统、SCADA系统、执行调节系统等，以保证装置的稳定连续运行及紧急联锁程序处理。为了保证底层控制的稳定性和实时性，需在原有静态模型基础上开展动态模型的探索，以达到更精确的控制。基于不同工艺过程，先进过程控制在众多行业与工艺上得到大量应用，取得比较显著的成效，如何实现更多工序、装置、控制回路之间的过程控制与参数动态优化，达到整体最优，也是很多企业目前在尝试和努力的方向。
03
l 生产调度
在流程型行业生产调度中，生产计划的制定和管理占有举足轻重的地位，相对于离散制造，流程型制造在能源、化工、有色、钢铁等多数行业内以“以产订销”为主，全年生产计划主要考虑市场、政策、原料等因素，以安全、稳定、优质为条件，以实现满负荷生产为目的。流程企业根据市场的需求预测原材料与能源的供给情况、生产加工能力与生产环境的状态，利用生产过程全局性和整体性的思想，确定企业的生产目标，制定企业的生产计划，协调企业各局部生产过程，从而达到企业总体最优目标。同时为了适应激烈的市场竞争，对生产调度的实时性协调性和可靠性提出了很高的要求，由于局部生产优化不等于全厂处于最优，生产调度可通过在生产过程中中间产品的存储对各个装置相互冲突的目标进行解耦，以获得全局的最优。
04
l 物料平衡
工业企业生产经营管理工作的重点之一就是对供产销存环节进行集中统一的计划和配置、协调和优化。对流程型企业来说，从原料采购、加工到产品销售这样一个过程其距离非常之长，特别是生产环节的加工路线错综复杂，生产的连续性、物料的流动性、产品的联产性、品种的多样性、产耗的同步性、质量的差异性、形态的可变性，使得企业进行全方位全过程的监管和监控受到了一定程度的限制。流程行业物料统计平衡依据生产平衡推量后的和物料相关的生产数据进行归并汇总，按照逻辑节点量和逻辑移动关系与物理节点量和物理移动关系之间的对应关系，实现统计层逻辑节点拓扑模型的动态生成，并以规则库、模型库和求解器，完成模型平衡计算，达到企业的区域、工厂、子公司三级物料统计平衡。
05
l 设备运维
对于流程型制造，任何设备的非计划停机可能会对整个生产过程造成影响，产生巨大经济损失，引发安全事故。保证设备的安全可靠运行对于流程型制造至关重要。流程型制造一方面产品比较固定，一旦投产可能十几年不发生变化，另一方面设备投资比较大、工艺流程固定，需最大限度降低停机和检修，克服装备的可靠性和准确性不足等问题。因此，需要对关键设备的参数进行监控，基于设备健康程度实行有效的设备管理，同时挖掘设备潜能，监控场景需覆盖设备巡点检、大修的管理，设备资产管理、设备知识库管理等，并能够根据不同设备对应的特性进行定制化的维护。
06
l 质量检验
流程行业生产原料和生产过程中的精确计量及品质鉴定，是产品质量的基础保障。一方面，考虑到取样检测的结果对于后续工艺的控制和成品质量影响较大，需要在生产原料配给端进行严格的检验，涉及材料追踪、重量核算、供应商确认等环节，保证材料取样、检测的客观性。另一方面，在生产过程中和成品阶段进行抽样检测，保证各项质量指标满足工艺要求。由于流程型行业的往往涉及大量的化学、物理反应，实验室的管理也是质量管理的重要组成部分，对实验过程、实验数据、检测样本、历史数据等进行全流程信息化管理，是企业控制质量、提升工艺的重要手段。同时，基于实验室信息管理系统，结合自动化技术与数字化实验仪器，实现实验过程本身的少人化、无人化、智能化。
07
l 能源管控
流程型制造对于能源的消耗巨大，能源管理存在滞后，需对产线、工艺段、设备、单品的能源耗用进行详细评估，改造加装数字化计量仪表，建立能源平衡体系。除此之外，为保证制造过程连续性，需保证能源的持续供应。同时，对水、电、气、风进行精细管理，通过优化设备运行参数、改造设备、杜绝跑冒滴漏、合理利用能源阶梯价格、对比不同班次数据、优化控制参数等方式，提升能源利用效率，降低生产成本。
08
l 安全环保
对于流程型制造企业，由于存在大量高温高压装置、有毒有害物质，安全生产一直都是高优先级的活动。今年以来，化工行业更是安全事故频发，国家对于流程行业的安全要求也是越来越严格。所以，需要借助智能制造相关的技术手段，降低生产过程中安全事故发生的可能性。此外，流程行业是环保重点关注行业，化工、钢铁、有色等更是国家重点关注行业，急需企业提升环保标准和部署相应的措施。
四、流程制造企业的数字化升级路径 FOUR
制造业作为经济发展的主导力量，其数字化转型过程受到多方关注，大量企业在数字化转型的路上进行着探索，不过由于企业的个体差异，造成数字化转型的路径千差万别，但也并非全无规律可言。近日在霍尼韦尔精益数字化研究院发布的白皮书《智能制造白皮书：卓越运营赋能制造企业数字化转型》中，对制造业面临的变局、困局，以及如何进行破局、立局、解局给出了解答，并将其概括为：“6模式-4阶段-5步骤-6能力”，对于制造企业的数字化转型来讲是非常经典和适用的，很多企业也是在遵循这个路径进行数字化升级。对于其定义的数字化转型4阶段，我个人认为是和我们给大部分企业规划的3阶段是基本一致，即把第一个阶段的精益化作为数字化转型的基础，在此基础之上，数字化转型的三大步骤是自动化、数据化、智能化。我们来看霍尼韦尔定义的数字化转型4阶段：
l 精益化是企业走向智能的重要基础。企业需要引入 5S 现场管理法 / 精益物流(PFEP)、流程设计(design for flow)、制造质量(BIQ)、六西格玛等具体的精益管理方法和工具，指导企业改善管理状态，打好数字管理的基础。同时，数字化也是突破精益管理瓶颈的有效工具，企业需要以精益改善为抓手，通过指标驱动实现自主管理，让数字化转型落地。
l 自动化是在精益化的基础上，从 IT 与 OT 两方面开始部署，一是升级自动化设备，实现面向库存(Build to stock，BTS) 和 面 向 订 单(Build to order，BTO) 的大规模标准化生产；二是开始部署工业软件，如 MES(制造执行系统)、PLM(产品生命周期管理系统)、ERP(企业资源计划系统) 等，实现业务信息的数字化管理，对于高能耗企业，利用传感器、测量仪表等获取能耗数据，建立能源管理解决方案。
l 互联是在精益化和自动化的基础上，强调互联互通，通过 IT 与 OT 融合，实现信息流、物流和生产设备的互联互通，如实现MES与WMS(仓库管理系统) 之间的集成，实现PLM与ERP之间的集成等，逐步从大规模生产演变为大规模定制，实现面向订单生产(BTO)和配置订单生产(Configure To Order，CTO)。
l 智能是在精益化、自动化、互联的基础上，通过工业互联网、云计算等技术，实现业务的智能化升级。制造模式也从大规模定制，演变为柔性协同制造，利用机器对话机器(M2M)，实现生产的自组织，并对生产设备实现预测性主动维护，同时将集成供应链(ISC)的管理拓展至工厂外部生态链上，形成智能工厂生态链。
我们仔细分析这个4阶段，本质上还是再说业务的在线化（第一精益化和第二步自动化）、数据采集的自动化（第三步互联）、数据的智能化应用（第四步智能）。在国内的企业来看，在ERP MES OT自动化三大核心平台层都都做了大量应用，也都实施或者建设了适合本企业应用的系统。所欠缺的是系统之间的互联互通、数据的自动化处理、数据的应用。通常意义上，企业数字化也都是通过这几大步骤来实现：
01
l 业务在线化，主要是通过IT或者OT手段，解决人工数据采集、数据录入的情况，以流程梳理优化为抓手，规范、固化企业管理业务流程，从到做到数据采集及时、流程管控透明的目标。
02
l 业务数据化，在IT系统和OT系统支撑基础上，整合工厂设计的静态数据和工厂运行的业务数据，将MES、ERP、EAM、全生命周期管理（PLM）、SCM、CRM、工厂设计等系统进行集成，进行数据汇集、整理、存储，从而形成企业数字资产，建设以企业数字资产为核心的业务应用及展示工业大数据平台。
03
l 数据智能化，在企业级经营数据以及工厂长周期运行的历史数据基础上形成的工业大数据平台，结合对计划、调度、操作、工艺等模型研究，借助AI算法及平台算力，实现经验及决策的自动化，从而分业务、分领域的进行智能应用创新，从而形成基于数据的自动化决策、风险管控、操作一体化的运行平台。
总结 CONCLUSION
流程制造企业业务复杂，其在工艺优化、智能控制、生产调度、物料平衡、设备运维、质量检验、能源管理、安全环保等方面的核心问题，需要在已有的物理制造系统基础上，充分融合智能传感、先进控制、数字孪生、工业大数据、工业云等智能制造关键技术，从生产、管理以及营销的全过程优化出发，实现制造流程、操作方式、管理模式的高效化、绿色化和智能化，促进企业经济效益和社会效益最大化。
往期回顾
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