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化工行业supOS工业操作系统在工业+互联网的浪潮下，如何实现数字化转型？如何实现提质、降本、增效？一直是传化集团的战略目标和核心思想。在实践过程中，supOS 平台应运而生。基于 supOS 工业操作系统的解决方案，将打造工业企业大数据平台，消除信息孤岛，实现数据集成融合。通过建设大数据集成平台，实现多业务系统的有效融合，对工业企业几十套“烟囱式”信息系统进行 APP 化迁移。同时，平台提供开放的工业智能应用孵化平台，在数据智能联动、自动统计报表、大数据分析和人工智能方面与企业客户进行工业智能 APP 联合开发。通过人员定位、视频智能分析和人工智能技术实现工艺报警与视频摄像头联动，监控危险区域人员数量，从而保证工厂的安全生产。通过视频图像分析技术，实现温度和压力等普适测量等方面的边缘智能。

一、案例简介

基于supOS工业操作系统从边缘层、LaaS层、PaaS层、SaaS层，层层递进，全面革新。通过多数据接入技术联通现场移动终端、传感器、机器人与工业电脑，采集关键有效数据，并通过统一协议平台提供开放的业务接口，进行大数据分析和计算，最终为SaaS应用开发提供各种易用高效的微服务功能模块，从而实现生产状态实时监测、生产过程灵活控制、生产智能决策等。在边缘层引入大量部署智能网关、人工智能控制器，负责大数据平台的数据接入和边缘计算场景应用；在IaaS层提供计算资源服务、存储资源服务、网络资源服务等基础设施服务。在PaaS层搭建云平台，进行大数据分析计算，开发各类APP应用向外提供多类服务；在SaaS层利用PaaS层提供在生产管理、安全环保、供应链管理、能源与资产方面等方面服务，集成开发各种分析和管理类的智能应用程序。

二、案例背景介绍

在工业+互联网的浪潮下，如何实现数字化转型？如何实现提质、降本、增效？一直是传化集团的战略目标和核心思想。根据传化集团“绿色、安全、高效、节能”的发展理念，贯彻“中国制造2025”和“互联网+”部署，攻克技术瓶颈、建立行业标准、打造智能工厂、倡导绿色化学等方面引领行业发展，致力于成为“全球领先”，同时根据公司战略发展目标，通过公司“数字化智能工厂”的建设，进一步提高竞争能力，打造精细化工领域智能工厂的标杆建设。在实践过程中，supOS 工业操作系统应运而生。化工行业的supOS 工业操作系统的解决方案，将打造工业企业大数据平台，消除信息孤岛，实现数据集成融合。通过建设大数据集成平台，实现多业务系统的有效融合，对工业企业几十套“烟囱式”信息系统进行 APP 化迁移。同时，平台提供开放的工业智能应用孵化平台，在数据智能联动、自动统计报表、大数据分析和人工智能方面与企业客户进行工业智能 APP 联合开发。通过人员定位、视频智能分析和人工智能技术实现工艺报警与视频摄像头联动，监控危险区域人员数量，从而保证工厂的安全生产。通过视频图像分析技术，实现温度和压力等普适测量等方面的边缘智能。

三、案例应用详情

1、总体应用框架

化工行业的supOS 工业操作系统的解决方案，将打造工业企业大数据平台，消除信息孤岛，实现数据集成融合。通过建设大数据集成平台，实现多业务系统的有效融合，对工业企业几十套“烟囱式”信息系统进行 APP 化迁移。同时，平台提供开放的工业智能应用孵化平台，在数据智能联动、自动统计报表、大数据分析和人工智能方面与企业客户进行工业智能 APP 联合开发。通过人员定位、视频智能分析和人工智能技术实现工艺报警与视频摄像头联动，监控危险区域人员数量，从而保证工厂的安全生产。通过视频图像分析技术，实现温度和压力等普适测量等方面的边缘智能。

2、关键技术应用详情

边缘智能层主要负责企业大数据平台的数据接入和边缘计算场景应用。系统提供多种工业标准数据协议接入能力，如 OPC、Modbus TCP、ModbusRTU、IEC104 等，满足国内外主流厂家的 PLC、DCS、SCADA 等系统软件的实时数据接入。同时，工厂中的生产信息系统（如 MES、WMS、EAM、LIMS）和上层信息管理系统（如 ERP、OA、SCM、CRM 等），在实际应用中数据的特征具有多样性，一部分管理数据与生产控制具有强相关性，具备较高的实时性和可靠性要求；另外一部分管理数据主要服务于管理人员的统计分析和决策依据，对实时性的要求相对较低，只需及时按需提供即可。

supOS工业操作系统平台层主要负责构建企业大数据平台，处理海量多元数据的接入，对元数据进行统一定义和重组织，提供数据存储、查询和应用服务。同时，平台提供工业大数据集成、分析、挖掘和可视化展示的一整套 IT 工具集和模板库，工厂的不同角色（生产者、管理者、经营者和业务专家们）在平台上可以进行数据的创新应用开发。

工业智能APP层主要面向行业工厂运营过程中的各个岗位人员使用的应用功能入口，这些工业APP 从辅助操作、生产管理、调度优化、安全管理、能源方案分析、设备资产管理等方面帮助工厂的生产人员和管理人员，减轻工作负担，提升工作效率，从而实现智能化的工厂运维管理。同时，利用平台提供的工业 APP 组态环境，工业智能 APP 可以针对特定场景、特定需求进行个性化快速开发。

四、创新性与优势

多数据接入技术应用：采用边缘智能数据接入技术针对多系统多元数据、控制系统的实时数据、异构信息系统、流媒体数据、人员定位数据等数据接入和边缘计算场景的应用，实现多元异构数据的接入和预处理。

工业级APP微应用：基于supOS工业互联网平台，结合客户瓶颈工位与关键问题，深度挖掘数据价值与用户行为分析，开发应用了多个工业 APP 微应用。从辅助操作、生产管理、调度优化、安全管理、能源方案分析、设备资产管理等方面帮助工厂的生产人员和管理人员，减轻工作负担，提升工作效率，从而实现智能化的工厂运维管理。

行业数字化平台解决方案：形成了化工行业的标准数字化制造端到端的应用解决方案，给精细化工领域智能工厂做出示范带头作用，尤其是以小批量、多批次、间隙性生产为主的模式非常具有参照意义。

五、案例应用效益分析

鉴于精细化工行业多品种、小规模、间歇式生产为主的化学品生产特点，本项目的实施探索出了符合纺织印染助剂行业数字化智能工厂新模式并推广应用。取得成果如下：

1. 通过先进数字化、网络化、智能化技术，利用可控智能装备、智能操作、智能运营等关键技术与系统，实现异构系统多智能体的互联互通等应用集成，建成“绿色、安全、高效、节能”的智能工厂，打造精细化工领域智能工厂的示范基地。

2. 智能制造系统的应用，逐步实现生产信息可视化。通过信息化手段实现智能调度排产、生产数据跟踪，提高生产协同效率，提升存货周转效率。通过信息可视化促进精益生产以提升管理过程的问题解决能力，达到问题预判、问题预防的效果。

a) 生产进度可视化：实时对生产进度进行跟踪，挖掘生产瓶颈，提升交期把控，劳动生产率提升 25%。

b) 生产质量可视化：分析生产过程中的不良问题，归纳总结不良原因，整理解决方案，提高生产质量。

c) 异常信息可视化：提高异常情况响应速度，保证生产过程流畅性，提高生产效率，产品不良率下降 10%。

d) 通过信息化，智能化，缩减人工成本，提升设备高度协同能力，设备利用率提升10%。通过物联网技术实现设备数据自动采集，设备数据和生产数据自动报工。

该项目实施探索出了符合纺织化学品助剂行业数字化智能工厂新模式并推广应用，进一步提高我国高端服装纺织化学品企业核心竞争力与传化化学品公司的产品档次，同时产业化的自主建设、智能装备国产化，可形成自主、可控的核心技术体系，有利于当地及周边地区的纺织印染产业的发展，提高地区乃至国家在纺织市场上的竞争力，直接带动纺织、精细化工原料生产、包装材料等行业的发展。