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化工行業supOS工業操作系統在工業+互聯網的浪潮下，如何實現數字化轉型？如何實現提質、降本、增效？一直是傳化集團的戰略目標和核心思想。在實踐過程中，supOS 平台應運而生。基於 supOS 工業操作系統的解決方案，將打造工業企業大數據平台，消除信息孤島，實現數據集成融合。通過建設大數據集成平台，實現多業務系統的有效融合，對工業企業幾十套「煙囪式」信息系統進行 APP 化遷移。同時，平台提供開放的工業智能應用孵化平台，在數據智能聯動、自動統計報表、大數據分析和人工智能方面與企業客戶進行工業智能 APP 聯合開發。通過人員定位、視頻智能分析和人工智能技術實現工藝報警與視頻攝像頭聯動，監控危險區域人員數量，從而保證工廠的安全生產。通過視頻圖像分析技術，實現溫度和壓力等普適測量等方面的邊緣智能。

一、案例簡介

基於supOS工業操作系統從邊緣層、LaaS層、PaaS層、SaaS層，層層遞進，全面革新。通過多數據接入技術聯通現場移動終端、傳感器、機器人與工業電腦，採集關鍵有效數據，並通過統一協議平台提供開放的業務接口，進行大數據分析和計算，最終為SaaS應用開發提供各種易用高效的微服務功能模塊，從而實現生產狀態實時監測、生產過程靈活控制、生產智能決策等。在邊緣層引入大量部署智能網關、人工智能控制器，負責大數據平台的數據接入和邊緣計算場景應用；在IaaS層提供計算資源服務、存儲資源服務、網絡資源服務等基礎設施服務。在PaaS層搭建雲平台，進行大數據分析計算，開發各類APP應用向外提供多類服務；在SaaS層利用PaaS層提供在生產管理、安全環保、供應鏈管理、能源與資產方面等方面服務，集成開發各種分析和管理類的智能應用程序。

二、案例背景介紹

在工業+互聯網的浪潮下，如何實現數字化轉型？如何實現提質、降本、增效？一直是傳化集團的戰略目標和核心思想。根據傳化集團「綠色、安全、高效、節能」的發展理念，貫徹「中國製造2025」和「互聯網+」部署，攻克技術瓶頸、建立行業標準、打造智能工廠、倡導綠色化學等方面引領行業發展，致力於成為「全球領先」，同時根據公司戰略發展目標，通過公司「數字化智能工廠」的建設，進一步提高競爭能力，打造精細化工領域智能工廠的標杆建設。在實踐過程中，supOS 工業操作系統應運而生。化工行業的supOS 工業操作系統的解決方案，將打造工業企業大數據平台，消除信息孤島，實現數據集成融合。通過建設大數據集成平台，實現多業務系統的有效融合，對工業企業幾十套「煙囪式」信息系統進行 APP 化遷移。同時，平台提供開放的工業智能應用孵化平台，在數據智能聯動、自動統計報表、大數據分析和人工智能方面與企業客戶進行工業智能 APP 聯合開發。通過人員定位、視頻智能分析和人工智能技術實現工藝報警與視頻攝像頭聯動，監控危險區域人員數量，從而保證工廠的安全生產。通過視頻圖像分析技術，實現溫度和壓力等普適測量等方面的邊緣智能。

三、案例應用詳情

1、總體應用框架

化工行業的supOS 工業操作系統的解決方案，將打造工業企業大數據平台，消除信息孤島，實現數據集成融合。通過建設大數據集成平台，實現多業務系統的有效融合，對工業企業幾十套「煙囪式」信息系統進行 APP 化遷移。同時，平台提供開放的工業智能應用孵化平台，在數據智能聯動、自動統計報表、大數據分析和人工智能方面與企業客戶進行工業智能 APP 聯合開發。通過人員定位、視頻智能分析和人工智能技術實現工藝報警與視頻攝像頭聯動，監控危險區域人員數量，從而保證工廠的安全生產。通過視頻圖像分析技術，實現溫度和壓力等普適測量等方面的邊緣智能。

2、關鍵技術應用詳情

邊緣智能層主要負責企業大數據平台的數據接入和邊緣計算場景應用。系統提供多種工業標準數據協議接入能力，如 OPC、Modbus TCP、ModbusRTU、IEC104 等，滿足國內外主流廠家的 PLC、DCS、SCADA 等系統軟件的實時數據接入。同時，工廠中的生產信息系統（如 MES、WMS、EAM、LIMS）和上層信息管理系統（如 ERP、OA、SCM、CRM 等），在實際應用中數據的特徵具有多樣性，一部分管理數據與生產控制具有強相關性，具備較高的實時性和可靠性要求；另外一部分管理數據主要服務於管理人員的統計分析和決策依據，對實時性的要求相對較低，只需及時按需提供即可。

supOS工業操作系統平台層主要負責構建企業大數據平台，處理海量多元數據的接入，對元數據進行統一定義和重組織，提供數據存儲、查詢和應用服務。同時，平台提供工業大數據集成、分析、挖掘和可視化展示的一整套 IT 工具集和模板庫，工廠的不同角色（生產者、管理者、經營者和業務專家們）在平台上可以進行數據的創新應用開發。

工業智能APP層主要面向行業工廠運營過程中的各個崗位人員使用的應用功能入口，這些工業APP 從輔助操作、生產管理、調度優化、安全管理、能源方案分析、設備資產管理等方面幫助工廠的生產人員和管理人員，減輕工作負擔，提升工作效率，從而實現智能化的工廠運維管理。同時，利用平台提供的工業 APP 組態環境，工業智能 APP 可以針對特定場景、特定需求進行個性化快速開發。

四、創新性與優勢

多數據接入技術應用：採用邊緣智能數據接入技術針對多系統多元數據、控制系統的實時數據、異構信息系統、流媒體數據、人員定位數據等數據接入和邊緣計算場景的應用，實現多元異構數據的接入和預處理。

工業級APP微應用：基於supOS工業互聯網平台，結合客戶瓶頸工位與關鍵問題，深度挖掘數據價值與用戶行為分析，開發應用了多個工業 APP 微應用。從輔助操作、生產管理、調度優化、安全管理、能源方案分析、設備資產管理等方面幫助工廠的生產人員和管理人員，減輕工作負擔，提升工作效率，從而實現智能化的工廠運維管理。

行業數字化平台解決方案：形成了化工行業的標準數字化製造端到端的應用解決方案，給精細化工領域智能工廠做出示範帶頭作用，尤其是以小批量、多批次、間隙性生產為主的模式非常具有參照意義。

五、案例應用效益分析

鑑於精細化工行業多品種、小規模、間歇式生產為主的化學品生產特點，本項目的實施探索出了符合紡織印染助劑行業數字化智能工廠新模式並推廣應用。取得成果如下：

1. 通過先進數字化、網絡化、智能化技術，利用可控智能裝備、智能操作、智能運營等關鍵技術與系統，實現異構系統多智能體的互聯互通等應用集成，建成「綠色、安全、高效、節能」的智能工廠，打造精細化工領域智能工廠的示範基地。

2. 智能製造系統的應用，逐步實現生產信息可視化。通過信息化手段實現智能調度排產、生產數據跟蹤，提高生產協同效率，提升存貨周轉效率。通過信息可視化促進精益生產以提升管理過程的問題解決能力，達到問題預判、問題預防的效果。

a) 生產進度可視化：實時對生產進度進行跟蹤，挖掘生產瓶頸，提升交期把控，勞動生產率提升 25%。

b) 生產質量可視化：分析生產過程中的不良問題，歸納總結不良原因，整理解決方案，提高生產質量。

c) 異常信息可視化：提高異常情況響應速度，保證生產過程流暢性，提高生產效率，產品不良率下降 10%。

d) 通過信息化，智能化，縮減人工成本，提升設備高度協同能力，設備利用率提升10%。通過物聯網技術實現設備數據自動採集，設備數據和生產數據自動報工。

該項目實施探索出了符合紡織化學品助劑行業數字化智能工廠新模式並推廣應用，進一步提高我國高端服裝紡織化學品企業核心競爭力與傳化化學品公司的產品檔次，同時產業化的自主建設、智能裝備國產化，可形成自主、可控的核心技術體系，有利於當地及周邊地區的紡織印染產業的發展，提高地區乃至國家在紡織市場上的競爭力，直接帶動紡織、精細化工原料生產、包裝材料等行業的發展。