数字智慧方案石油石化智慧工厂整体解决方案

石油石化智慧工厂整体解决方案议题>

智能制造国家战略>

智能炼厂的理解>

智能炼厂方案·以多品种选择、客制化体验、创新型交付为竞争核心以用户为中心、拉动生产的企业生产过程·

变现为阶跃式、颠覆式第四次工业革命以互联网、物联网和工业智能化等技术，推

动工业全要素生产率提升第三次工业革命用电子和IT技术实现制造流程的进一步

自动化以规模、成本、效益为竞争核心供应链模式以企业生产为中心、推动市场表现为线性、闭环等形态工业转型升级，对企业实现智能制造提出了全新的需求中

国

2015中国制造2025互联网+先进制造业快速相应市场变化的柔性生产成为企业的新竞争力，数字化转型和智能制造成为企业发展的重点美

国2012先进制造国家战略德国

2011工业4.0战略●机器人的初步应用●全面感知(嵌入式

系统应用),部分掌控●互联网协同设计●信息颗粒度细化●主动服务●智能工厂●智能产品●全面掌控●信息更加细化●智能服务●全面互联网化●后工业时代●全面机械化，部分

自动化●计算机广泛应用●单元软件产品应用●文档电子化●初步的B2B/B2C●被动服务AP*T*AL*工40工录10信息直动化水和运汽盟

：

品制造大国的规划战略德国：工业4.0美国：工业互联网中国：中国制造2025先进生产管理模式和方法

精益生产、六西格码、质显持统改进、卓结效中国制造2025“中国制造2035”深度数字化制造(智能制造)智能制造为制造大国的重要战略两化深度融合全面数字化制造两化融合现代制造中国制造业转型之道电力和内燃机鼓学化《中国制造2025》主要内容1.五项方针：创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本。2.三步走战略：第一步，力争用十年时间，迈入制造强国行列。第二步，到2035年，我国制造业整体达到世界制造强国阵

营中等水平。第三步，新中国成立一百年时，制造业大国地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列。3.十大重点突破领域：新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、农业机械装备。4.五项重点工程：制造业创新中心建设、智能制造工程、工业强基工程、绿色制造、质量品牌建设。制造业创新中心目标：■

推动新一代信息技术与制造技术融合发展

，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；■

发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，

培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管

理和服务的智能化水平；■

推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工

厂/数字化车间。目标：■

到2020

年，制造业重点领域智能化水平显著提升，

试点示范项目运营成本降低30%

,产品生产周期缩短30%,不良品率降低

3

0

%

;■

到2025

年

，制造业重点领域全面实现智能化，试点

示范项目运营成本降低50%

,产品生产周期缩短

50%

,不良品率降低50%。智能制造工程●推动传统生产、经营、

管理、服务等活动和

过程的数字化●推动生产、经营、管理、服务等活动和过程的集成、

互联与社会化协同●全面推动组织内、组织间的生产、经营、管理、服务等活动和过程的智能化和系统性变革核心系统的集成

·

数据采集

·

数据集成

·

系统整合

·

决策支持核心：数据智能·

物联网技术·

虚拟现实与智能制造结合

·少量人工干预·自主采集、分析、判断

·自我学习、自行维护·

人机交互数据智能制造业创新发展核心关键智能炼厂数字化炼厂数字化阶段

网络化阶段

智能化阶段口两化融合发展的三个阶段当

前

：数字化向网络化转型过渡议题>

智能制造国家战略>

智能炼厂的理解>

智能炼厂方案HSE可靠性和维护灵活性能量管理和排放成本控制经济利益最大化智能工厂的要素预测可见性协同优化和分析·

流程预测·设备运行预测

·早期事件预警

·智能传感器·对信息之间关系的洞察力■对现场生产的洞察力·集成的信息·基于角色的信息访问·

原因分析模型和分析引擎·自动化知识捕捉和建议·

企业级协同■专家快速支持·事件和调度驱动·

统一视角·最佳实践库·各类专家集中化办公·

供应链■经济和计划·工艺装置优化·全厂级优化·自动物料平衡模型输入准确远程模型维护·

模型调优智能工厂的支持单元变革管理治理沟通和一致培训和管理架构基础设施应用系统数据业务流程集成信息平台工厂参考模型行业标准面向服务体系构架可配置的规则引擎相关内容的可视化IBM智能化工厂定义◆IBM2013年提出的石油化工企业智能工厂框架模型六大业务域生产管控、

供应链管理、设备管理能源管理、

安环管控、

辅助决策BNi6MI实机平山的础单加用R*4

金型州计使内建K配产

化x**un

意情R**英重金业风局管馆性美分析三条主线供应链一体化、生产管控一体化、

资产全生命周期管

国

知

*

得m

rannTi营含产类形售理供应商户时a产生产薄属线木直理他库在业通骨数据色库(0051

业业国情荣线(E5B)☆金从标桂中维定方金体题可视化、数

可规在成展的

网

&*种

了和五列机内感和快地的通过智能工厂试点建设，明确了智能工厂的一个目标、两个支撑体系、三条主线、四项能力、五化特征、六大业务域的炼化智能工厂的内涵：全商态知代化协网预测预坚料学决策概患思得数排原我池图中性度，风少数槽也我的时间，提开对碱动生产的润察力，基水生产经曾况生产曾理么各，快丝响应原析中市培

需床发化，极高正务的对化程底及工仲政率。以工法大数情应用为基功。批调随题的无厂确件处律

本关抵死果，龙晚成善生广本况化决策的民使要者。转建在战和就一的二广如法共家平应，共成和自他化

调用各共化化候型和专家经验信车工厂些行，开知机

物考工广重共责产·

一个日静：实院工厂单起理营·两个或理他卷：就本克指保原，杯准化作原·

玉会上线：理渔和化工生产管控一作能若能全产鱼供在能体同一体笔工厂设备资产全生命周动管理·

四准热力：全面感知，化化的网、强测确警。料学澳革

·

三瓦转级：数午化。是成化。提型化。可规化。自破化·

六大植心业毒城：四项能力全面感知、优化协同

预测预警、

科学决策两大支撑体系技术支持体系和标准化体系五化特征数宇化、

集成化、

模型化生产管按，他应链管理。说备管理，能源管理。者耳管控，辅阳法果智能工厂定义自动化摆型化区规间一体化集户管程理升生产空化发息动*

器

智

能

工

厂自磷禁海画1制

AEE8m2*单成化顾客城生产经营领域发展建设领域企业管理和文化建设领域·

及时准确掌握生产经营状况，快速反应；

生产经营动态预测、预警，优化经营决策；

加强企业绩效管理，提高经营管理水平。·

科学决策投资项目，提高投

资回报率。·

持续管理优化；·

完善激励机制，促进人才发展。优化生产，最大化发挥每个馏分的价值；·

一体化生产调度、应急指挥、安环监控；生产管理精细化：物料平衡、能源管理优化、

设备健康管理、优化物资储备。·

协同项目管理，实现工程建

设安全优质高效。·

智能化知识管理体系。·

优化装置控制：优质高效、安全平稳、节能降耗

·

班组绩效监控与考核；·

全工况安环监控，提高HSE管理水平。·

建立数字工厂，实现设计、建设、运维一体化。·

建立学习成长环境。XX

石化智能工厂的设计◆XX石化智能工厂工程-概念设计以企业管理模式为引领，充分利用先进技术，建成具有“五化”特征的智能工厂，

初步实现计划调度、能源管理、

安全环保、装置操作和IT管控智能化，

全面支撑各业务领域发展。企业管理模式整体特征

自动化、实时化、模型化、可视化、集成化新技术应用

某著名企业平台、物联网、云计算、知识管理10决策层运营层操作层某著名企业“十三五”信息化建设的总体要求，紧密结合

炼化业务发展战略，以安全环保为基础，以经济效益为目标

,有效提升企业自动化、数宇化、集成化、可视化、模型化

、智能化六化指标水平。加强专业应用系统建设，搭建全面

集成的统一业务平台，重点打造炼化信息化在全面感知、安

全受控、生产智能、全厂优化、高效经营五个方面能力，提

高信息化应用和运维管理水平，持续完善企业信息安全体系

,实现“数宇化工厂、信息化企业”的建设目标。指导思想数字化工厂，信息化企业一个目标三个层次

三类企业过程控制

示范企业生产执行

典型企业经营管理

常规企业安全

生产

全厂

高效受控

智能优化

经营数字集成

可视

模型

智能化

化

化

化

化中石油信息化建设目标和指导思想解读>炼化业务领域“十三五”信息化建设目标和指导思想炼化“十三五”信息化建设遵循信息化工作“六统一”的工作原则，紧密围绕炼化业务“提质增效”的发展思路，突出炼

化专业化管理的特点，按照过程控制、生产执行和经营管理三个层次，搭建炼化信息化架构，重点支撑炼油生产、化工生

产和化工销售三条业务主线，按照“示范、典型、常规”三类企业的划分，配置不同的建设方案，重点建设前两类企业，

力争“十三五”期间重点打造数家具有示范和引领作用的地区公司。全面感知

自动化五

蓝能力

六化指

标建设目标三条主线炼油生产

化工生产

化工销售中石油某石化智能工厂的设计建设目标以技术为支撑，打造精品炼厂，以提升企业经济效益和社会效益为中心，实现生产经营全面可视，运行结果动

态预测；执行过程实时优化；业务流程高效协同，建成智能工厂体系；达到国内炼厂领先水平，成为中石油智能工

厂示范企业。建设内容建成一平台，实现三覆盖，开展五类智能化全面建设。即建成一个虚拟计算和管理云平台，实现数采、工业视频、先进控制重点装置全覆盖，开展生产管控智能化、供应链管理智能化、

HSE

管理智能化、设备管理智能化和信息管理智能化建设。通过计划、调度、操作、物料、绩效的一体化集成，实现两个闭环：

一是以生产任务为核心的计划、调度、物料

的闭环；二是以生产指令为核心的调度、操作、绩效的闭环，实现装置效益最大化。构建涵盖采购、生产和销售的供应链监控与分析系统，实现对采购、生产、销售和特定生产指标体系的全面监控，对产品价格/销售量和生产指标的跟踪分析，对市场信息的收集、分类和查询，实现供应链最优化。在HSE

系统某著名企业设环境排放监控、关键装置要害部位监控和职业危害场所监控，建设安全管理智能可视系统，建设智能火灾识别系统，实现安全生产绿色生产。实施设备运行监控，预测预警，支撑设备预知性维修，进行关键绩效指标监控，实现设备的问题分析及故障预测，实现设备全生命周期管理。对信息设备进行智能管理，保障信息安全。生产管控智能化供应链管理智能化HSE

管理智能化设备管理智能化信息管理智能化中石油某石化智能工厂的设计建设目标实现本质安全、绿色环保、合规管理，提高效益和效率，固化智能基因，在“供应链协同、生

产管控、安全环保、设备管理、能源管控、预知决策”等六个领域，实现“泛在感知、主动预测、

事件驱动、科学决策、共享服务”等五项转变，为建设成为“绿色、智能、效益型国际化炼化一体

化基地”提供支撑。建设内容通过产供销存协同优化实现市场快

速响应辅助决策支持通过全面感知和智能分析实现预知

决策，提高科学决策水平实施产

供销协

同优化闭环生产共享安全绿

色可持

续发展设备全

通过端到端的设备全生命周期管理生命周

实现设备资产使用价值最大化期管理通过计划、排产、操作、统计及效

益分析的闭环实现共享生产，并提

升产品质量通过能源实时监测加强能源管控，

提升能源利用效率，实现能源优化通过安全管控与环保监测实现安全

绿色可持续发展具体能源实

时监控议题>

集团与3S战略>

智能制造国家战略>

智能炼厂的理解>

智能炼厂方案智能工厂的组成·包括ERP、CRM、SCM、BI等企业经营管理类的系统，基于数据智能能力，提升经营管理智能化决策水平智能化管理系统业制定合理的双态IT架构，解决IT支撑在系统稳定性与灵活性的矛盾；利用5G

网络特点实现设备实时

在线，借助边缘计算平台生产算力下沉贴近生产现场；·数据智能：整合企业生产管理系统和经营管理系统的数据，构建企业全价值链大数据工业物联网平台打造企业的数据智能体系，为企业数字化转型赋能。·包括生产工艺优化、生产过程管理、生产设备管理、仓储、物流、全面质量管理、

虚拟仿真、能源管理等。·采用物联网、地理信息、视频技术、三维可视化技术、人工智能技术、某著名企业应用

等多种技术，强化企业的HSE

管理，提高企业的应急指挥能力和风险防范能力；智能化HSE智能化生产系统·智能基础架构：承接企业战略层需求，在业务和技术的双向驱动下，兼顾“稳态”与“敏态”,为企智能化生产

系统智能化管理

系统智能化基础平台智能化基础平台智能化HSE智能生产计程优化资源调配

实时过程监控②

生产过程管控

③

产品质量控制

(可模拟、可

(可分析、可

燃

管

控

)

设备自动控制追溯同操作件纯质量跟踪

规测设合维护

种细成本核具④生产资源优化

⑥

生产保障创新

(可仿真、可

(

可

评

估

、

可产级优

化

)过程实日响应预

测

)章报警生命周期和价值流层：打通横向业务环节感知

透明

优化

敏

捷

智

慧设计

计划

①

数字化运营

销售

服务(及时、透明、协同、预测)智能工厂建设目标：横纵集成，应用新技术，实现全生产要素生产率提升SPI

⑥设备物联及管理

AGV(实时、可视、可管理)系统级别层：实现纵向信息传递管理层

(生产管理)控制层

(产线控制)现场层

(人/设备)企业层

(企业经营)BE

人/设备

CFC

人/设贴片机AOI安全体系运营体系数字孪生系统AR/VR/MR智能化控制系统TPLC

DCS/SCADA稳态ITWIFI、5G、

光纤智能化生产系统PLM

MES

物流仓储

虚拟仿真产品与营销产品分析智能化设备数控机床

工业机题人AGV

自动产线感知接入、边缘计算、算法模型SmartioT设备、工业设备、某著名企业设备应用层全生命周期的数据分析和产品管理场最应用工厂生产理产品雨看智能化管理系统边缘侧平台层销

售中间

商销售过程分析，网络层数据智能平台销售渠道渠道销量管理出售

线下配送出

货物流运输管理用户使用设备便用ERP

CRM

SCM敏态IT品牌管理营销管理行单管理经销商关系管理经销商库存分析用户服务货品调配管理渠道库存管理合作伙伴管理资源层用户反键用户画像议题>

集团与3S战略>

智能制造国家战略>

智能炼厂的理解>

智能炼厂方案>

智能基础架构第三平台(2005)Cloud、Mobility、BigData,SocialPrmate

Cbuds。HyeneCloudsServcesSuasPaaslaas·应用架构1:

BS三层架构+SOA·应用架构2:互联网架构·应用负载：亿级交互型负载·技术架构：云架构+互联网+物联网混合架构第四平台(2017)云+边+端协同、

Al、

5G边ca5G与联·应用架构：微服务架构·应用负载：亿级交互型负载+实时分析型/决策性负载·

技术架构：云-网-边智能协同智能基础架构第二平台(1990)C/S、B/S·

应用架构：C/S&

早期B/S·

应用负载：百万级交互型+计算型负载·

技术架构：

IOE+IP网第一平台(1970)·应用架构：大型机+终端·

应用负载：计算型负载·技术架构：大型机+专用网络开放架构1DC

三代基础架构演进封闭架构Mainframe-TerminalPuic

Couh后端计算数据中心稳态计算

高性能计算

智能

计

多云管理边前端计算端边协同·边预处理数据传到后端进行进一步处

理、分析·云将训练好的Al模型

推送到边实现实时推

理分析智能基础架构协同框架-端、边、云、网协同公有云MicrosoftTencent

腾讯·云将应用调度到边赋能边实现定位、检|

测等功能·端采集数据传送到

边，由边进行数据

与处理智能传感

&智能设备·网为边提供高速、稳定、低延迟的网络接入能力5G

智能互联边缘

计算边网

协同边云协同敏态计算璧DevOps中台容器管理平台分布式环境模块化机房多架构并存弹性供给化新技术能力中台化管理敏捷化智能化云边计算协同化2!Al技术中

台区块链技

术中台微服务

技术中台数据中台物联网技术中台AR/VR

中台边缘环境边缘层IⅡ中台层业务应用2业务中台中心云环境云管平台云资源调度虚拟化环填业务应用1业务层自动化传统IOE环境智能基础架构IT基础设施层边缘管

理平台IT资源层边缘环境传统机房环境业务应用3运维中台多架构并存弹性供给化Fintech中台化管理敏捷化

智能化云边计算

协同化边缘层IⅡ中台层Al技术中台基础设施：智能基础架构参考架构智能基础架构业务应用2业务中台数据中台物联网技

术中台Think

Cloud

云计算平台IT基础设施层中心云环境DeyOps

中台做服务

技术中台区块链技

术中台边缘管

理平台IT资源层边缘环境边缘环境传统IOE

环境传统机房环境ARVR

中台业务层模块化机房业务应用1业务应用3运维中台LDC1000模

块

居中2

LDC3000LDC5000单柜一体化解决方案，目标微型数据中心容量：8台服务器以内，1个机柜目标客户：普教学校、医院、路网终端系统、传统及新兴媒体视频系统、金融网点及零售业等单排机柜一体化解决方案，目标中小型数据中心容量：64台服务器以内，2-8个机柜目标客户：高教及职教学校、政府分支机构、互联网分支机构和交通分支机构，某著名企业系统等双排机柜一体化解决方案，目标中大型数据中心容量：单套支持600台服务器，7-48个机柜，可扩展多套目标客户：航空航天、军工、高教及中科院核心系统、制造及能源行业总部，金融中心系统等中小型项目(多站融合主流)T

基础设施层：模块化数据中心(MDC)

方案中大型项

目T

资源层：云计算平台解决方案云运维工单系统升级管理升级管理策略管理硬件管理主机/虚机

HA云主机管理存储管理网

络QoS网络管理镜像管理存

储

QoSThinkCloud云平台存储监控服务监控虚拟监控采用SR650两路服务器+DE6000存储，满足传统稳态业务的需求网络监控硬件监控资源计量采用DF系列软件定义存储，

满足大容量、高带宽的业务

需求日志管理事件管理计费在线支付采用HX系列软件定义SDI,满

足敏态业务的需求采用SR670四卡服务器+Lico

Al软件，满足Al业务需求传统计算型服务器

区

域人工智能GPU型

服

务器区域监控/计量/计费云管理服务分布式存储区域超融合区域Al

SolutionApp

StoreFrameworkBackendEnergyOCRFaceRecognitionEmotionDetectionObjectDetectionhedon

mSparkCaffeleanIensorFlowData

ManagerKubefiow

AdminJupyterResource

ManagementCross-clusterAuthenticationApplicationOrchestrationMemoryStorageMicrosoft

Azure

TencentCloud

C-]AlibabaCloudamazon webservicesAl

中台T

中台层：人工智能技术中台Load

BalancerAutomaticallyScaling平台层资源层Intelligent

OperationCycloneDevOpsSmartFactoryFactoryRetailingSecurityE-BusinessBareMetalmxnet应用层CPUGPUCleverAdminKSDK容器云管理DLT浏览器CC智能合约全生命周期管理容器化云平台

管理框架HipoID身份交智能合约执行状态部署+修改分

配置+升级异构+渐进

支持审计密码矩阵国密算法Ⅱ中台层：区块链技术中台性能增强

PaaS

工具集隐私保护

安全框架财务生产制造Consensus/Gossip/Storage系统

平台行业增强安全场景供应链通信运营能力

设备管理能力

大数据运营能力5、安全：全流程全生命周期安全机制

6、

端到端：设备端到端管理前台中台后台3、

好：用户体验及服务质量好

4、

省：流量运营个人客户门户/企业客户门户/

平台运营门户T中台层：物联网技术中台1、

多：直连全球运营商最多

2、快：敏捷开发最快eSIM

CMP

DMP

VAMP

AEP客户端APP(PC,PAD,MIFI)Jasper/DCPG&D/Gemalto能力开放平台第三方合作

伙伴某著名企业/某著名企业/某著名企业(MNO)跨网集成能力AR工具晨星产品官网(lenovo-mr)展星开发者平台(lenovo-mr/developerstARstudiostARemotestARview口stARscan展星AR云平台stARkit-Cloud/(open

Web

API)核心服务API物体识别远程专家多用户互动模型转换3D重建AR内容存储Auth服务AR设备管理.laaS公有云平台基础服务(阿里云)高性能存储与计算平台公有云服务设施(Server/GPU,SSD,Public

Cloud)私有云服务设施T

中台层：

AR/VR

技术中台ResourcePovisioningDCE应用云平台容器

容器

容器

容器

容器

容器

容器

容器

容器

容器

容器

容器服务器

超融合ThinkCloudSystemX

ThinkServer

HCl

HCl

OpenStackVMware构建敏态的

IT

流程，架构与平台业务系统

运维支持

应用开发开发测试集成

发布

部署

运维Ⅱ中台层：微服务管理技术中台数据加工层数据存储层数据集成层数据提取(流式，批处理)业务系统数

设备及应用T运维服务高可用管理运维监控运维流程运维洞察数据资产管理数据治理元数据数据质量管理主数据数据目录基础设施大数据平台

数据分析平台

数据采集平台

数据管理平台数据服务商业洞察分析

数据科学与机器学习

数据开放服务集中数据开放能力管理(NPI70DBC/JDBO数据湖数据产品数据规则数据标准数据模型标准虚拟化知识库分布式流程数据开发指导互联网数据数据应用据I0T运维门户运维应用开发平台服务平台数据平台客户服务站点自动化管理域应用持续发布服务目录管理运行值班管理裸机安装管理构速发布前端组件库权限控制服务流程引整服务分析&协作域运维即时协同应用全景管理运维可视化报表分析管理运行监控服务AP[

库加解空服务规则引垄服务介质文件服务大数据处理引草通用能力下沉场景应用分类组织架构管理统一登示服务用户体验管理系统监控管理资源管理域资产管理配置可视化T配置管理运维管理门户某著名企业运维APP统一告警平台基础软件部署统一遇知服务操作市计服务运维流程管理数据存能服务数据队列服务数据缓存服务数据模型服务流程管理域监控管理域运维自动化应用管理应用横板开发指引配重发现开发工具知识管理网络管理开发流程标准应用

标准应用

标准应用标准应用标准应用标准应用标准应用标准应用标在应月镜像仓库统一应用运行平台街衙构建规则代码仓库权限控制

发布规则应用镜像应用镜像测试

环境开发

环境生产

环境测试

环

境开发

环境生

产环境生产环境数据测试环境数据测试环境数据边缘层：边缘计算框架计算机视觉■3D机器视觉采集检测数据·人员/资产定位·AR

巡检4G/5G(名MEC

边缘云平台Edge

AppEc-PaaSEc-laaS*边缘机房资源管理

*GPU资源调度*数据预处理和转化

*AI

算法推送&推理中心云Al算法云平台MEC

边缘云平台边缘机房SE350

边缘服务器Hardware服务器存储网络PaaS服务编排VM编排LocalService容器编排

镜像管理Third

partyOpsAPP.

上架管理运营&运

维管理应用层IndoorLocationVideoSurveillanceVideoConferenceEdgeAI基础架构扩缩Edge

HAOperatorCharging一监控数据分析服务网关流控API路由MECOpen

NetworkAPI/SDK存储资源pervisor网络资源边缘层：边缘

MEC

平台负载均衡安全laaS计算资源微服务管理Hyperconverged

Light-Weight云边协同整合API&

数

据集成资源调度应用部署QoS·

最小可部署在一个服务器节点

··

占用资源小，更多硬件资源留给·业务

·多种组网连接方式，署随业务需求可扩展业务节点BIOS

与UEFI服务器固件支持应用场景·

最适用于各种边缘侧和接入侧云应用场景，可根据业务动态扩展/缩减微云规模，合理投资，节约用户成本边缘层：微云模式实现轻量级平台部署可扩展LTEH

wired●中

GAMEBBUBBUME轻量级微云平台微云(15%)

一BBUH:FF#HVRWiFI√

体积小巧√署到任何位置√

多达16个服务器级

CPU

内核√ECC

内存容量高达256-525GB√

数TB

的企业级存储√完全带外管理√

超过4个10G

和1G

网络端口√

高度可配置√

低功率√

耐用选件√全面支持虚拟化堆栈·与全尺寸机架式或塔式服务器相比提供更多有限配置·提高耐用性和密度需支付少量额外

费用4-16个至强

D内核，内存高达256GBPCIe插槽用于

GPU或额外NIC网卡各种有线和无线连接超过16TB

的

SSD

存储增强了安全性、算改检测和加密能力小巧灵活，可安装到任何位置耐用设计，适应0-55C的、防尘、防振

可壁挂、在支架上组成堆栈、安装在机架中

可用快递包装箱包装；署和修复量身定制的IoT/边缘服务器随时提供所需的计算能力边缘层：边缘计算产品：边缘服务器

SE350

GB/秒某著名企业通信

智能家居工业自动化自动驾驶5G智能互联层：5G

的三种典型业务场景，催生更多细分应用某著名企业医疗M2M超高可靠低时延通信URLLC增强某著名企业宽带eMBB海量机器通信

mMTC3D/

超高清

视频高可靠应用智慧城市高清语音智能交通云游戏云办公VR/AR·

支持室内型、室外型小微站及宏站，满足多种条件的布放需求·

支持虚拟化基站，立足开放和开源，积极参加0-RAN相关验证，并在2019

MNC进行演示·

与MEC解决方案联动，满足运营商和企业的差异化需求·基于能力开放，开放用户位置等信息给第三方，开启新的商业模式，与政府、企业等实现多赢5G智能互联层：5G无

线

-

虚(NFV)

实(一体化)并进BSS/0SS企业网络Internet一体化微基站((t宏站网管系统

小站网关某著名企业云平台分布式数据面Cloud

os

某著名企业云平台MEC某著名企业云平台AVF

SWFURF

PCFCloud

0s电偏云平台能力开放vlWSwGM-CAF云化基站vMVEUDN8

8AUSF1))5G智能互联层：5G

和边缘云

某著名企业边缘计算(Mobile

Edge

Computing,简称MEC)是指在距离用户或数据源较近的网络边缘侧，部署IT

服务环境和计算能力，并面向用户提供底层通信服务的调用接口，其设计初衷是为了满足特定低时延场景(如

VR、高清视频)下的业务体验需求。IaternetIPFceRRLMEC汇聚环U**@RRUME本地服务器1本地解务职|边缘级，区位级

区域级核心网NFVX86

通用服务器H分布单元DU)远端射颂模块

[

RRU]某著名企业网络中边缘云的位置sccr

xtP远端射频模块(RRU)接入环核心环O-RAN不地网中央单元(CU|分布单元(DU蜂实站点NECumD计算节点-1计算节点-2……VBBU

VBBU5G/4GStack

5G/4G

StackDPDKDPDKOVS

OVS-

*-+---.ThinkCloud云

平

台某著名企业级OpenStack高性能虚拟交换机硬件加速抽象层增强型Linux实时内核&虚拟化层5G智能互联层：云边协同网络架构MWC2018

C-RAN演示|

2018上海MWC硬件加速演示|2018.2

2018.6某著名企业级虚拟化平台高性能、高实时、高可靠支持OVS

数据面加速·

统一开源的北向API编程接口，

加速硬件与应用软件解耦

全方位软硬件解耦方案开放参考设计硬件支持4G/5G双模·

基于AI的智能无线优化方案支持边缘计算共平台部署·

多场景边缘计算服务器·

支持扩展FPGA、NP、ASIC

加速硬件苏州外场实验局20189WG6

联席主席|2019.1开

放

参

考

设

计

R

R

U加速硬件MWC2019

演示服务器MECAPPMECAPP2019.2存储交

换

机SDS等---◆加速资源云平台统一调配AAL后端框架插件式管理加速硬件◆AAL

前端对应用软件提供统一北向接口库◆VNF

应用可无缝适配多样化加速硬件◆加速硬件和应用软件充分解耦北向统一接口库

北向统一接口库北向统一接口库AAL:

加速器抽象层加速器后端统一框架FPGA

组件

其它组件虚拟机虚拟机WNF

应用4G/5G基站MEC

应用5G智能互联层：创新性加速器硬件抽象层，实现软硬件解耦ASIC

芯片

FPGA芯片

其它加速器加速器资源池

统一管理ASIC

组

件Hypervlsor边缘云应用·5G:高可靠/低时延/海量连接·Machineto

Machine·边缘计算：低时延/节约带宽化整为零/降本增效

算力+边云协同·网络安全+数据安全…5G+

边缘云智能制造·

决策层：AI+

大数据实现设备管理，产

品管理和服务管理。■

设备层设备：5G+

边缘计算连接工厂产品：工艺，制造，物流，销售，研发等服务：供应链，定制，追踪等。

·

大数据层集中设备数据，产品数据，服务

数据，和来自管理层的管理数据。

用于质量控制，制造工艺，物流

和监控等场景的边缘计算应用核

心能力。数字化改造·传感器·设备升级·原料/部件·制造/装配·仓储/物流…行业云5G智能互联层：5G

与智能制造工厂+5G大带宽低

时延

大连接+边缘云灵

活独立部署紧

靠生产节点

算

力下放路

径最短

安全，可靠网络能力开放工业互联网平台

行业AI平台…ERP,MES大数据平台IoT平台①

无线化产线

·生产系统部分迁移至边缘云，算力下沉，产线应用集中。·

助力柔性制造。②

生产检测·AI

算法的边缘部署和实现。

·

支持质量、装配和人员管理。③

工艺/操作指引·

实时交互信息采集和内容推送。

·提高工艺控制水平和生产效率。④

流程可视·

数字化终端信息采集和交互。·支持自动化设备监控、质量控制和预测性维护等。6

智慧仓储·

高速、实时计算和指令传递。·支持立体仓储的自动物料运输与物料管理。

48

5G智能互联层：5G

全面支撑智能制造分流采集数据至边缘计算平台·边缘计算平台按需配置加速硬件

·软件分布式部署在边缘计算平台如采用集中管理模式，需要与中心云的

管理平台互联AI平台提供能力集和开发环境。AI训练及优化。分布系统集中管理，数据留存。图片视频处理，标记和上报。数据存储查询。AI核心能力。边缘云前端U

按场景提供交互界面。支持图片及视频采集。支持每个采集设备单路或多路识别。5G

网络宏微结合灵活覆盖采集设备接入5G

网络中心云·

支持集中管理模式

边缘计算平台协同Web

服务提供数据查询呈现能力5G智能互联层：5G+AI+MEC,实现机器视觉检测产线质量装配工艺岗

位区

域5G被检测对象

AR和采集终端

5G

网络

应用，平台和边缘云

后台和中心云5G智能互联层：5G+AR

在智能制造应用网络架构议题>

集团与3S战略>

智能制造国家战略>

智能炼厂的理解>

智能炼厂方案>

智能化管理系统SAP

S/4

HANA物流

流程与生产计划智慧化管理系统：

SAP

数字化供应链咨询与实施SAP

制造执行套件设备层DesMC人工输入-操作员面板Poweredby

sAP

HANA自动数据录入(设备连接)车间层理SAP

集

成

业务计划数字化制造洞察本地部署/云部署资产智能网络分布式制造预测性维护EnwirormentalBuiidingManapementMantDutaColectionWirdess

IntegrationSAP

FioriHantHistorianSCADA/HMIPartDBSansonUMSS4HANA生管人员车间领班智慧化管理系统：

SAP数字化制造实现端到端制造流程按工单特性自动：·调道工艺流程.调道检验规则依据现场状况，实时调盛任分派工不合格处元Nareantermanse)SAPMES生产工单按实际生

产批次大小.进行

派工(SFC)·生产计划安排、有限资源排产自动下达生产工半至MES。生产信息自动上传

综合生产分析报表操作员/

质量工程师过程执行&监控生产计划&排产订单派工&调度SAP

MES物料清单工艺路统特性企业生产制造洞察工厂车间实时监控工单/产品追陈追期S|4HANA-对采购、供应、生产、配送和销售的整个供应链环节进行监控与分析，可实现供应链全过程的实时、

全面感知，及时发现供应链各环节的风险；实现对市场的准确预测，提前发现市场机会，给出改进方向。原料分析/预测/测算测算结果原料数据原料采购计划结果

原料反馈

数据智慧化供应链：全供应链环节的监控与分析产品分析/预测/测算测算结果产品销告计划采购

供应

生产

配送

销售原料运输与接

收计划结果

原料

反馈

数据产量数据产

品出

与

配

送计划原料数据生产调度原料数据原料接收产量数据生产计划产品出厂与配

送原料采购合同

执行产品销售合同

执行供产销运存监控与平衡分析装置负荷库存变化数据结果

产量

反馈

数据业务调

整建议经营

数据经营

数据厚料

数据原料

数据经营

数据产量

数据结果

反馈议题>

集团与3S战略>

智能制造国家战略>

智能炼厂的理解>

智能炼厂方案>

智能化生产系统数字化运营：实时掌握全面运营情况，实现管理透明化、可预测可深入分析，实现风

险预警及辅助决策根本原因分析优化提升生产质量财务人力预测分析

仿真模拟计划NPI工程IE口显微镜：能

够基于数据不

断钻取，查看各个细节口望远镜：能

够预测未来，

例如预防性维

护，生产计划

预估口

透视镜：能人员数据(考勤、轨迹、动作…)设备数据(状态、效率、动作…)

产品/物料数据(状态、环节…)环境数据(、湿度、洁净度…)够针对质量、成本等问题进

行根本原因分析数字

化运

营各类

数据

加工

处理端到端运营监控

实时分析生产

数据质量

数据计划

数据成本

数据产线数据实时

采集设备数据装置优化：以全新的视角重新构建装置实时优化的业务装置实时优化一直以来都是企业不断追求的目标，但不同的时代，所采用的工具、所花费的成本、所取得的效果均不同。Leap

RO的意义，在于以全新的视角重新构建装置实时优化的业务。特点跨业务域多维数据关联分析，过程较

为快捷，可视化效果直观，可在多领

域辅助炼厂运行优化。可以实现全装置的实时优化控制，但

技术门槛高，模型构建过程以及实施

过程复杂。能实现单个单元的稳定控制，但不能进行全装置和全厂优化控制。Leap

RO优化控制(RTO)先进控制(APC)常规控制(DCS

操作)基于稳态机理模型，借助APC对生产过程进行优化。多变量动态模型预测控制。比例-积分-微分

(PID)控制，卡边

操作，经验积累。工

作

原

理运用大数据处理的新模式分析炼厂的运行，找出各种变量之间的关联。依赖人的经验，没有模型，没有预测

和优化功能，操作波动较大。通过装置运行模式分析，关联关系分析，装置运行预测与优化，优化效果分析4大功能，为企业用户提供装置关键指标的优化方案，实现装置效益的提升。(注：关键指标包括收率、产品质量、能耗或综合经济效益等等

)领导决策直观展示装置运行模式及可提升空间，提供决策依据优化操作指导装置操作员优化操作，为企业带来实际的经济效益。专家级掌控加强技术人员对工艺的理解，强化生产过程掌控能力效益回顾回顾和统计优化操作带来的效益提升。装置运行模式分析展示装置当前动态状态所

处运行模式及其与当前模

式下最优状态的差距装置运行预测与仇基于装置运行预测，提供

可执行的优化操作方案。关联关系分析展示运行参数间的因果链

路关系装置优化：XX主要功能与价值直观便捷的进行优化效果

观测。LeapRO优化效果分析装置优化：XX产品架构产品分为平台层和应用层。平台层赋予了Leap应用层

装置运行模式分析关联关系分析

装置运行预测与优化

优化效果分析以方便的应用于不同装置和不同的优化目标；应用层直面用户需求，为用户提供便捷的应用。预测与

优化业务配置相关性分析模式识

别分析RO强大的应用扩展能力，产品通过应用模型的扩展，可用户管理权限管理催化裂化轻收优化模型柴油加氢能耗优化模型烟气脱硫收益优化模型接口管理Lims配置层

系统层实时采

集监控数据源配置LEAPHD公式

配置装置

管理数据集模型

配置机理

模板数据

任务服务监控算法配置数据管理平台层模型虞日志RTDB■单装置应用1.实现目标产品收率优化2.实现产品质量优化3.实现约束条件下物流优化，如加氢裂化装置，在满足产品质量要求前提下，优化装置氢耗量；4.实现约束条件下能流优化，如烟气脱硫中，满足排放标准约束下，优化装置能流。5.实现装置综合效益优化1.装置物耗预测：实现装置物耗预测，为企业整体物流调度的规划优化提供装置需求数据，如装置氢气需求量预测；2.装置能耗预测：实现装置能耗预测，为企业整体能流调度的规划优化提供装置需求数据，如装置蒸汽需求量预测；3.瓦斯产量预测：实现装置瓦斯产量和热值的预测，为瓦斯管网的平衡提供数据。

企业应用

装置优化：XX主要应用场景武汉石化>llinhfp应网用2

黑

=人低种我子成总机理理和果

作

保

在

理

开和可正智点用于在产红雄也

·7装置优化：XX应用案例

LeapRO是在历史成功案例基础上发展而来，其前期主要应用于催化裂化装置汽油收率优化，在武汉0.122%

三三

ee

*'2**CE

F0*CAA.1100ACA

2三

二ee*r“t**““2019年4月16日，武汉石化首个生产大数据应用项目通过了技术鉴定，经专家确认，该技术应用达到了石

化行业领先水平，有效提升了武汉石化生产管理水平

和经济效益。1.

项目以催化裂化为应用对象，充分发挥大数据技术的优势，对实际生产运行起到了积极有效的作用；2.项目算法具有创新性，方法论具有先进性。大数据基础平台和炼油装置数据挖掘试点项目通过了评审：石化和某著名企业石化集团得到成功应用。某著名企业石化集团出地以

一

★区★的

00

1

7

年

1

月-

3

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年

1

日

月用

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月机平用

于重大-一，以汽油本身价值计·根据国内已有的利用大数据技术提升催化裂化汽油收率的案例(武汉石化、天弘化学、XX

石

化、茂名石化),汽油收率优化空间在0.5%左

右；·按照武汉石化催化装置年加工处理能力100万吨/年，汽油价格5000(元/吨)计算，多产汽油价值为：1000000*0.5%*5000=

2500

万元/年装置优化：XX经济效益估算直接经济效益估算：以关键指标为汽油收率为例序号产

品出厂价(元/0吨)提升率吨收益(元/吨)1汽

油*6,500.000.00333821.699302842柴油¥6,100.000.00284417.349654253液化气¥5,200.000.0014677.6302561214油浆¥3,100,00-0.007837-24.29529751小计22.3839157收益增加¥22.38序号名称数量单位1能耗80.50千克标油/吨2能

耗

增

加(

%

)0.029673油价V6,500.00元/吨4能耗提升¥15.52元/吨表4-8去年同期每吨增加收益能耗数据参考5月份千克标油为80.50千克标油/吨，能耗上升百分比为2.967%,油

价为6500元/吨，计算出由于汽油收率的提升，能耗上升为15.52元/吨。见表4-9.表4-9去年年同期每吨增加能耗收益增加减去能耗提升，每吨净收益为6.86元/吨。1000000*6.86=

686

万元/年二，以综合效益计根据质量信息及时调整操作，无论原料还是产品，均对质量信息的时效性和全面性提出了较高要求。而传统化验分析时效性较差，在线单物性分析仪表只分析单物性,反馈的全面性不能满足。原料变化时，操作人员需要及时了解原料性质变化情况，以及调整方向，减少装置波动，而非凭借经验进行试探性调整操作，波动大，调节时间长。根据质量信息的反馈，及时调整装置操作参数，减少质量过剩，杜绝质量不合格现象，实现卡边操作，需要及时全面的质量信息作为支撑。原油快评：原油分析现状与矛盾分析原料产品VIEWDEEP第一代与第二代产品展示

VIEWDEEP

工业应用现场ViewDeep

系列产品是面向流程工业物料性质快速检测、在线检测的核心产品，其中“ViewDeep-FTNIR”系列是基于分子光谱技术的在线检测技术，采用全波段、高分辨率的傅里叶变换近红外光谱技术，结合化学计量学分析软件，可以快速(分钟级)、无损在线测量样品的分子振动光谱，并由此计算出产品的组分浓度、物化性质和形态信息等，以达到实时对生产、操作优化提供数据的目的。>探测分子级微观信息智能感知单元>基于近红外光谱技术>内嵌独有数据建模算法>在线检测>快速(秒级)获得光谱>在线获得物性参数>实现产品质量检查与跟踪原油快评：原油近红外快评实现物料性质快速检测、在线检测ViewDeep

系列产品是面向流程工业物料性质快速检测、在线检测的核心产品，其中“ViewDeep-FTNIR”系列是基于分子光谱技术的在线检测技术，采用全波段、高分辨率的傅里叶变换近红外光谱技术，结合化学

计量学分析软件，可以快速(分钟级)、无损在线测量样品的分子振动光谱，并由此计算出产品的组分浓度、物化性质和形态信息等，以达到实时对生产、操作优化提供数据的目的。原油快评：原油近红外快评产品ViewDeep适用于工业在线测量的光谱仪曝光时间可控红外光探测模块VIEWDEEP

与竞品的技术优势

光谱采集和分析软件强度可调的卤素光源模块光谱仪驱动软件原油快评：原油近红外快评应用>充分利用原油快评的测量结果>从静态、单点的原油性质数据，扩展到动态、全线的性质、品种和数量数据>对混合后原油的性质预测>根据测得的原油性质数据，以及一段时间内的库存、供应、需求信息，加工方案，设备限制等，在调度层

面上优化原油资料，合理利用>根据原油性质变化及时调整常减压装置的操作，确保装置运行稳定，为下游装置优化提供前提条件181312石化企业汽油来源包括催化裂化、加氢装置、催化重整、烷基化等装置，不同装置的产品辛烷值不同，为保证调和后的辛烷值满足质量要求，需要优化调和比例。在此过程中还要采购催化剂与

助剂，每年采购费用达亿元以上。因此如何优化全过程汽油生产，同时降低购催化剂与助剂采购

费用，是降低汽油成本、提高效益的重要措施。资源优化：基于大数据技术的汽油池资源优化06最低调和成本与最佳经济效益分析

05外购助辛剂资源与资源优化：基于大数据技术的汽油池资源优化装置上下游相关性

分析外购调和组份资源

与市场分析原料及产品性质相

关性分析04

汽油出厂调和计划价格分析四010302A目标拆解关联分析路径解析目标实现大数据分析路径解析将业务目标拆解为多重目标，以

深度业务梳理、技术梳理和数据梳理为基础，明确优化方向和落地步骤通过分析各对象的生产能力，实

现各类数据泛在连接并确定相应

的业务边界，构建多级分层架构以分析区域、产能、市场、运力等多资源的业务关系与数据关系

为基础，以数据智能体系为核心构建大数据模型解析中心以顶层实现规划为依据、合理架构为依托、智能应用为目标，用

最小的成本、最低的延迟、最佳

的方案最优的生产目标华东华北沿江华南区域运力B铁路管道烷基

化油

价格公路…………装置能力市场信息资源优化：基于大数据技术的汽油池资源优化汽油出

厂计划气油池

优化汽油

价格催化裂化催化重整汽油精制区域企业烷基化●·

·1.市场数据采集技术等获取市场信息数据；2.企业生产计划报表等数据由现有系统接入。数据源1.企业生产计划信息；

2.相关经济指数信息；3.市场相关产品价格信息；

4.企业上报报表数据等；

5.企业生产运行数据。数据预处理1.利用数据建模技术进行报表数据进行结构化处理；2.利用粗糙集算法进行数据初步筛选数据获取优化粒子群算法等预测GRNN

算法等0102资源优化：基于大数据技术的汽油池资源优化相关性分析传递熵算法等试管理系统03050604化生系口汽油资源池的原料/产品价格相关性分析·

对汽油池生产的原料/产品价格与政策相关导向性指数，相关经济指数，市场其他产品价格等数据进行相关性分析，分析各影响因素对各原料/产品价格影响的权重；·

分析单纯产品价格波动之间的相互影响。口

汽油资源池的原料/产品价格预测/诊断·

在相关性分析基础上，将相关性指数达到纳入要求的影响因素纳入建模因素中，预测原料/产品价格随各影响因素的变化规律；·

将预测模型与在线数据相连接，实现在线预测。资源优化：基于大数据技术的汽油池资源优化应用场景·在相关性分析基础上，将相关性指数达到纳入要求的影响因素纳入建模因素中，预测企业各需求项随各影响因素的变化规律；·

以企业汽油生产计划报表中各生产计划数据作为输入数据，预测各需求项，与报表中需求项进行对比分析，分析企业汽油生产计划的合理性。√优化的汽油生产效益目标√汽油调和组份整体采购计划√

企业生产结构计划√

资源分配计划资源优化：基于大数据技术的汽油池资源优化应用场景口

企业需求预测与计划合理性诊断S-Zorb,29%.硫碳回收，4%焦化汽油加氢，2%蜡油加氢4%常减压，11%催化裂化，11%柴油加氢，24延迟焦化，9%催化重整，航煤加氢，3%催化汽油加氢，5%根据近年来炼油装置非计划停工分装置统计，在所有炼油装置统计数据中，加氢装置非计划停工占比47%

。其中柴油加氢停工29

次占24%

,是所有装置中占比最大的。设备维护：设备故障导致非计划停机极大的损害了企业生产效益年度炼油装置非计划停工分布2014年临氢装置非计划停工加氢裂化，

9%制氢，7%9%■建立高压换热器腐蚀预测模型，保证装置长周期安全运行；■建立大数据分析模型，评估装置腐蚀风险，保证平稳运行；■结合加氢装置工业数据进行工业验证。针对柴油加氢高换系统腐蚀引起的问题，建立腐蚀预测模型，确认腐蚀的原因和类型，并给出防腐措施建议。应用大数据技术对历史数据进行深层次的分析挖掘，建立柴油加氢高换系统腐蚀预测模型，评估装置的整体运行状态。通过预警和预测模型的应用，使加氢装置达到长周期运行。k设备维护：基于大数据技术的加氢装置设备腐蚀预测和风险评估目标二目标一目标三腐蚀问题调研

腐蚀性能评价流速变化模拟系统腐蚀

预测模型原料氯化物形态上游对加氧原料氯化物的影响1、腐蚀是多种因素的综合作用，具有局部性、突发性和多变性的特点，

一般方法预测预

警加氢高换系统难度大。2、传统的分析方法，需要大量的化学分析、专家经验等。3、远程诊断系统有大量工艺运行数据、结合国内腐蚀研究内容，应用大数据方法实现对加氢装置高换系统腐蚀的预警和预测。设备维护：基于大数据技术的加氢装置设备腐蚀预测和风险评估氯化铵溶液静态腐蚀换热器流速

流态模拟加氢原料

氯化物来源氯化铵溶液动态腐蚀防腐措施

建议流态变化模拟流速流态

分析模型结果通过提取发生装置结盐腐蚀前后装置数据并进行关联性分析，评价加氢装置的整体运行状态和高换系统的运行状态。当装置运行中腐蚀风险提高时能及时报警。对高换系统偏离正常工况进行报警。给出高换系统正常工况和非正常工况的范围，当运行工况开始偏离正常工况时提前给出报警。并给出引起报警的根原因，找出报警贡献最大的参数。对高换系统进行报警。当高换系统时能根据参数变化及时给出分析、及操作指导。设备维护：基于大数据技术的加氢装置设备腐蚀预测和风险评估响值风贴

权密法用I数据样本收集样本多维分析数据样本验证可视化展示模型

验证模型期作条件n/LMES数据

设备数据

LIMS

数据实时数据其

它设备维护：基于大数据技术的加氢装置设备腐蚀预测和风险评估腐蚀预测模型库腐蚀预测样本库腐蚀预警样本库

腐蚀预测模型

腐蚀预警模型数据诊断大样本模型流动腐蚀实时专家诊断监管系统样本模型BP神经网络

ELM

SOM决策树

PCA小波动分析PLSHotelingT数据挖掘方法模型应用层一高换系统腐蚀预警高换系统腐蚀预测数据整定数据抽取防腐建议数据整定数据抽取数据质量管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，保证一个预先定义好的高质量的分析结果；建立系统运行过程中的数据质量管理体系，保证预测计算的正

确性。针对炼化企业加氢装置高换系统的腐蚀问题，采用大数据技术分析产生腐蚀