工业互联网赋能能源化工行业数字化转型研究报告（2025年）

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工业互联网赋能 能源化工行业数字化转型 研究报告 （2025 年） 中石油（北京）数智研究院有限公司 工业互联网产业联盟（AII） 2025 年 5 月 引 言 党中央、国务院高度重视数字化转型。党的二十大报告指 出“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业 化，加快建设制造强国、网络强国、数字中国”。《中共中央 关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确提 出“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，加快推进新 型工业化”。 能源化工行业是国民经济支柱产业，具有产业链条长、涉 及领域广、技术含量高、经济带动性强等特点，工业互联网作 为数字经济与实体经济深度融合的关键基础设施，正不断催生 新产业、新模式、新动能，成为培育新质生产力和支撑新型工 业化加速发展的重要驱动力量。通过工业互联网赋能能源化工 行业数字化转型，是推动行业高质量发展、提高产业链供应链 韧性和安全水平的重要抓手。当前能源化工行业企业普遍认识 到数字化转型的重要性和紧迫性，探索开展了一系列面向科技 研发、生产运营、经营管理等方面的实践探索，但仍存在实施 路径不清晰，实施方法不明确等问题。 为引导能源化工行业深化数字化转型，本报告面向行业发 展需求，探索工业互联网赋能能源化工行业技术架构，梳理依 托工业互联网开展数字化转型的方法实践，为企业转型提供有 益借鉴。 目 录 一、工业互联网发展现状 ................................1 （一）工业互联网的内涵与意义 ..........................1 （二）全球工业互联网的发展 ............................2 （三）工业互联网通用体系架构 ..........................4 （四）工业互联网技术产业发展趋势 ......................5 （五）工业互联网特征优势 ..............................6 二、能源化工行业背景形势 ..............................7 （一）国家高度重视能源化工行业安全与转型发展 ......... 8 （二）我国能源化工行业向高端化、智能化、绿色化演进 ... 8 三、工业互联网赋能体系架构 ...........................10 （一）设备边缘层提供物联设备接入和边缘计算能力 ...... 10 （二）资源层提供底层基础设施支撑能力 .................12 （三）平台层提供基于数据模型贯通的技术服务能力 ...... 14 （四）应用层提供场景化解决方案服务能力 .............. 16 四、工业互联网赋能能源化工行业作用价值 .............. 17 （一）基于平台化的新型研发设计创新范式 .............. 17 （二）基于智能化的高效精益生产 .......................18 （三）基于新兴技术的智慧经营决策 .....................18 （四）基于网络化协同的销售营销新模式 .................19 （五）基于数字化绿色化协同的 HSE 管理升级 ............ 19 五、工业互联网赋能能源化工行业应用 ...................20 （一）工业互联网驱动的智慧工程设计与建造 ............ 20 （二）工业互联网驱动的研发设计创新 ...................23 （三）工业互联网驱动的生产运营优化 ...................25 （四）工业互联网驱动的经营管理优化 ...................28 （五）工业互联网驱动的营销销售变革 ...................29 六、能源化工企业实施策略 .............................31 1 一、工业互联网发展现状 （一）工业互联网的内涵与意义 近年来，数字经济浪潮席卷全球，新一轮产业变革蓬勃兴 起，以未来网络、数字孪生、大数据、人工智能等为代表的新 一代信息技术与工业技术加速融合，在一定程度上颠覆了传统 的生产和商业运营模式。各工业大国凭借各自在信息技术领域 的领先优势，加快实施一系列针对传统工业数字化转型升级的 “再工业化”战略，谋求抢占新一轮竞争制高点。通过数字化 转型保持长久活力和竞争力，已成为发展的“必答题”。工业 互联网作为传统工业数字化转型的关键路径之一，正成为各国 改造提升传统工业、塑造未来产业竞争力的战略选择。 传统工业 IT 架构采用垂直耦合的模式，易导致数据碎片化、 信息孤岛化、技术异构化，负责不同业务环节或流程的子系统 间彼此孤立，无法满足新形势下企业统筹规划、决策优化、高 效管理及敏捷响应等新需求。在此背景下，以泛在互联、全面 感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、 高效传输、精准分析和智能反馈，形成覆盖全产业链、全价值 2 链的新型工业网络协同制造与服务体系，推动传统产业加快转 型升级、新兴产业加速发展壮大。 近年来，工业互联网在实体经济数字化转型中扮演着愈发 重要的角色。作为数字经济与实体经济融合的重要载体，工业 互联网深入能源、化工、交通等多个领域，提供强大的网络连 接、计算处理和数据分析等新型能力支撑，通过优化资源配置 和促进产业链协同，推动各行业研发模式创新与生产流程优化， 助力传统工业制造体系和服务体系的重构。 如今，新一轮科技革命深入发展，技术创新进入了前所未 有的密集活跃期，人工智能技术的崛起，特别是大模型的广泛 应用为传统工业发展带来全新范式。汇聚了算力、数据、算法 及知识的工业互联网，已经成为人工智能技术落地的重要载体。 通过工业知识注入，实现工业机理与通用人工智能大模型的有 机结合，一系列具备工业文本生成、知识问答、理解计算、代 码生成及多模态处理等核心能力的工业大模型不断涌现，进一 步助力实体经济的数字化转型。 （二）全球工业互联网的发展 工业互联网概念由 GE 公司于 2012 年首次提出。GE 将工业 互联网定义为一个开放的、全球化的，将人、数据和机器连接 起来的网络，核心要素包括智能设备、先进的数据分析工具以 及人与设备的交互接口。2016 年，在工业和信息化部的领导下， 3 由中国信息通信研究院牵头，联合相关企业成立了工业互联网 产业联盟（AII），明确工业互联网定义“是新一代信息技术与 工业系统全方位深度融合形成的产业和应用生态，是工业智能 化发展关键的综合信息基础设施”。工业互联网是以机器、原 材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础， 通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处 理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。 放眼全球，各工业大国均出台了工业互联网领域的顶层战 略，加快推动工业数字化转型与智能化发展，强化工业核心竞 争力，抢占竞争制高点，夺取发展主动权。美国高度重视发展 制造业，多年来持续并强化布局先进制造业，坚持市场化原则， 依托其行业巨头强大的互联网技术和发达成熟的市场机制发展 工业互联网，自 GE 提出“工业互联网”概念来，先后成立了工 业互联网联盟（IIC），发布了工业互联网参考架构（IIRA）。 德国是全球率先提出工业 4.0 概念的国家，自 2010 年起先后提 出《高技术战略 2020》、《工业战略 2030》、《人工智能战略》 和《德国新数字化战略》等一系列战略规划，依托制造业优势， 在政策层面激励工业互联网平台技术创新。日本依靠自身高科 技优势，明确提出日本产业新未来愿景“互联工业”概念，积 极构建人、设备与系统相互交互的新型数字社会。近年来，我 国陆续提出了“智能制造”和“工业互联网”建设目标。2018 4 年以来，工业互联网连续 8 年写入政府工作报告，“十四五” 规划和 2035 远景目标纲要明确提出要“加快建设新型基础设 施…积极稳妥发展工业互联网”。经过多年的发展，我国工业 互联网从无到有、从小到大，具有一定影响力的工业互联网平 台达数百家，国家、省、企业三级协同联动的技术监测服务体 系基本建成，有效带动企业“上云用数赋智”。 （三）工业互联网通用体系架构 2017 年，工业互联网产业联盟在工信部指导下组织编写 《工业互联网平台白皮书》，其中指出“工业互联网平台是面 向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采 集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供 给、高效配置的工业云平台”。其通用体系架构如下所示： 图 1 工业互联网通用体系架构 5 边缘层通过各类通信手段实现对各类设备、传感器、PLC、 控制系统等的海量数据采集，依托协议转换实现多源异构数据 的标准化，利用边缘计算实现底层数据的汇聚处理。基础设施 层以公有云、私有云、混合云等云资源的方式提供可弹性调度 的计算、存储和网络资源，并对云资源进行统一编排，智能监 控和优化资源分配，同时保障数据传输过程中的安全。平台层 提供工业数据管理能力，将技术、知识、经验等资源固化为可 移植、可复用的工业微服务组件，构建应用开发环境，实现工 业软件的快速研发。应用层聚焦数据科学与工业机理的深度融 合，形成各类工业软件，为设计、生产、管理、服务等各业务 环节提供数字化服务。 （四）工业互联网技术产业发展趋势 网络、平台、安全作为传统工业互联网三大核心，重点服 务于工业数据互联互通的需求。随着数字技术与工业体系深度 融合，工业互联网产业边界向传统工业技术服务业渗透，传统 装备、自动化、工业软件产业加速升级，智能装备、新型工业 软件等新兴产业涌现并发展壮大，成为工业互联网体系中不可 分割的组成部分，推动实现更大范围、更高效率的工业大数据 采集、连接与汇聚，进一步催生了海量智能决策分析的需求， 工业智能产业随之崛起，工业互联网产业体系进一步延伸。 6 当前，工业互联网正处于融合应用与技术变革的交织阶段， 能源化工行业已开展初步应用，实现能源化工、大数据、人工 智能等技术交叉系统性突破，针对共性问题形成了面向能源化 工行业的解决方案，构建新型工业应用，加速核心技术创新。 国内外工业软件巨头已依托平台开展全链条工业软件云化重构， 加快上云迁移，变革型技术产品不断涌现，并持续向高价值场 景适配验证。数据集成能力进一步加强，工业互联网集成技术 向更深层次的模型集成和更广范围的数据主线演进，为数据和 模型融合决策提供底座支撑，使更深层次的互联互通互操作成 为可能。识别类、数据建模类、知识推理决策类以及组合优化 类等传统工业智能由简单感知识别向深度认知演进，随着应用 认知水平依次递升，应用范围加速由质检、巡检等外围环节向 工艺优化、设备运维等核心环节演进。 （五）工业互联网特征优势 泛在感知。通过遍布厂区的传感器、智能设备和物联网技 术，工业互联网能够对生产环境中各种参数实现实时感知，全 天候监测如温度、压力、流量、化学成分等关键参数，并统一 汇聚到中央控制系统，实现生产过程中每个参数的高可视性、 高透明度，确保潜在风险与异常情况及时发现和响应。 网络协同。通过工业互联网实现各个生产环节和部门之间 的高效协作。利用网络将不同地点的数据和计算资源进行整合 7 和治理，实现跨部门、跨区域的实时数据共享，各部门可以实 时获取生产数据和信息，协调生产活动，从而提高生产效率和 响应能力，减少信息孤岛，增强生产过程整体协调性和灵活性。 智能分析。利用大数据、人工智能等新兴技术对收集到的 大量数据进行深入挖掘和建模。通过对海量数据的处理和分析， 揭示出生产过程中的模式和趋势，根据历史数据预测未来的生 产情况，减少设备故障和停机时间，优化生产工艺，提高资源 利用率，推动生产过程的整体智能化升级。 知识复用。利用工业互联网实现对生产运行中的数据、机 理、专家经验、工业模型等工业知识的沉淀和重构，提高工业 知识的利用效率和复用水平，构造工业知识创造和传播新体系， 降低创新成本和风险，提高研发效率。 应用创新。依托开放平台和 API 集成技术，提供可扩展的 环境，允许第三方开发者基于现有的数据和功能进行创新，创 建适应行业需求的定制应用。通过 API 集成，工业互联网平台 能够与其他信息系统进行无缝对接，扩展其功能和应用场景。 企业可以依托平台，基于已沉淀行业知识、应用新兴技术，开 发新工业应用，不断提升生产过程的智能化和灵活性，为企业 提供丰富的创新空间，推动新技术和新应用的不断涌现。 二、能源化工行业背景形势 8 （一）国家高度重视能源化工行业安全与转型发展 构筑能源安全防线。当今世界正经历百年未有之大变局， 全球能源体系加速转型、国际政治秩序深度调整，能源安全面 临前所未有新挑战。我国积极实施“四个革命、一个合作”的 能源安全新战略，推动能源消费革命、能源供给革命、能源技 术革命及能源体制革命，全方位加强国际合作，实现开放条件 下的能源安全。 推进清洁能源转型。我国深入推进能源生产和消费方式变 革，全面提升能源供给保障能力，能源绿色低碳发展实现历史 性突破，有力保障经济社会高质量发展，清洁能源发展驶入快 车道。未来将聚焦增强能源生产能力弹性、优化能源结构、提 升清洁能源比重等方面，推动绿色低碳转型，强化煤电清洁改 造，减少化石能源依赖，提高能源利用效率。依托技术创新与 国际合作，弥补技术短板，增强国际竞争力，并通过跨国合作 共促绿色能源发展，为经济社会高质量发展提供坚实的能源支 撑。 （二）我国能源化工行业向高端化、智能化、绿色化演进 强化高端化、差异化品牌建设。持续加大技术研发投入， 提升产品的技术含量和附加值，从而持续推出高端化、差异化 的产品。通过先进生产工艺的引入和产品结构的优化，满足市 场对高品质、高性能产品的需求，巩固行业竞争优势。从产品 9 物理特性、功能用途、设计理念、客户服务等多层面实现多元 化差异，为高端化产业链的建立奠定基础。 加速技术创新与智能制造升级。以国家战略需求为导向， 集聚力量开展原创性、引领性科技攻关，坚决打赢关键核心技 术攻坚战，突破关键核心技术瓶颈，加速推进新型关键技术的 研发和科技成果的高效转化。加大新能源、新材料及节能环保 技术研发投入，强化智能制造与绿色低碳技术协同发展。深化 供给侧改革，优化产业结构，全面淘汰落后产能，实现绿色化、 生态化及高质量发展。 深化数字化转型、智能化发展。为应对市场与技术的迅速 变革，通过构建数字化基础设施，实时感知、收集和分析生产 数据，实现从原材料采购到产品销售的全流程运营优化，开展 生产过程中的精准控制与优化调度，提升全流程产业链的数字 化、智能化水平，为行业的可持续发展注入新动能。 推进绿色低碳转型。绿色低碳转型不仅是对全球可持续发 展目标的积极响应，也是行业自身转型升级、实现高质量发展 的内在需求。通过数字技术实现资源的优化配置和高效利用， 降低传统化石能源的消耗，优化碳排放。 开展产业链协同布局。产业链协同是能源化工行业优化资 源利用、提升市场竞争力的重要途径，通过上下游企业的紧密 合作与信息共享，行业内资源得以高效调配，形成全产业链一 10 体化的协同体系，不断推动生产流程和技术的优化升级，保证 能源供应的稳定性和安全性。 三、工业互联网赋能体系架构 工业互联网赋能能源化工行业转型体系架构的关键是以平 台为核心，在通用体系架构的边缘层、资源层、平台层、应用 层四层体系基础上，结合能源化工行业特征和业务需求，开展 各功能模块的优化与创新，推动能源化工行业智能化、协同化、 个性化、服务化等行业新生态，如图 2 所示。 图 2 工业互联网赋能能源化工行业数字化转型体系架构 （一）设备边缘层提供物联设备接入和边缘计算能力 设备边缘层为工业互联网提供数据基础，通过部署于生产 现场的智能物联设备，实现对生产现场物料、设备、环境、人 员等各类关键信息的实时采集、连接与传输。设备边缘层主要 涵盖物联网和边缘计算等模块。在物联网感知设备方面，借助 11 集散控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、远程终端 单元（RTU）等精准控制生产流程，智能仪器仪表精确采集实时 数据，联合智能机器人、无人机等智能设备及其他端侧设备等 共同构成设备边缘层的感知网络。物联网通过构建各类感知设 备与平台层的连接，接入各类型智能设备，具备复杂多样的异 构网络协议解析能力；利用物模型等技术，抽象化描述设备的 物理特性和行为逻辑，为资源层提供了统一、标准的物联数据 接入接口。边缘计算为设备边缘层提供数据处理与分析能力， 与云计算相互补充有效解决传统云计算模式下的数据传输延迟、 带宽瓶颈以及隐私安全等问题。边缘计算节点接收物联网系统 收集的数据，并利用节点管理平台对边缘节点进行监控与管理， 确保边缘计算体系的稳定运行。节点侧的智能模型开展数据处 理和分析工作，并将数据上传至轻量数据湖，对关键数据进行 存储与管理，降低了数据传输的延迟与成本，提升了数据处理 的效率与准确性，为实时决策与智能控制提供了支持。 设备边缘层与云侧、端侧设备协同工作，构成工业互联网 的完整生态体系。在此体系中，云端作为数据处理与分析的中 心，负责存储大量数据、运行各类算法以及提供全局优化决策； 设备边缘层则负责实时处理和分析靠近数据源的关键数据，减 轻云端的负担，同时确保数据的实时性与准确性；端侧设备作 为数据采集与反馈控制的终端，通过物联网技术与边缘计算层 12 紧密连接，实现了数据的快速传输与智能响应。云边端的协同 工作，提升了工业互联网的性能与效率。在具有高噪声、强干 扰、动态性强且不稳定性强的复杂网络环境下,工业边缘设备连 接上层云端设备和底层工业终端设备的协同管控、平衡传输、 实时计算技术,是未来工业互联网设备边缘层的核心技术。 图 3 工业互联网赋能能源化工行业体系架构—设备边缘层 （二）资源层提供底层基础设施支撑能力 资源层统一管理工业互联网平台所需的基础设施资源，包 括数据资源、算力资源和网络资源等，以确保平台的高效、稳 定与安全。 数据资源包括以数据仓库、数据湖为代表的新型数据管理 技术能力，通过对企业级、专业领域级等不同范围、不同类别 的数据开展汇聚和治理，形成完整的数据生命周期管理体系， 构建全域数据地图，打造数据要素基础。 13 算力资源指由通用算力、超算算力和智算算力构成的计算 能力矩阵，通用算力支持企业日常运营中的普通算力需求，处 理广泛的计算任务，如业务处理、数据分析等；超算算力凭借 其浮点运算能力，专注于解决大规模数值计算、复杂物理模拟 等科学计算问题；智算算力则聚焦于人工智能和机器学习领域， 通过定制化的深度学习框架、高效的模型训练与推理引擎，加 速人工智能应用的开发与部署。 网络