数字化工厂介绍 目 录 1 数字化工厂概念 2 数字化工厂建设 3 建设数字工厂的意义和方法 4 数字化工厂的发展趋势 1.1 数字化工厂起源 1.2 广义数字化工厂 1.3 数字化工厂 1.4 数字化管道 1.5 数字化油田 2.1 现状分析 2.2 建设思路 2.3 功能建设 2.4 数据建设 2.5 关键技术 1 、数字化的起源 数字化工厂（ 数字化工厂（ DF ）是指以产品全生命周期的相关数据为基础， 在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进 一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。 现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，它的出现给 基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间 的桥梁。 “ 数字化工厂”提供了全面的制造过程管理，在实际产品生产前，在 计算机模拟的 计算机模拟的环境中完成虚拟生产全部过程，生成经过“数字化工厂” 验证过的、实际生产所需的各种工艺数据和文档。 工 作 流 程 通过系统集成，从设计部门的 PDM 系统中自动下载产品相关数据。 从设计部门获取产品数据： 从资源库中自动下载相关资源数据；在“数字化工厂”环境中建立相关项目的资源库。 从工装工具、生产部门获取资源数据（ 2D/3D ）： 在“数字化工厂”规划模块中进行协同规划或导入工艺部门已有工艺信息。

食品饮料 MES 解决方案 - 搭建面向智能制造的 精益 数字化工厂 2 食品饮料 MES 项目技术方案目录： 施耐德食品饮料 MES 产品架构 施耐德食品饮料 MES 解决方案 3 施耐德食品饮料 MES 产品架构 4 Confidential Property of Schneider Electric 软件 服务 世界一流 的产品 系统 工业现场 设备

智慧安全监管信息化工程 规划方案 委托单位：XXXXX 编制单位：XXXXX 编制时间：XXX 目录 第一章规划总说明 1 1.1项目名称(项目修改) 1 1.2项目建设单位及负责人（项目修改） 1 1.3初设及概算编制单位（项目修改） 1 1.4初设及概算编制依据（项目修改） 1 1.4 1项目名称(项目修改) 1.2项目建设单位及负责人（项目修改） 建设单位：XXX 项目负责人：XXX 1.3初设及概算编制单位（项目修改） 1.4初设及概算编制依据（项目修改） XXX智慧安全监管信息化工程的建设依据国家政策背景以及相关法律规章、国家和行业相关标准、等资料进 行规划规划，具体如下： 1.4.1政策背景 《2006-2020年国家信息化发展战略》 中共中央办公厅、国务院办公厅印发 《国家安全生产监管信息平台总体建设方案》的通知（安监总规划〔2015〕6号） 为加快推进安全生产信息化建设与应用工作，实现安全监管监察系统安全生产信息的互联互通、信息共享， 结合国家发展改革委批复立项的安全生产监管信息化工程，国家安全监管总局研究制定了《国家安全生产监管信 息平台总体建设方案》并就有关事项通知如下： （1）加强规划与建设。各地区要加快安全生产信息化规划与建设，参照《国家安全生产监管信息平台总体建

数字化工厂解决方案助力 中国制 造 2025 S EMENS n · , r u i 如需更多方案添加小助手微信： YGT17131008007 产品研发与企业管理 n NX n Simcenter n Teamcenter n Tecnomatix n Line Designer P L M 生产的管理与监控 如需更多方案添加小助手微信： YGT17131008007 工业网络 国际标准 ISA-95 大数据分析 数字化运维 虚拟现实 物料计划 生产计划 智能仓储 智慧营销 虚拟仿真 数字化工艺 作业计划 TIA 全集成自动化 Digital Twin 数字化经营 供应链和物流轴 供应商 如需更多方案添加小助手微信： YGT17131008007 sim center TM 数字化设计 创意需求 simatic IT 仁 A 与 T A R 企业经营和工厂生命周期轴 数字化工厂 pre actor Restricted © TTSF 2017 MES 系 统 服务 销售订单 试验验证 智能采购 天拓四 方 15 余年一直专注于工业领域应用解决方案 助力中国制造

石油化工企业采购数字化转型 项目建设方案 2 Key Questions – Our Point of View Executive Summary Our Understanding Approach and Deliverables Project Organisation Accenture Digital Assets and Experience Appendix 议程 通过大数据和深度供应分析能力实 现的预测性和 / 或规范性数据驱动 洞察 基于云的预批准的公共和私人“商店”集合 使用采购门户和电子采购渠道，以简化 P2P 流程 用于驱动洞察、跟踪趋势主题和突 出危险信号的数据可视化工具 比较分析功能，可查看支出和选定 的周期时间 合作伙伴与第三方合作，清理和分 类其支出，并监控交易周期时间以 完成购买 电子采购（自动请购单录入和处理）与 审批工作流 支出清理、标准化和分类，有些报 开发了分析工具，分为三个阶段：模型设计、模型数据和概念验证，并实施了一个仪表板，使 库存和详细的根源分析可见。 • 分析试点原型 • 采购分析 15 全球油气公司 周转分析 • 咨询公司实施了可视化工具和分析引擎，以实现实时决策，保持周转率在正轨上，并实现了 7000 万美元的节省 • 通过可扩展的方式利用大数据、传感器和平板电脑等预先配置的技术，管理 2500+ 名承包商在 周转期间的工作

协同研发 自动排产 及交期预 估 三维结构 化工艺 全过程 质量管理 数字孪生 研发仿真 基于三维 模型的设 计 智能仓储 与物流 重点关注场景 战略提取 智慧能源 管理 智能设备 管理 变压器产业数字化建设特点和重点 变压器产业需重点关注数字化场景 11 • 重视质量：通过质量策划及执行过程中的数据采集，结合算法优化工艺，通过工艺控制点管控提升生产过程质量（如变压器时 采购供应 产品需求 产品设计 生产规划 产品支持 工艺设计 基于三维模型的设计 数字化研发质量 管理 自动排产及 交期预估 数字化制造 质量管理 数字化质量 全过程追溯 三维结构化工艺 数字孪生研发仿真 制造 交付物流 售后服务 全球产品 协同研发 变压器产业现状及数字化举措分析 研发 / 设计 工艺 生产 / 设备 质量管理 现状与问题 对标 / 最佳实 践 数字化核心举措 新材料产业 火电厂产业 矿山产业 变压器产业现状及数字化举措分析 研发 / 设计 工艺 生产 / 设备 质量管理 现状与问题 对标 / 最佳实 践 数字化核心举措 • 结构化工艺、 BOM 等交付质量不高，制约数 字化工厂业务的深度应用 • 标准工序库、工艺路 线库覆盖率低，工艺设计 平 台 不 统 一 ， MPM 和 CAPP 并存 • 基于三维模型规划和 验证工艺能力不足，影响 设计效率

有竞争优势的化工园区 依、、、 创新发展： 20+ 共性技术 ， 40 + 新产品 五大主要目 标 产业结构： 75 % 新材料 依、、、 数字化转型： 30+ 智能工厂 ， 50 + 智慧园区 石化、煤化 工 等 重 点 领 域 企 业 主 要 生 产 装 置 自 控 率 达 到 95% 以 上 ， 建 成 30 个 左 右 智 能制造示范工厂、 50 家左右智慧化工示范园区。 加快新技术新模式协同创新应用，打造特色平台 推进示范引领，强化工业互联网赋能。 六大工作任务 推动产业结构调 整 强化分类施策，科学调控产业规模 加快改造提升，提高行业竞争能力 加快绿色低碳发展 发挥碳固定碳消纳优势，协同推进产业链碳减排 着力发展清洁生产绿色制造，培育壮大生物化工 优化调整产业布局 统筹项目布局，促进区域协调发展 引导化工项目进区入园，促进高水平集聚发展 夯实安全发展基础 增强原料资源保障，维护产业链供应链安全稳定 -3- l 1.1 “ 十四五”推动石化化工行业高质量发展的指导意见 -4- 转型成效 突出 示范引领 增强 数字化水平 提高 支撑保障 增强 解决方案 上新台阶 01 强化标准基础， 科学评估数字化现状水 平 1. 健全标准体系： 发布实施石化、 化工行业智 能 制 造 标 准 体 系 建 设 指 南 ， 健全涵盖基础共性、 重点领域应用、

概块 个性 互联 聚性 化工生产业务 企业本质安 全 内外部管理协同 协同办公 流程管理 知识管理 人力资源 移动办公 外延并购 品牌建立 工业互联 产业链协同 生态协同 生产管理 供应链管理 设备管理 能耗管理 质量管理 风险分级管控 隐患排查治理 重大危险源监测预警 生产过程安 全监管 安 全标 准化管理 化工企业的四大挑战 经营运行管控 建立企业资源计划系统，实 建立企业资源计划系统，实 现企业经营、管理和决策的 智能优化 5 安 全 环 保 与应 急 在安 全与环 境风险区域实 现自动检测监控，建立在 线应急指挥联动系统 数字化工厂 企业总体设计、工艺流 程及布局建立数字化模 型 1 2 在线监测监控 建立数据采集和监控系统， 生产工艺数据自动数采率 技术 技术融合 创新商业模式 商业智能 十 供应链管理 十 生产执行管理 + DCS + PLC + 云计算 业务融合 九大核心价值之一 技术、产品、业务深度融合，打造化工工业升级 生产有序 提升质量 降低能耗 设备可靠 本质安 全 降低成本 生产管理 质量管理 能源管理 设备管理 安 全管理 成本管理 高效产品制造模式 产品融合 化 工

智能加工中心与 生产线 智能工厂 智能化工厂 ePICOR EPICO R 基于智能制造的数字化模型 智能 决策 企业绩效管理 EPM / 商业智能 BI/ 决策支持系统 DSS 经营大数据质量大数据制造大数据 大数据分析 BIG DATA 智能 研发 产品生产周期管理 PLM 数字化设计 / 数字化工艺 / 数字化仿真，项目管理 / 研发成本管理 联路最装 智能化生产控制中心 智能化工厂 智能化仓储 / 运输与物流 ePICOR · 直接驱动连接 OEM · 16 个数字 信号 · 12 个模拟信号 · 最快 2000/ 每秒 ▶ 数据采集设备用于向服务器发送实时信 息 Interface Unit) MIU(Machine 数字化工厂 PL C 案例： Boers &Co 公司，专业从事精密工程、钣金和机电一体化等业务。自 3% 9.8% 不加设备，增加产能，提高 OEE ( 全局设备效 率 ) ePICOR 节省周期时间 10.8% 调度时间节省 12.6% Epicor 数字化工厂解决方案的效 益 成立于 1972 年 ▶ 约 10 亿美元收入 世界各地约有 3,800 名员工、 400 家合作伙伴 以客户为中心 ▶ 为全球企业提供标准阶梯式解决方案 20,000