国家对安全、环保、应急管理的要求不断提高 智慧化工园区 借助信息技术，提升园区的综合水平 一、背景 本标准规定了智慧化工园区的 建设总则、基础设施、数据资 源、安全体系、环境生态、应 急响应、能源管理、封闭园区、 公共服务、园区办公、智慧决 策、运维服务和保障体系。 本标准适用于化工园区内新建、 扩建和改建的各类业务应用系 统的建设、管理、维护和使用。 二、范围 数据集成、数据模型、数据治理 视频云 IOT 大数据 ICP GIS SSO LBS 智慧服务 应急响应 环境生态 资产管理 园区安监 智慧办公 云数据中心 模块化机房 智能设备集 成 数据交换平台 通用数据支撑 安全生产检测数据 安全指标与预警 环保指标与预警 企业预处理排口 建设应急演练管理体系，实现典 型事故场景的常态化虚拟演练和 过程考核自动化，支持演练计划、 演练脚本灵活编辑和实施，支持 演练全过程跟踪管理和考评。 应急响应总结 对应急响应全部过程的整体评估 与智能化总结，宜能对事件的发 生、发展，综合研判和处置等信 息进行汇总和自动生成总结报告， 满足总结报告制作、存档、上报 和分发等要求，可实现对各类事

。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 低，响应市场需求能力弱。  自动化阶段：随着自动化技术的引入，生产线开始实现机械 化，但信息孤岛问题依然存在，各个环节之间缺乏有效的数据 共享。  智能化阶段：大数据、云计算、人工智能等新兴技术的广泛应 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。  供应链管理：利用模型进行需求预测和库存优化，提升供应链 的响应速度和灵活性。 这些应用不仅能够直接提升企业的生产效率，还能够为决策层 提供更为精准的数据支持，使生产过程更加智能和灵活。随着 AI 技术的不断成熟，未来 AI 大模型将在智慧工厂的各个层面发挥着 传统的生产模式已难以满足市场对灵活性、效率和个性化的要求。 因此，构建智能化的制造体系，尤其是实现大规模个性化定制的能 力，已成为提升企业竞争力的关键。而 MDC（Manufacturing Data Cloud）项目正是响应这一时代需求的重要举措。 MDC 项目的必要性体现在以下几个方面：  效率提升：通过数据驱动的智能决策，MDC 能够优化生产调 度、减少设备停机时间，实现生产过程的高度自动化和智能 化，从而显著提升生产效率。

工艺参数智能推荐（减少试错实验次数） 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测 ➢ 动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间 ➢ 设备健康管理：提前预测故障发生概率 (3) 供应链类大模型 ➢ 需求预测：融合宏观经济指标的预测误差率 ➢ 物流优化：动态路径规划使运输成本降低 ➢ 风险预警：提前识别供应链中断风险 ➢ 传统模型： 单点应用：独立服务于特定环节（如预测性维护或视觉检测） 响应延迟：某冲压产线质量检测系统存在 200ms 决策延迟，导致 0.5%的漏 检率 人机交互：需专业算法工程师解读结果，某钢铁企业模型决策接受度不足 50% ➢ 工业大模型： 闭环控制：实现"感知-决策-执行"毫秒级响应，某光伏电池片分选系统将吞 吐量提升 22% 自主优化：基于强化学习的参数动态调整，某注塑机工艺优化周期从 5G 技术则以 其低延迟和高带宽的特点，为工业大模型的实时性提供了保障。例如，在远程 设备监控场景中，5G 网络可以将设备的运行状态实时传输到云端，由大模型进 行分析并生成优化方案，从而实现快速响应。 基础设施层通过云端、边缘端和本地的协同计算，进一步提升了工业大模 型的灵活性和适应性。在云端计算中，依托强大的云计算资源，工业大模型可 以进行大规模训练和推理，适用于对算力需求极高的任务。然而，在一些对实

健全完善电力需求响应机制 推动电力需求响应市场化建设，推动将需求侧可调节资源纳入电力电量平衡，发挥需求侧 资源削峰填谷、促进电力供需平衡和适应新能源电力运行的作用。全面调查评价需求响应 资源并建立分级分类清单，形成动态的需求响应资源库。拓宽电力需求响应实施范围，通 过多种方式挖掘各类需求侧资源并组织其参与需求响应。加快推进需求响应市场化建设， 探索建立以市场为主的需求响应补偿机制。明确用户侧储能安全发展的标准要求，加强安 鼓励储能设施参与电网调峰，提高经济效益 37 开展虚拟 电厂试点 示范 全面摸排可调节资源，收集可调节设备、可聚合容量、响应方式、响 应时长等关键信息，制定可调节资源开发和利用方案 38 探索以建筑可调节负荷资源为依托，试点建设园区虚拟电厂 39 建立虚拟电厂参与需求侧响应和电力市场辅助服务的体制机制、市场 规则和技术规范 40 实现工业负荷、分布式光伏、充电桩等多类类多元异构可调节资源的 编制发布建筑账户碳评价指南 113 鼓励大型公共建筑建设能源管理平台 114 鼓励机关办公建筑、大型公共建筑采用合同能源管理、能源托管等市 场化服务方式 115 开展建筑群整体参与电力需求响应，参与电力辅助服务，建设楼宇级 虚拟电厂 116 逐步推广新建公共建筑设计阶段建筑碳排放分析报告编制要求； 117 打造零碳建筑、“碳中和”酒店、“碳中和”商场等标杆 118

从宏观角度上，IBM 供应链数字化转型的 核心是优化感知与响应能力。该目标需要 提升数据民主化，即结合认知控制塔、认 知顾问、需求供应规划及风险韧性解决方 案，实现自动化和决策增强。目前，认知 控制塔已升级为增强型生成式 AI 智能层， 配备供应链数字助手。 该系统利用 IBM 的 AI 技术，能够实现自然语 言查询和响应，加速决策流程，并提供切实 可行、多种多样的解决方案。用户可以使用 AI，最显著的三大好处是提升运营绩 效、增强企业敏捷和获得战略优势。73% 的 高管表示，生成式 AI 正在加速他们在高影响 领域的自动化进程。 智能供应链洞察变革，驱动增长 11 关键是提升整个生态系统的响应速度。让生 成式 AI 助手直接与供应链系统的智能层（即 认知核心，能够从海量数据中提取洞察）进 行互动，内部与外部团队能够更加高效地共 享信息，实现协作。 AI 助手能够持续将智能层的洞察和建议传达 在员工门户中，提供便捷的访问渠道，让员 工能够轻松获取与自身职能相关的 AI 分析、 推荐和智能交易流程。积极将供应链流程与 员工体验框架相结合，如优化物流和库存管 理。实现高效管理，从而提升决策效率和行 动响应速度。进行投资，将愿景付诸实践， 提升整个供应链的效率和用户体验。 了解所需的功能要求和系统架构设计。 确保所选择的方案具备完整的所需功能，支 持全面的业务需求。然后，通过编排引擎作 为流程调度工具，根据用户指令向多个代理

部署于边缘端的 AI 和深度视觉应用能够支持数智园区部署 轻量级应用，直接在边缘端对数据进行清洗、预处理、聚 合和筛选，降低云或数据中心的数据处理压力，节省网络 带宽，同时加快特定环境下的应用响应速度。例如，在园 区路侧部署的边缘人工智能系统可以集中处理安全管理、 流量调度和路灯控制等任务，提供人流统计、异常行为告 警和环境控制（如动态调整灯光强弱）等功能。 随着大模型的快速发展，越来越多的数智园区客户开始关 、数字 孪生等先进技术。 该阶段出现了云 – 网 – 边 – 端协同。在园区云的基础上， 数智园区通过 5G、边缘计算等技术将部分数据转移到边 缘端处理，以缩短数据处理路径、降低数字化应用的响应 时延，同时降低成本，在此基础上运行 AI、深度学习等应 用，实现园区运营的自动化控制以及决策。 数智园区建设是一个系统性、复杂的工程，需要从边缘基 础设施底座、网络、云平台、园区应用、数据展示等方面 控 性、安全性，为企业提供透明可控的安全流通环境，可随时管 控和退出，永保数据控制权。 网络安全运营要求园区制定全面的网络安全策略，对于园区内 各种信息化的设备与应用状态进行管理，并建立威胁响应机 制，在发现问题时通过阻断等措施进行快速处置。对于已经 发生的损害，可通过恢复能力及时降低威胁的扩散，并修补 损失。 标准规范在数智园区建设中发挥着非常重要的作用。标准规范 可以确保园区

，主要 通过本地区采购的企业比例将从目前的38%跃升至 65%。 企业还在优先考虑基于就近原则设置业务中 心，将生产设施和销售集中于同一地区，以精简物 流、改善库存管理，并加快对市场需求的响应速度。 未来三年内，产品在多家工厂制造的企业比例有望从 现在的41%上升到78%。与该增长态势一致，企业就 近在销售区域内生产商品的倾向也不断提高，预计三 年后此类企业的比例将从43%增加至85%。 以帮助企业打造供应链韧性。 智能制造 | 19 从供应链转型走向全链路转型 供应链转型是一个知易行难的过程，没有百试 百灵的特效药。在一个不确定性频发的商业环境中， 企业若想提高客户响应速度、增加灵活性、提高效率 并降低风险，要处理好如下方面： 数字核心连接短期痛点和长期发展 作为支撑以客户为中心的供应链的基础，在当下 供应链架构中存在着新旧系统衔接难、数据获取不 及时、 地，打通了从采购、到生产、到销售的所有环节，实现 了与客户的线上交易、内部智能化协同作业以及分 布式管理。供应链的整体变革也让该企业能够及时 获知受影响的客户、项目、产品，甚至是上游的供应 商，不仅使其对危机的响应速度大幅提高，同时实现 了与客户的数字化连接，进而实现业务自动化和智能 化，在提升客户交易体验的同时，还能反向驱动销售 和产品变革。 第二，当前，企业经营承压。传统的成本管理方 式下，企业会采用“一次性降本”，即设定成本节降额

硬件、人力、管理理念的生态系统，对企业在持续运维管理能力、 运维管理技术提出了很高的要求。 以建筑运维管理为核心的智慧建筑建设，将充分结合移动互联 技术、物联网技术，打通建筑运维过程中涉及到的客服接待、设备 监控、事务响应、计划安排、任务管控、人力资源、财务收费、物 料、外包、商业智能诸多业务领域。系统的实施，可大幅提升物业 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM 5.5. 工单评估管理 工单完工后，报修人可通过手机 APP 进行评价，可从多维度评 价工单执行过程，包括响应及时率、服务态度、现场保护、技术水 平、综合评价等，评价人可直接在手机端签字确认。 无法现场评价的工单，可由客服人员与报修人电话沟通回访，记 录报修人对技师执行工单的各项评价。 APP/后台工单评价 GIS & BIM & FM  可基于 BIM 三维模型，按设备查询其历史领料情况。 物料消耗对比查询 7. 移动端应用管理 7.1. 移动工作，响应力执行力的有效保障 移动应用连接人与物，随时随地开展业务，缩短服务响应时间 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM 7

智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 n 迟疑观望－－坚定行动 n 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 3 条主线、 6 层方法 4 项能力、 4 步策略 对象 决策能力 风险控制能力 创新能力 执行力 資源有效性 合規管理（流 程） 知识管理 市场风险评估 管控模式（流 程） 目标转化 企业愿景与领 导力 单耗控制（生 产） 响应能力（异 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作

提升 运营质量和效率。在自动化生产过程中，利用智能制造系统的丰富功能，实时监控生产过 程，优化生产效率，减少资源浪费。在产业链协同和流通过程中，构建智能物流和供应链管 理平台，提高整个产业链的响应速度和灵活性。 绿色化 在国家“双碳”战略的大背景下，石油石化产业需要转变发展模式，拓展新需求，创造新模 式，推动产业可持续发展。在生产过程中强化清洁生产环节，减少对环境的影响，推动循环经 理。同时，人工智能可对整个供应链的多模信息进行整合及分析，从资源开发状态到生产负 载能力，再到区域供应链的交互分析，提供全面的洞察。这不仅增强了供应链管理模型的优 化能力，还提高了对市场变化的响应速度和供应链的韧性，使储运企业适应市场波动，优化 资源配置，降低运营成本，并确保供应链的稳定性。 来源: 石化盈科&IDC ����年 图��. 智能储运业务场景与人工智能技术组合 管道储运 化目标不同，供应链优化过程可以分为三类。第一类是以业务协同水平为优化目标，以生产 �� 计划管理、调度管理、装置操作、计划生产跟踪水平等为约束条件进行优化，实现相关业务 链的实时闭环管理，提高协同响应水平；第二类是以集成优化水平为优化目标，以计划、调 度、数据交互的协同水平等为约束条件，同时考虑企业生产经营条件，实现由全局到局部的 优化、由月度到日常优化的协调统一和无缝衔接；第三类是以效益最大为优化目标，根据市