..........................................100 7.1.2 工作流程动态调度...................................................................102 7.2 生产调度智能化........................................................ 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮

产品附加值提高 工艺流程改进 …… 石化循环经济发展 废物与污染物管理 可再生能源使用 能源利用效率提升 ……. 生产管控一体化 研发辅助设计 井下工况检查 现场培训模拟 调度与智慧智能 智能库存管理 资产预测性维护 ……. 高端化 智能化 绿色化 �� 智能化 面向石油石化全产业链发展，全面融入人工智能和自动化技术，用智能化加速产业升级进 程。在企业经营 人工智能技术的演进正从解决特定任务的狭义AI向具备更广泛认知能力的广义AI迈进（图 �）。智能化是对企业数字化发展的一次重大升级，将推进石油石化数字化的智能新应用。例 如：数字技术推动的调度管理规则数据化，以传统人工智能的运筹能力支撑调度管理的自动化进 阶打磨，加之与云、工业互联网等技术的融合，进一步推动了工程的智能化进阶发展。 来源: 石化盈科&IDC ����年 图�. 石油石化产业人工智能技术演进路线 智能供应优化 智能研发模拟 风险智能预测 湖仓智能管理 智能营销预测 智能无废生产 智能无废生产 巡检智能 智能仓储管理 智能调度 调度管理 地震解释 工程虚拟测量 数字绩效管理 可视化监控 地震解释 无废生产管理 管网调度优化 开发辅助设计 智能辅助生产 知识图谱 智能井下管理 智能客户管理 智能能碳管理 机器人主动作业 智能质量管理 数字孪生交互

集和传输，实现对工业设备外观、运行状态及工作环境的统一监控。 5G AGV/AMR 可集成激光雷达、摄像头等传感器，结合 5G 进行融合 定位，实现非预定路径导航，同时 5G 网络支持 AGV/AMR 的视频数 据、调度位置、控制信息等快速传输。5G 无人机可集成变焦、红外 和广角等不同摄像头，通过 5G 网络将采集的高清视频实时回传到控 制中心，实现电力巡检、港口巡检等功能。5G 矿卡可集成毫米波雷 达、超声波雷达、摄像头等传感器，利用 无线接入侧、承载网和核心网侧共同配合。对于无线接入侧 的工业 5G 终端设备，可采用非时隙调度、上行免调度、下行资源抢 占、上行资源优先与复用等技术，有效降低时延。非时隙调度采用基 于 OFDM 符号的 mini-slot 调度粒度，而且可以灵活配置调度起始位 置，降低业务传输时间。上行免调度即上行配置授权调度，终端设备 接收并激活基站发送的首次上行授权配置后，在未收到去激活的情况 下，可利 下，可利用第一次上行授权指定的资源进行多次上行传输，减少信令 交互的时延。下行资源抢占是指当低优先级和高优先级业务并发时， 为满足高优先级业务的时延需求，5G 网络可将分配给低优先级业务 调度的空口资源复用于高优先级业务，实现低时延业务“随到随传”。 上行资源优先与复用主要通过资源冲突时，取消低优先级业务的上行 19 发送、增强高优先级业务的上行功率控制两种方式，来降低高优先级 业务的时延。

中，面临重重挑战。而未来的工业大模型将以其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型对于引领制造业朝着高端化、智能化、绿色化方向迈进，强化国家 制造业的竞争实力，推动经济迈向高质量发展阶段，具有不可估量的深远价值。 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 挥了重要作用。边缘计算通过将计算任务下沉到靠近数据源的边缘节点，不仅 降低了数据传输时延，还提升了模型的响应速度。例如，在自动化生产线中， 边缘计算可以实时处理来自传感器的数据，并将结果传递给控制系统，从而实 现生产线的智能化调度。而在某些对数据保密性要求较高的场景中（如国防工 业、关键设备制造等），本地计算则提供了更高的安全性，确保数据不会外泄。 基础设施层的构建不仅为工业大模型的高效运行提供了技术保障，还通过 算

法规风险评价 IT 管控能力 效果评价 价值评估 度量、認証 企业战略 信息体系 风险评估 创新管理体系 全面绩效管理 企业文化建设 抓痛点：六维度客户成熟度分析 绩效分析 预期 效益 调度排产 控制网络 问题 3 ：控制性能最优 感知网络 数据挖掘 模式识别 指标体系 抓痛点：定位 8 大核心工程问 题 问题 2 ：计划与控制的协同 问题 1 ：基于仿真的优化的平台 问题 集 团 总 部 设备资产全⽣命周期管理 项⺫筹建－⼯程设计－建造交 付 －运⾏维护－报废退出 供应链协同⼀体化⽣态 采购－加⼯－运输－销售－客户 ⽣产管控⼀体化集成与优化 1 计划优化－调度排程－操纵控制 想办法：打通 3 条主 线 EAM ／ EOM PRODUCTION BUSINESS 2 3 基于专家知识的管理科学决策 服务互联网：搭建协同优化的智能化工厂 ! 危险点预控 危险等级 修改记录 大数据分析与综合展示 九江石化全流程生产装置 DCS+PID+APC 九江案例 ：智能炼厂总体技术架 构 原 油 分 子 数 据 库 调度管理 计划与实绩管理 物料平衡管理 炼厂调度优化 炼厂计划优化 炼厂整体分子模拟与在线优化 原 油 物 性 计 算 原 油 分 子 切 割 原 油 在 线 调 合 公 用 工 程 能 源 优 化 二 次 加

量要求以及验收要求等工艺设计与仿真标准；试验方法、试 验数据与流程管理等试验设计与仿真标准。 （4）智能生产标准 主要包括计划建模与仿真、多级计划协同、可视化智能 云排产、云边协同优化调度等计划调度标准；全流程多工序 协同优化、生产工艺决策、生产过程管控与优化、异常管理 及防呆防错机制等生产执行标准；智能在线质量监测、预警 和优化控制、质量档案及质量追溯等质量管控标准；设备运 行状 等安全管理 标准；环保实时监测、预测预警等环保管理标准。 （6）工厂智能物流标准 主要包括工厂内物料与货物状态标识与信息跟踪、作业 分派与设备管控及协同调度、收货拣货配货、仓储信息管理 等智能仓储标准；波次管理、分拣任务动态调度、分货拣货 配货、配送路径规划与管理、货物信息全流程收集管理等智 能配送标准。 （7）集成优化标准 主要包括满足工厂内业务活动需求的装备/产线/车间各 生产制造闭环动态优化等优化要求标准。 下一步建设重点 智能设计标准。推动基于数据和知识驱动的产品参数化模块化设计、基于制造资源数 字化模型的工艺设计等标准研制。 智能生产标准。推动多级计划协同调度、全流程多工序协同优化的生产执行、在线质 量监测管理、基于知识的设备健康评估等标准研制。 智能管理标准。推动数字化精益管理、全渠道营销管理、可视化能源健康管理、安全 管理和环境管理等标准研制。

> 04 应急 响 应 应急指挥 应急研判 应急预案 沙盘指挥 事后管理 智慧应急：融合指挥， 统一调度，辅助决 策 应急管控 报 警联动 应急救援 事件升级 有毒气体 可燃气体 液位监测 压力监测 1 抢险救援 化工园区企业应急救援组 应急响应领导小组 化工园区应急响应中心 园区通信网 应急专网 事件升级，事态发展 趋势与处置情况上报 数据资源中心 消防 医疗 华为云 融合统一指挥调度 应急响应会商 V 个 2 4 3 公安 交警 u 血 > 监控对象 电力、煤炭、焦炭、原油、产品油、 重油、天然气、液化气、煤气、蒸汽、 水等均为能源监控的对象，应通过基 一卡通服务等高新技术， 对于危化品车辆平台 进 行严格资质准入管理；园区承运危化品车辆实时监管移动危险源； 与企业物流订单集成，掌握化学品物流动态；平台网 上交 易根据区域系统判定自动配载。 调度停放、 车辆叫号 危化品车辆专用停放区 智慧停车系统 车辆行车轨迹 车辆入园 入园识别 运输监控 智慧服务：建立政府与企业、企业与企业的沟通桥梁 建立政府与企业、企业与企业的沟通桥梁

建成智慧运营中心提升园区智能化水平，智慧园区 与应急管理一体化平台投入使用。 江苏扬子江国际化 学工业园 集园区综合管理、政务服务、安全环保监管、危化 品管理、进出人车物流管理、应急响应与调度于一 体的智慧园区管理中心。 乐陵市循环经济示 范园 打造环保、安全、应急智慧一体化平台。 江苏高科技氟化学 科技园 建成的智慧化工园区综合监管平台集智慧安监、智 慧环保、智慧应急、封闭化管理、智慧能源、智慧 4-2022 智慧化 工园区大数据平台 第4部分： 平台运维管理技术要求》 《YD/T 4920-2024 智慧化工 园区专用融合调度系统技术要 求》 智慧化工 园区专用 融合调度 系统建设 以园区调度为核心，包括 语音调度、视频调度、可 视化调度、监控监视、回 放查询、预案管理 资料来源：公开资料 24 从地方出台的智慧园区建设与管理相关标准情况来看，主要集中在园区智慧管理 率、各类运营指标，从而对交通拥堵、物流瓶颈等问题进行及时预警，并提出优化建 议。在此基础上，系统还能够实现交通调度自动化、物流路径优化、交通事件快速响 应等功能，确保园区内交通顺畅、物流高效。 • 智能交通管理：具备交通管理经验，能够提供智能交通服务。 • 物流服务：具备物流配送管理的经验和能力，能够搭建物流服务平台，有效 调度和分配物资，方便企业进行货物收发。 • 入园检查：熟悉园区出入管理规定，能够建立有效的入园检查制度。

数据显示，2019 – 2023 年，中国数智园区在 ICT 上的总体支出将以年均 17.4% 的速度增长，到 2023 年，总体支出将达到 2,100 亿元 3。 1.2 数智园区发展概况 构调度与运行，还应该引入经过优化与验证的软件系统。 这将可以赋予基础设施出色的灵活性，实现资源的自动弹 性伸缩，让网络和边缘侧可以更好地得到云端的赋能，最 终加速业务创新与价值变现。 • 从驱动方 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 注这些 AI 领域的新技术，以此来进一步提升园区管理的效 活、成本优化的数字化基础设施，形成一种新的 IT 服务能力， 帮助数智园区用户更好地支撑 AI 等创新型应用。 云 – 网 – 边 – 端协同应在架构层面实现统一的规划，不仅要 推动基础硬件资源的架构统一，或是实现资源的跨架构调度 与运行，还应该引入经过优化与验证的软件系统。这将可以 赋予基础设施出色的灵活性，实现资源的自动弹性伸缩，让 网络和边缘侧可以更好地得到云端的赋能，最终加速业务创 新与价值变现。 本指南推

术可用于协助协作机器人的任务分配、路径规划、目标追踪等关键环节，进一步提 高机器人的工作效率和灵活性。 三、智慧物流与仓储管理 3.1 智能调度与路径优化 AI 技术可以通过分析物流运输的相关数据（如货物种类、数量、交通条件 等），自动进行调度和路径优化。这将使企业能够以更低的成本和更短的时间完成 货物运输，提高整体供应链的效率。 3.2 智能仓储管理 智能仓储管理结合了 RFID