T/NXJX XXXX—XXXX 1 化工企业智能制造能力成熟度评价细则 1 范围 本文件规定了化工企业智能制造能力成熟度评价工作的评估范围、成熟度要求以及成熟度等级判 定。 本文件适用于化工企业智能制造能力成熟度评价工作的具体开展。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件。不注 Defined Network 4 评估范围 4.1 评估内容 本文件中规定的化工企业智能制造能力成熟度模型由 GB/T 39116—2020 中第 4 章规定的模型修改 得出。 本模型由成熟度等级、能力要素和成熟度要求构成，其中，能力要素由能力域构成，能力域由评估 域构成，如图 1 所示。 图 1 化工企业智能制造能力成熟度模型 4.2 等级划分 根据企业在智能制造不同阶段所达到的 求是根据化工企业特点进行设定的，附录A中给出的 是化工企业通用的人员、技术、资源、制造要素智能制造能力成熟度等级评价要求。 6 成熟度等级判定 6.1 评估方法 6.1.1 成熟度等级评估过程，可按照 GB/T 39117—2020 中第 5 章的规定执行。 6.1.2 评估过程中使用的评估域和权重应按本文件的规定执行。 6.2 评分规则 根据本文件第 5 章规定的化工企业智能制造能

关化工新材料被我国列为关键战略材料，国产替代进程加速，成为精 细化工企业转型升级方向。 科技赋能转型升级过程中，精细化工企业信用质量核心驱动力主要集 中于技术壁垒与产品竞争力、研发强度与成果转化、环保投入与绿色 生产、信息化覆盖强度。 未来精细化工企业将不断提升技术创新水平，以应对市场竞争和政策 要求。特别是延链提质的精细化工企业有望迎来量利齐升。精细化工 行业龙头企业的综合竞争优势将进一步凸显，具有突出技术和产品优 有突出技术和产品优 势的细分领域中小型企业也将获得更多支持；但一些技术装备水平相 对落后、产品同质化竞争的行业内企业，则将持续面临市场出清压力。 信用质量或将进一步分化。同时我们也注意到精细化工企业在转型升 级过程中，资本投入或将导致刚性债务规模上升，但研发失败或者市 场供需错配使得企业投入资金回报率不及预期，加剧企业财务风险。 新世纪评级 原料及中间体行 业协作组、中国化工情报信息协会等联合发布“2024 年度中国精细化 工创新发展企业二十强”，化工材料国产替代技术涵盖食品、军工、日 化、半导体、医药、农业等多个行业。我国精细化工企业平均研发强 度在 3%左右。其中研发强度在 10%以上的企业均为专精特新小巨人 企业，占比不足 5%，较国外企业仍有一定差距，未来在高端化学品 研发投入仍有待加强。 表 1. 2024

本标准主要起草人:杨挺、石磊、马从越、常懿、陈波、陈准、朱健、邱国强、冯媛媛、吴为国、李海洋、 安静、李鹏、孙瑞华、胡玮、贾美平、巩峰、刘厚周。 Ⅰ GB/T39217—2020 引 言 化工园区通常由多个相关联的化工企业构成,产业耦合度高,基础设施专业性强,物质流动规模大, 能量密度高,安全与环境风险高。化工园区的循环化改造、绿色化工园区和智慧化工园区建设等已成为 推动化工园区绿色、低碳、循环和高质量发展的常态工作。 职业健康安全管理体系 要求及使用指南 GB50052 供配电系统设计规范 GB50160 石油化工企业设计防火标准 GB51054 城市消防站设计规范 GA622 消防特勤队(站)装备配备标准 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 化工园区 chemicalindustrypark 由多个相关联的化工企业构成,以发展石化和化工产业为导向、地理边界和管理主体明确、基础设 施和管理体系完整的工业区域。 化工园区为实现高质量发展尽可能提升的指标。 3. 6 责任关怀 responsiblecare 化学工业自愿发起的关于健康安全及环境等方面不断改善绩效的行为。 注:是化工行业专有的自愿性行动。该行动旨在改善各化工企业生产经营活动中的健康安全及环境表现,提高当 地社区对化工行业的认识和参与水平。 4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 COD:化学需氧量(chemicaloxygendemand) VO

........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 时与顾客互动，提供多样化的增值服务，推动加油站向更加智 能、现代化的方向发展。 六、能源化工企业实施策略 工业互联网驱动的数字化转型将为能源化工行业带来巨大 的发展机遇，推动行业向高效、智能、绿色、可持续的方向发 展。企业应明确战略策略定位，结合自身需求，聚焦重点场景 差异化推进，重视标准规范建设，积极依托新兴技术推进创新 驱动。 能源化工企业应明确数字化转型战略策略定位。企业应立 足自身制定数字化转型长期愿景，在数字化转型战略定位上既 技术发展趋势，持续更新数字化转型目标和任务，统筹推进场 景数字化改造和业务数字化升级，实现数字化转型螺旋式提升。 同时企业要加强内部人员宣贯，推动文化变革，确保员工对数 智赋能战略有清晰认识和理解。 能源化工企业应聚焦重点场景差异化推进数字化转型。企 业应开展数字化转型痛点挖掘，明确企业当前数字化转型的成 熟度等级和发展阶段，识别关键业务场景与亟待补充的基础数 字能力，依托工业互联网平台架构，制定数字化转型的“施工

与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 以应对挑战，把握发展机遇。 许隽逸 张玮航 陈律楼 黄楷 SAC：S0590524060003 和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 17 天内成功合成 41 种目标材料，成功率超 7 成。 ➢ 化工企业的时代大考： 如何应对 AI+机器人大时代？ 我们认为：AI+机器人大时代给传统化工企业带来了巨大的生存挑战，但同时也蕴含着无限 的发展机遇。只有通过加强 AI 技术的应用与研发投入、培养和引进 AI 人才、推动企业数字 化转型以及关注行业动态等措施，化工企业才能够在这场时代大考中实现转型升级，实现可 持续发展。在未来的化

数，建立动态模型实时调整工艺参数，减 少试错成本 • AI赋能产品研发：通过高通量计算筛选 潜在分子结构，预测产物性能，优化配 方，加速新产品研发 • AI赋能成本控制：AI整合市场需求、物流、 库存等数据，辅助化工企业动态调整生产 计划，实现供应链成本控制 核心优势： • 减少实验次数，降低开发及工艺优化成本 • 缩短研发周期，快速响应市场需求 • 预测供需波动，提升运营敏捷性 典型场景： • 向：一是推动化 工生产过程的智能化，实现流程设计、操作优化和安全管理等 环节的数字化升级；二是助力新材料的研发与合成，提升研发 效率和精度。此外，AI可进一步整合市场需求、物流、库存等数 据，辅助化工企业动态调整生产计划，实现供应链成本控制。 AI赋能化工工艺优化与产品研发 在AI推动智能化生产方面，目前比较成熟的应用是智能 化工厂建设，提供生产优化、质量控制、安全环保等多 方面智能化解决方案。其中，流程模拟仿真、工艺监控预 势的同时，加快建设高端新材料产能，成为全球化工产能的核心 区域；中东与东南亚则以资源和成本优势为基础，继续深耕基础 化工，并延伸至部分中端产品，形成多极协同的的新一代全球化 工产业版图。 国际化工巨头调整产品布局，中国化工企业海外并购迎来窗口期 国际化工巨头传统产品业务利润下滑，加快战略调整。受全球 供需过剩、成本上升与竞争格局变化影响，国际化工巨头普遍面 临传统产品利润下滑压力，加快战略转型。一方面剥离低效资产、 收

化工的制造业属性非常明显，无论是前端的资源开采提炼，还是中端的能源加工，行业的 整体的资本密集属性相对明显，其中规模化、一体化、协同布局的企业表现更为明显，在 新的技术工具能够对行业形成影响和优化的过程中，化工企业需要同时兼顾现有经营稳定、 综合考虑产出投入比，同时还需要有技术对接落地的可能，在前期 AI 推出后，化工行业 也有不同程度的关注和尝试，但大方向上尚未有明显启动。 Deepseek 的推出有 要路径，AI 智能化的发展已 经在第三产业等形成了明显的效率提升，国家的重视程度明显较高，央企国企的智能 化改造将不仅仅是个体的主动优化，同时也将是自上而下的指导建议；  有需求：国内领军化工企业近十年内快速发展，部分企业已经形成了多业务、多基地、 多市场的综合布局，产品丰富繁杂，需要复杂的管理需求，人员配置也相对较多，在 公司治理，精准高效管控方面可以有明显的提升空间； 方向三：具有 进行精准预测和实时监测，及时发现产品缺陷，降低质量问题带来的成本损失。同时，机器视觉 技术的进步使得 AI 能够检测和识别产品的缺陷，如表面瑕疵、色差等，提高检测的精度和效率。 预测性维护与设备健康管理 化工企业中的设备运转异常或故障可能导致严重的生产事故和成本损失。人工智能可以通过对设 备的运行状态、温度、振动等数据进行实时监测和分析，预测设备故障，提前进行维修，从而降 低设备的故障率，提高生产效率和安全性。

两个S的：智能地实现产品，实现智能的产品 《国家智能制造标准体系建设指南(201脾版)》 s g i .r^ 智 瞧 自 嫩 精 篇 iSil；illl 鋼造肺智能化' 端到 ^ ■L * A« sr-i m 化工企业的四大挑战 风险分级管控 协同办公 外延并购 流程管理 品牌建立 供应链管理 隐恚排查治理 知识管理 工业互联 重大危睑源监测预彗 人力资源 能耗管理 产业链协同 生产过程安全监管 移动办公 数 字 化 安 环 一 贖 系统描述 / 系统结合物联网监测预警技术 , 通过部署在现扬的物 、 | 联网云主机 ，接入企业各种安全生产动态监测数据、 监 I 控视频 ^ 主要用于监测化工企业构成重大危险源的危险 ! 化学品赌存设施及生产装置实时数据和预警、 可燃有毐 i 气体数据及预警、危险化工X艺安全参数监测预警、 监 : 控视频等信息。利用物联网云主机内嵌的视频分析技术、

在能源管理 和自动化领域的专长，热轧智能车间能够在工程控制、高效运营、安全可靠、智能化运营等多方面有显 著提升。 3.2 石油化工：走向绿色化、高端化、电气化 石油化工行业，尤其是大型炼油化工企业，其生产装置通常位于防爆区域内。这些装置具有大型 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 20 化、集约化、工艺先进、自动化程度高、结构复杂等特点，同时面临着高温高压、易燃、易爆、易中 气设备 事故，将造成大面积非计划停工，易导致装置着火、爆炸、泄露、中毒、设备损坏、人员伤亡和重大次 生事故，造成重大经济损失和无法估量的社会问题。 因此，确保电力系统及电气设备安全运行是炼油化工企业电气专业管理永恒的主题。随着企业不断 发展，企业电力系统的规模越来越大、系统结构越来越复杂，先进的管理理念、管理策略、检（监）测 技术和科学的风险识别、风险评估方法、检维修技术等亟待提升。 2场景案例：某液化天然气公司——升级改造与全生命周期管理 资料显示，该企业的原油一次加工能力一千余万吨/年，是以基础炼油、高端化工为主，集国际贸 易、国际物流、终端销售等为一体的、产业链条化的、特大型石油化工企业集团。不过，企业所处区域 技术力量较薄弱，因此在运维管理，设备信息统计、升级，全厂继电保护设置和整定方面都有需求。 作为大型炼化企业，该企业对供电连续性要求较高，停电时间短，改造难度大。此外，企业系统内

讨论和建议 19 03 讨论和建议 江苏省张家港市扬子江国际 化学工业园污水处理厂 摄影师：薛苹苹 江苏省扬子江国际化学工业园 江苏省扬子江国际化学工业园定位为化工生产基地、江 苏省化工企业聚集区。该园区主导产业为精细化工、化 工新材料、高端专用和功能性化学品、生物技术和新能 源技术、新型化工节能环保产业，保留原有液体散装产 品仓储为主的石油化工物流产业，适当发展机械等加工 工业。 下 保证出水水质稳定。 除了以上举措之外，该园区管委会、污水处理厂和企业多 个利益相关方积极沟通，从整个园区的角度优化废水处理 流程。比如该园区将两家毗邻的分别产生酸性和碱性废水 的大型化工企业的废水先进行喷淋混合，然后再进一步处 理，有效减少了危废产生量，降低了水中氯离子、钙离子 等离子的浓度，从而减少了废水生化处理系统的风险，降 低污水处理设备的腐蚀速率，以保障污水处理厂废水处理