专家简介：郑树泉
工业智能技术研究所化工行业高级顾问
在精益六西格玛咨询、智能工厂诊断规划及工业大数据分析等领域服务过近百家企业
中国信息通信研究院最新发布了《智能工厂发展报告（2025年）》，报告系统梳理了智能工厂发展的总体趋势、行业实践、区域路径与系统要素。智能工厂建设已初具规模，关键技术水平步入世界先进行列。工厂不再只是生产车间，而是正在进化为具备分析、预测与优化能力的智能化系统。
各行业根据自身特点，形成了差异化的智能工厂建设路径。其中，原材料行业以全局优化为核心，紧密围绕“安稳长满优”（安全、稳定、长周期、满负荷、优化运行）等核心需求展开。
一
四级体系全面构建，重点行业纵深推进
为加快推动制造业数字化转型智能化升级，打造智能制造“升级版”，工信部等六部委按基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级开展智能工厂梯度培育行动，着力推动量大面广企业补齐数字化基础短板，引导领先企业开展前沿技术探索，加快破解我国制造业发展不平衡、不充分问题，加速产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，促进我国产业迈向全球价值链中高端。
智能工厂梯度培育行动以场景化推进为抓手，逐步构建起智能工厂基础级、先进级、卓越级、领航级四级联动的智能工厂发展体系。其中，基础级和先进级智能工厂作为地方推进智能制造工作的重要支点，重点引导广大企业普及应用智能制造装备、工业软件与系统解决方案，夯实数字化、网络化基础能力;卓越级和领航级智能工厂聚焦前瞻布局，推动人工智能、数字孪生等新技术深度应用，探索未来制造模式，引领产业智能化变革。
2024-2025年智能工厂建设情况
500余家卓越级智能工厂累计建设优秀场景近5000个，呈现纵向智能化升级、横向全链条协同演进趋势。从场景分布看，企业主要围绕生产过程降本增效布局，生产作业与生产管理环节合计占比62%，已形成一批在线智能检测、仓储智能管理、车间智能排产等高价值高成熟度的典型场景。从建设深度看，决策类场景占比74%，场景建设重心从感知层向认知与决策层迁移，AI、数字孪生等技术应用广度与深度持续拓展，驱动从“看见”向“行动”的智能化跨越。总体来看，场景建设已覆盖产品全生命周期、生产全过程与供应链全环节，构建起端到端的价值流，实现内外业务高效协同、全局资源优化配置和市场变化快速响应。
2024-2025年卓越级智能工厂场景分布
我国工业门类众多，各行业转型升级基础不同、需求各异，各行业因业制宜，有序推进智能工厂建设。目前，各级智能工厂已覆盖超过90%的制造业行业大类，其中卓越级智能工厂覆盖了34个行业大类、108个行业中类，智能工厂建设正从试点示范走向行业普及，逐步构建起重点覆盖、梯次衔接、协同推进的发展体系。
智能工厂已成为传统产业提质增效与价值重塑的关键路径。石化化工、电气机械、钢铁有色、建材等行业卓越级智能工厂占比超32%。这些行业作为国民经济支柱产业，规模体量大、工艺流程复杂、自动化基础较好，数字化转型智能化升级需求迫切，正通过规模化推进智能工厂建设，破解高能耗、低效率的发展瓶颈，增强产业持续增长能力。
二
原材料行业以全局优化为核心，驱动智能化迈向新高度
原材料行业具有生产连续性强、工艺依赖度高、能耗与安全风险突出等典型特征。智能场景建设紧密围绕“安稳长满优”(安全、稳定、长周期、满负荷、优化运行)等几大核心需求展开，实现运营效率与效益的全局最优。在生产作业环节，智能化应用最为普及，聚焦平稳运行与质量追溯，行业正着力推动AI与机理模型深度融合，以解决关键工序的精准控制难题，确保工艺参数稳定与产品质量一致。在生产管理环节，场景建设聚焦安全、能效与仓储三大核心价值，反映行业对降本增效、提升资源利用率及坚守安全红线的迫切需求。在工厂建设环节，数字孪生工厂代表智能化的高级形态，将分散场景整合为全流程、全要素的虚拟映射，实现从局部优化到全局协同的跨越，全面提升企业运营效率与市场竞争力。
2024-2025年原材料行业卓越级智能工厂重点建设场景
1. 钢铁:跨界面一体化协同优化，重塑钢铁运营效能
一是机理与数据融合的高精度智能控制。针对高炉、转炉、连铸等关键工序对控制精度的极高要求，构建冶金物理模型与AI融合的智能控制系统，有效应对工况波动，确保生产稳定可控。例如，江阴兴澄特钢开发合金投料、钢包吹氩、连铸控制等机理与AI融合模型，构建质量与操作的数据映射，实现工艺参数逆向推导与闭环优化，显著提升生产稳定性，成分命中率提升至98%以上。
二是全流程数字孪生驱动跨界面协同优化。钢铁生产是典型的长流程多界面强耦合系统，局部优化易导致全局震荡。全流程数字孪生覆盖铁前、炼铁、炼钢、轧制全环节，通过实时仿真与多物理场耦合，支撑系统级智能决策，实现全局最优。例如，南京钢铁构建料场至成品垛位的全工序孪生体，融合设备与物料实时数据，实现虚实同步、态势推演与透明化运营，工序能耗降低3%，质量成本下降10%。
三是全厂多能介质协同优化调控。将煤气、蒸汽、电力等能源介质视为整体，动态预测产消、快速调度流向，实现削峰填谷与多能互补，推动吨钢能耗趋近理论下限。例如，本钢板材构建覆盖电、水、煤气等多介质的智慧能源平台，应用负荷预测与能源平衡技术，实现多能介质协同优化，显著降低煤气放散率，单位产值综合能耗下降6%。
2024-2025年钢铁行业卓越级智能工厂重点建设场景
2. 石化化工:筑牢主动安全基石，实现全流程管控优化
一是基于APC(先进过程控制系统)与RTO(实时优化系统)的智能过程控制与实时优化。APC提升多变量协同控制精度，RTO动态优化操作参数，有效应对精细化工多变量强耦合的控制难题:大幅提升过程平稳性与运行能效。例如，巨化集团通过MPC(模型预测控制)算法与多模态工况识别，在DCS(分布式控制系统)上层构建覆盖全流程的模型控制器，实现装置全工况自主优化与闭环控制，装置平稳率提升至99%，逼近零手动操作。
二是AI驱动的全天候全覆盖主动安全。融合HAZOP(危险与可操作性分析)规则，构建AI风险预测与智能分析系统，实现从风险监测到闭环处置的全流程自动管控，显著提升安全态势感知能力，有效防止事故发生。例如，中石化金陵分公司构建安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防数智化平台，整合视频监控、人员定位、工艺参数等多源数据，AI自动识别危险行为并生成处置方案，实现风险闭环管控。
三是构建工业装置与微观反应的全尺度数字孪生实现工艺高效设计验证。通过全尺度数字孪生，在虚拟环境中完成从工业装置到反应机理的全程模拟与优化，大幅提升工艺方案验证效率。例如，广东石化基于HYSYS与OTS模拟仿真软件搭建26套装置仿真系统，实现常减压、催化裂化等全流程虚拟测试与参数优化，降低验证成本提升设计效率。
2024-2025年石化化工行业卓越级智能工厂重点建设场景
三
案例分享：全流程AI技术深度应用的化工新材料智能工厂
广西华谊新材料有限公司隶属于上海华谊控股集团有限公司，成立于2019年1月9日，注册资45.2亿元。公司是华谊钦州化工新材料一体化基地项目的主要建设主体，该项目是广西单体投资最大的工业项目。公司主要生产丙烯、丙烯酸及丙烯酸丁酯、双酚 A等化工产品，其中75万吨/年丙烷脱氢装置为采用 UOP 工艺的全球最大的丙烷脱氢投运装置，公司生产化工产品在华南区域市场占有率平均超30%，丙烯酸及酯业务保持行业排名前三，双酚A产品华南区域市场占有率超 80%。在国内外市场面临多重结构性挑战情况下，企业依托智能化装备生产、AI 技术驱动运营实现“当年建成、当年投产、当年盈利”行业佳绩。自广西华谊新材料有限公司开展智能工厂建设，始终以“安全、绿色、效益”为核心，建设为国内一流的生产自动化、管理可视化、能耗最优化、运营智能化、监控诊断远程化的化工新材料一体化产业链智能工厂。广西华谊新材料有限公司因其在全流程中成功应用AI技术并实现数字化转型，荣获工信部2025年度“卓越级智能工厂”的殊荣。
华谊钦州一体化基地
广西华谊新材料智能工厂以工业互联网平台为基座，融合 AI、物联网、大数据技术，构建行业领先的智能工厂架构，打造AI技术深度赋能的化工新材料智能工厂：
1.全域数据贯通与全域生产经营优化
深度集成MES、ERP、LIMS、HSE等20+业务系统，打通全业务链数据流。依托智能传感设备，实现生产全要素数据实时自动采集。基于大数据平台深度挖掘分析，驱动生产优化、质量控制、预测性维护及能效管理，实现基于时效模型的生产经营优化。
华谊新材料时效利润模型驾驶舱
2.基于数字孪生技术的全流程数字化与仿真
应用数字化三维设计与工艺仿真技术，构建精准模型优化工艺与流程，降低试错成本。通过数字化交付和构建数字孪生平台，建立完善的数据采集与可视化系统，打造透明工厂，支撑敏捷决策。
3.AI深度赋能与智能升级
AI构建大机组、机泵、换热器预测模型，精准预判故障，实现预测性维修；部署APC先进控制、蒸汽燃料气优化模型、TPT时序大模型、质量/库存预测等系列AI模型，实现工艺参数优化控制、质量精准预测、智能调度决策实现智能优化闭环。构建企业知识库与大语言模型应用，实现大小模型协同，赋能知识检索、辅助决策。
异丙苯塔产品质量数据预警—预警处置
4.安全环保智能闭环管控
通过视频监控+图像识别实现隐患自动识别预警实现安全监控；物联网+大数据实时监控评估风险，动态风险四色图直观预警。废气、固废预测模型支撑精准管控与合规减排。实现自动化、标准化执行与动态监控，建立“事前预警-事中控制-事后评价”安全闭环。通过制度、技术系统、风险评估、应急响应、安全文化“五维一体”构建体系化安全治理，实现“四防合一”。
动态风险监控-危险源动态识别
总结
广西华谊新材料卓越智能工厂实现了生产全过程端到端的闭环反馈智能化升级，构建起统一的数据融合、信息化处理及AI智能决策体系。通过统一平台与数据，将智能安环管控与核心经济效益深度融合协同。实现“安全是底线、绿色是责任、效益是目标”的有机统一，系统性提升“安、环、效”核心竞争力。构建覆盖设备层、工艺层、运营层、安环层的全链条AI模型体系。引入TPT时序大模型提升预测精度，并创新应用LLM构建知识库，实现大小模型协同，提供智能问答与辅助决策。独创“动态风险四色图实时预警+危险作业全流程自动化管控+精准排放预测调控”智能安环体系，严格执行“事前-事中-事后”PDCA闭环管理。动态化、可视化、预测性、强闭环模式极大提升本质安全与主动环保能力。基于统一平台深度集成 20+核心业务系统，彻底打破部门墙与系统壁垒，实现全业务领域无缝协同与数据贯通，建立时效利润模型，支撑全厂级智能决策。
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