化学4.0的机遇和挑战

第一届智能流程制造大会给出了化学4.0的定义

点击数:51 发布时间:2018-04-23
化学4.0带来了许多改变,技术设备网络优化了生产过程,使之更加经济、高效和灵活。此外,基于平台技术的价值增值网络也开辟了新的商业模式。
化学4.0的机遇和挑战

数字化技术已经越来越深地渗透到化学工业中。德国PROCESS杂志于2011年创办了数字化技术论坛,到2017年这一论坛已发展成智能化流程工艺制造大会,其关注的焦点从流程工艺设备转移到了对化工、制药领域中的工艺过程,包括对商业模式的分析。

所有流程工业领域的人都希望在2025年之前实现数字化转型,并给自己带来竞争优势。在这样的背景下,第一届智能化流程工艺制造大会于2017年10月11~12日在维尔茨堡市举办,本次大会有180多名业内人士参与,与会者们也都深知数字化转型已刻不容缓,因为所谓的数字化不仅仅是单独的与工艺技术或软件技术有关的事情,数字化是一个理念体系,对这一理念体系的态度是非常重要的。

工业4.0的未来

“工业4.0能否在流程工业的发展中迈出下一步?”Samson公司的Thomas Steckenreiter博士在会中提出这一问题。他首先给出了工业4.0的指导性意见,顺着他的思路,工业4.0绝不是实现流程工艺自动化或者将IT技术用于生产的关键。因为多年以来,化工企业就一直使用着高度自动化的连续性生产工艺技术。对Steckenreiter先生而言,网络化、智能化和自主化是流程工业数字化转型的关键。

网络化是指将生产过程与最现代化的信息技术和通信技术紧密结合在一起。只有智能化才能使生产工具之间能够相互连接,才能通过反馈循环独立自主地形成最佳解决方案,因此智能化是必需的。总而言之,工业4.0带来的是自主能力,网络物理系统几乎是实时控制着价值增值链网络。

“工业4.0的目标是在工业化大规模生产条件下,实现个性化产品以及越来越小批量和数量的产品生产。” Steckenreiter先生说。这就要求生产过程具有很高的灵活性和生产效率(提高50%以上),以及更加节约资源(至少50%),这在小型和更加灵活的生产设备中有着最佳的效果。Steckenreiter先生表示,工业4.0最大的好处是“最佳的资源利用和高效的生产过程明显地降低了运营资本。”换句话说,资金效益更好。

德累斯顿技术大学的Leon Urbas教授提出了这样的问题:“化工设备能否像正在研发的自动驾驶汽车那样运行?自我监控的人工智能工厂可能存在吗?”他自己给出的答案是:如果有的话,则设备中的传感器数量会翻几番,这不是几十个的问题,应该是几百个到上千个的问题,这样设备的价格也将水涨船高。

当然,设备所采集到的数据能够被利用起来是基本要求。根据现场总线仪器设备供应商的经验,目前这类系统所产生的数据中只有大约3%得到了利用。“化工设备就是数据的坟墓。” Leon Urbas教授提醒所有与会者,目前没有必要认真考虑自主控制的流程工艺生产设备。在讨论中也得出了这样的预测:流程设备大型过程控制系统就会逐步地消失。流程设备的执行器终将有一天会自己采集它所需要的数据,并主动地与其他执行器相互交流。

巴斯夫公司工业4.0项目团队的核心人员在智能制造大会上阐述项目各个方面的进展和成果

可靠性顾问

由巴斯夫、SAP、Pepperl+Fuchs、Samson和Endress+Hauser等公司联合开发的流程工业企业跨企业数字化平台实验报告已经出炉。在这一工业4.0解决方案中,来自现场总线仪器设备静态和动态数据都能够集中起来加以利用,能够在不同企业和组织机构之间进行交换,例如实现预防性维护保养。

传统的供应商-制造商链就真正形成了强大的价值增值链网络,所有的参与者都处在相同的水平上,都能够以最佳方式获取自己应得的利益。2017年年底时,这一共同开发的解决方案将在巴斯夫公司的两台试点设备上投入生产使用。

Münzing Chemie公司的Andreas Heidbreder博士和Bolfinger公司的Franz Xaver Braun先生报告了一个试验成功的平台项目:所有的设备数据(除流程设备的数字化模型数据以外,还包括了保存的经验数据)都汇总在这一平台上,包括可用而以前没有利用起来的“潜力股”数据,例如流程设备维护保养的数据。这不仅提高了系统的可用性,而且也提高了流程设备生产出来的产品质量。

而最重要的是,这一平台方案的经验也可以移植到其他企业里得到应用,因为不同源的数据可以进行组合和更新。此外,更重要的是,综合利用数据的模式识别能力,可以很好地识别和预防故障。“回顾已经完成的试验,我们已经知道了一些会导致流程设备出现故障的模式。” Franz Xaver Braun先生说,而这一平台也按照这种方法逐步发展成了流程设备的“可靠性顾问”。

设计师和操作者的创新工具

Linde公司的Christian Bartsch博士提到:“在数字化问题中,有什么可能性、什么是最重要的要由数字化用户决定。用户只要对一种数字化方案说了‘不’,则这种方案立刻会被否决。只要说了‘是’,则方案的效率就是首要考虑的。“如果一个解决方案在三个月内还不见成效,那它可能立刻被中止。”Bartsch先生说。例如利用增强现实技术作为流程设备维护保养人员的快速培训时。利用这一技术,未来的流程设备维护保养人员会在设备安装过程中就进行维护保养的技术培训了。Bartsch先生还强调,预测分析是数字化系统的一项优势,可以用于预防性维护的模式识别。

西门子公司的Hans Bijl先生报告的演讲的主题是《化工企业流程设备长期使用运行的问题》,在化工流程设备长达30年的使用运行过程中,设备集成变得不可或缺。西门子公司开发设计的模拟软件Simit支持虚拟调试和操作者的技术培训。这就能在实践中把设备调试速度提高60%,并把设备改造和搬迁的停机时间缩短到最低程度。

Wago公司的Ulrich Hempen先生首先介绍了DIMA/MTP方法的成果。2014年11月Wago公司首次推出了它们开发的DIMA(分布式智能模块化系统)。这一理念的核心是通过智能化生产模块和过程控制计算机的自主学习能够快速改变生产过程。“这是将智能化从中央控制台转移到仪器设备的现场。” Ulrich Hempen先生说。

Spiratec公司Merih Aker先生报告的重点是工程生产力。他所在的公司开发了一套Aveva规划设计环境的扩展软件,以便能够更加高效地规划设计模块化的流程设备。任何时候都可以确定例如设计不一致、计划进度的偏差和错误等一类的关键数据问题,并对这些数据背后的链接信息进行评估。这样一来,Spiratec公司的扩展软件就优化了工程设计的过程,缩短了项目运行时间。

小结

流程工业领域中的大型集团公司都为数字化转型建立了固定机构,现在有了首席数字官和专门从事工业4.0的单独部门,可以聘用多名专职人员,有些企业甚至成立了单独的数字化技术创新子公司。

一般情况下,中小型企业是做不到这一点的,但化工领域中德国的中小型企业占据了主导地位。因此,像智能过程制造大会这样的会议非常重要,一方面它是思想、理念的传播者,另一方面是技术服务商的联接站。智能制造大会传播的首要信息是变革的话题,在这里,运行经验和教训都是具有启发意义的。

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