生产计划优化系统在石油化工行业的应用
化工行业ERP解决方案
化工行业ERP解 决方案是一种集 财务、供应链、 生产、人力资源 等管理于一体的 企业资源管理软 件
该解决方案针对 化工行业的生产、 采购、销售等业 务流程特点进行 定制化设计
通过ERP解决方 案的应用，化工 企业可以实现资 源的优化配置， 提高生产效率和 管理水平
化工行业ERP解 决方案是实现企 业数字化转型的 重要工具之一
ERP解决方案的选择与实施过程
需求分析： 明确企业 需求和目 标，进行 业务流程 梳理
方案设计： 根据需求 分析结果， 设计合适 的ERP系 统架构和 功能模块
选型评估： 对市场上各 类ERP产品 进行比较评 估，选择最 适合企业的 产品
实施 人
人力资源管理模块
员工信息管理：记录员工的基本信息，便于查询和统计 考勤管理：记录员工的出勤情况，实现自动化考勤 绩效管理：设定员工绩效考核标准，对员工工作表现进行评价 培训管理：制定员工培训计划，提升员工技能和素质
化工行业ERP解 决方案的优势
提高生产效率
优化生产流程，减少浪费和延误 实时监控生产数据，及时调整生产计划 提高设备利用率，降低维护成本 自动化生产管理，减少人工干预
化工行业ERP解决方案
汇报人：XX
目录
添加目录标题
01
化工行业ERP解决方案 概述
02
化工行业ERP解决方案 的功能
03
化工行业ERP解决方案 的优势
04
化工行业ERP解决方案 的实施与推广
05
案例分析：某化工企业 ERP解决方案的应用
06
添加章节标题
化工行业ERP解 决方案概述
化工行业ERP解决方案的定义
数据准备：整理企业数据，进行 数据迁移或数据录入，保证数据 的准确性和完整性。
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化石油化工行业是国民经济的重要支柱产业之一，其生产与运营涉及复杂的工艺过程和大规模的数据管理。
近年来，随着大数据技术的飞速发展，石油化工企业开始将其应用于生产管理和决策优化中，以提高生产效率、降低成本，推动产业智能化的发展。
一、大数据在石油化工生产中的应用1. 数据采集与监测：石油化工生产过程中产生的数据庞大而复杂，包括温度、压力、流量等各种监测指标。
利用传感器和物联网技术，大数据平台可以实时采集和监测这些数据，并对其进行分析和处理，实现对生产过程的全面控制和监控。
2. 数据分析与预测：通过对历史数据的挖掘和分析，大数据平台可以发现生产过程中的规律和趋势，提供准确的数据支持和决策参考。
同时，结合机器学习和人工智能技术，可以进行对生产过程的预测和优化，减少生产中的风险和损失。
3. 资源调度与优化：借助大数据平台的强大处理能力，石油化工企业可以对生产资源进行合理调度和优化，实现生产过程的高效运行和资源的最优利用。
通过分析生产数据和市场需求，企业可以合理安排生产计划，减少资源浪费，提高生产效率。
二、大数据在石油化工企业生产优化中的应用1. 能耗管理与节能减排：石油化工生产过程中能耗较高，对环境有一定的影响。
借助大数据技术，可以对能耗进行精细管理和控制。
通过实时监测和分析能耗数据，可以发现和解决能耗异常问题，为企业节约能源、减少排放提供依据和支持。
2. 质量控制与缺陷监测：在石油化工生产过程中，质量控制至关重要。
大数据平台可以监测和分析生产过程中的各项指标，帮助企业发现产品质量异常和生产缺陷，并及时采取相应的措施进行调整和改进，提高产品质量和企业竞争力。
3. 故障诊断与维护管理：石油化工设备庞大复杂，运行过程中难免会发生故障和损坏。
利用大数据平台对设备数据进行实时监测和分析，可以及时发现和诊断设备故障，并提供维修建议和保养方案，减少设备故障带来的损失和停工时间。
三、大数据的发展趋势和挑战随着石油化工行业的发展，大数据在其应用中也面临着一些挑战。
石油化工专用设备制造行业智改数转典型案例
石油化工专用设备制造行业智改数转典型案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：石油化工专用设备制造行业一直是我国重要的产业之一，随着科技的发展和数字化转型的趋势，该行业也在不断进行智能改造和数据转化，以提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
本文将以某石油化工专用设备制造企业为例，探讨其在智能改造和数据转化方面的典型案例。
该企业是一家专注于生产石油化工专用设备的公司，主要生产各类石油管道、泵阀、储罐等设备。
随着市场竞争的加剧和客户对产品质量和交货期要求的提高，企业意识到需要对生产过程进行优化和智能改造，以提高生产效率和产品质量。
该企业决定引入先进的数字化技术，对生产流程进行优化和智能化改造。
该企业对生产流程进行了数字化升级。
他们引入了先进的生产管理系统和物联网技术，实现了生产过程的自动监控和数据采集。
通过将生产设备和传感器与生产管理系统相连，企业可以实时监控设备状态和生产参数，及时发现并处理问题，提高生产效率和产品质量。
企业还应用了大数据分析技术，对生产数据进行深度挖掘和分析，从而优化生产过程和提高生产效率。
通过分析生产数据和设备运行状况，企业可以预测设备故障，提前进行维护，避免因故障带来的生产停机和损失。
该企业在产品设计和研发阶段也积极推行智能化改造和数据转化。
他们将传统的设计方法与数字化技术相结合，采用虚拟设计和仿真技术，实现产品设计和生产过程的数字化和智能化。
通过虚拟设计和仿真，企业可以模拟产品在各种环境下的性能和使用情况，发现并解决设计问题，提高产品质量和可靠性。
企业还应用了3D打印技术，实现零部件的定制化生产和快速迭代，缩短产品开发周期，提高研发效率。
该企业还致力于在供应链管理和客户服务方面实施智能改造和数据转化。
他们与供应商合作，建立了数字化供应链平台，实现对供应链的实时监控和管理。
通过数字化供应链平台，企业可以实时掌握原材料库存和交期情况，做好生产计划和调度，降低库存成本和提高生产效率。
流程模拟技术在生产计划优化系统中的应用
ａｄＰｔ ｃ ｅ ｃｌ ｄｌ ｇ ｙｔｍ ） ，这 些 系 统 为 ｎ ｅｒ ｈｍｉａ Ｍｏｅｉ ｓ ｏ ｎＳ ｅ 等
石化企业在选购原油 、加工方案优化 、优化调合产 品结构 、制定生产计划和调度排产等方面起到 了重 要 作 用 ，为 石 化企 业 带 来 了很 大 的利 润 ¨’ 。 生产计划优化系统基于线性规划理论 ，其核心 是 生产计划模型 ，模 型涵盖原料进厂 、装置生产 、 产 品调 合 、产 品销 售 、多 周 期 库 存 、公 用 工 程 消 耗 等。计划模型 中，各装置 的侧线物料收率数据 以及 物料性质数据 的准确性是保证模型计算结果准确 的 基 础 。 尤 其是 常减 压 蒸 馏 装 置 ，作 为 炼 油 厂 生 产
理论板数为 １ 。经过计算 调整 ， ５ 确定各物料进出塔
的位 置 。常 一 线 汽提 塔 设 置 为 ４块 理 论板 ，常 二线 汽 提塔 设 置 为 ３块 理论 板 ，常 三 线汽 提 塔 设置 为 ２
块理论板 。按照 Ｉ 套蒸馏装置的实际生产流程 ，建 立模 型 ，选 择 装 置 的标 定 数 据 进 行 流程 模 拟模 型 的
选 取 陆 丰 、番 禺 、大 港 ３种 原 油作 为可选 油 种 ，进
３ 研 究 方 法
为解 决 这些 问题 ，提 出用 流 程模 拟 系统 Ｐ ＯＩ Ｒ ／ Ｉ 和 生 产计 划 优化 系统 Ｒ ＭＳ 相 结合 的解 决方 案 ～ Ｐ
“
。
行 计算 。 套 蒸 馏装 置 对 这 几 种原 油 没 有进 行 过 单 独 Ｉ 加 工 ，所 以确 定 其 中一 种 原 油 的侧 线 收率 和 性 质是
石化企业能源优化系统设计与应用
2016年1月 CIESC JournalJanuary 2016第67卷 第1期 化 工 学 报 V ol.67 No.1石化企业能源优化系统设计与应用李德芳1，蒋白桦2，索寒生2，刘暄2（1中国石油化工集团公司信息化管理部，北京 100728；2石化盈科信息技术有限责任公司，北京 100007） 摘要：石化工业是高能耗行业，发展面临资源紧缺的约束。
基于信息化和工业化深度融合的能源管理系统，大幅度提高了能源的定量管理水平，在支撑企业节能方面应用前景广阔。
中国石化应用信息技术构建能源管理信息系统促进企业实现节能，取得了较好的效果。
论文阐述了能源优化系统的整体规划，并基于石化业务特点进行了能源优化系统的功能设计。
以蒸汽动力优化系统为例，分析了优化系统的业务功能，并从机理模型构建、数据检测、数据校验、在线优化以及在线模型校验等方面论述了优化流程。
最后，从中国石化下属的三家试点企业的应用成效出发，为石化企业推进节能降耗信息化建设提供参考。
关键词：石化；过程系统；系统工程；信息系统；能源；优化 DOI ：10.11949/j.issn.0438-1157.20151455中图分类号：TE 99；TP 39 文献标志码：A 文章编号：0438—1157（2016）01—0285—09Design and application of energy optimization system in petrochemical enterpriseLI Defang 1, JIANG Baihua 2, SUO Hansheng 2, LIU Xuan 2(1Sinopec , Beijing 100728, China ; 2Petro -CyberWorks Information Technology Co ., Ltd , Beijing 100007, China )Abstract : Petrochemical industry is a high energy consumption area, its development is being restricted by the shortage of resources. Energy management system based on t he deep integration of informatization and industrialization can greatly improve the quantitative management abilities of energy and has a great prospect on supporting an enterprise to optimize its energy consumption. Sinopec achieves satisfactory results by constructing energy management system based on information technology. The overall planning of energy optimization system has been proposed in this paper, the functions of this system have been designed by analyzing petrochemical businesses. Moreover, the steam power system has been taken as an example to illustrate the business functions of the optimization system. The specific description of energy optimization process of the system has been demonstrated in the aspects of the construction of mechanism factory model, data inspection, data correction, online energy optimization and online model regulation. Finally, the application benefits of three pilot enterprises have been analyzed. Especially, this can be regarded as a reference provided for petrochemical enterprises to promote energy conservation in their informatization construction process.Key words : petrochemical; process system; system engineering; information system; energy; optimization引 言近年来，世界石化工业发展越来越受到资源环境制约[1]，开始高度重视节能环保、绿色低碳和循环经济发展，正逐渐从“末端治理”向“生产全过程控制”转变。
AI在石油化工行业的应用前景1
AI在石油化工行业的应用前景1人工智能在石油化工行业的应用前景随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，石油化工行业也开始逐渐引入人工智能技术，以提高生产效率、降低成本，并为企业创造更大的利润。
本文将重点分析人工智能在石油化工行业的应用前景，并探讨其可能的发展方向。
一、智能化生产过程石油化工行业的生产过程通常非常复杂且危险，需要大量的人力和物力投入。
而引入人工智能技术，可以将一些重复、危险或繁琐的工作交给智能化系统，从而提高生产效率和安全性。
1. 自动化设备控制利用人工智能技术，石油化工企业可以实现自动化设备控制，提高生产线的运行效率和稳定性。
通过智能感知设备和算法的结合，可以实时监测设备的运行状态，预测故障并及时采取措施，从而降低设备损坏风险，减少生产线的停机时间。
2. 优化生产计划传统的生产计划通常是基于经验和静态的数据，往往无法适应市场需求的变化。
而借助于人工智能技术，石油化工企业可以构建智能化的生产计划系统，通过分析大数据和市场情报，准确预测市场需求，从而优化生产计划，并合理分配生产资源，提高生产效率。
二、智能化质量控制在石油化工行业，产品质量控制是非常重要的环节。
而人工智能技术的应用，可以帮助企业实现智能化的质量控制，提高产品质量，并减少因质量问题带来的损失。
1. 智能化检测系统传统的质检过程需要大量人力和时间，而引入人工智能技术，可以借助图像识别、模式识别等技术，构建智能化的检测系统，实现对产品质量的自动化检测。
通过智能感知设备和算法的结合，可以实时监测产品质量，并及时调整生产参数，从而提高产品的一致性和可靠性。
2. 数据分析与预测石油化工企业通常会产生大量的生产数据，而这些数据携带着宝贵的信息，利用人工智能技术可以对这些数据进行分析和挖掘，从而找到潜在的质量问题和改进方案。
此外，结合机器学习和预测算法，还可以预测产品的寿命和维护周期，提前进行维修和更换，减少故障率，提高产品的可靠性。
石油化工中的智能制造与自动化
石油化工中的智能制造与自动化石油化工作为现代工业的重要组成部分，其生产过程具有复杂性、安全性要求高等特点。
近年来，随着科技的进步和智能制造技术的快速发展，石油化工领域也开始迎来智能制造和自动化的革新。
本文将探讨石油化工中智能制造与自动化的应用与影响。
一、智能制造在石油化工中的应用1. 自动化生产线的建设随着机器人技术和传感器技术的不断进步，石油化工企业开始引入自动化生产线。
通过在生产过程中使用自动化设备，可以提高生产效率，降低人为错误的发生率，保证产品质量的稳定性。
例如，在炼油过程中，可以使用自动控制系统实现原油加热、蒸馏、分离等操作的自动化控制，从而提高生产效率和产品质量。
2. 数据分析与智能决策石油化工企业的生产过程产生大量的数据，包括原料数据、工艺参数、产品质量数据等。
通过应用智能制造技术，可以对这些数据进行实时监测、分析和处理，从而实现生产过程的智能化管理和优化。
例如，可以通过数据分析技术对生产参数进行优化调整，以提高产品质量和能源利用率；还可以利用智能决策系统进行生产计划的优化和调度，实现资源的最优配置。
3. 虚拟化仿真技术的应用石油化工生产过程中存在一定的危险性和复杂性，为了保证生产的安全性和高效性，可以利用虚拟化仿真技术对生产过程进行模拟与预测。
通过构建生产过程的虚拟模型，可以在计算机上进行各种场景的仿真实验，分析与评估不同方案的优劣，并制定相应的生产控制策略。
这种虚拟化仿真技术的应用，不仅可以降低生产过程中的事故风险，还可以提高生产效率和产品质量。
二、智能制造与自动化在石油化工中的影响1. 提高生产效率和产品质量智能制造与自动化技术的引入，可以实现生产过程的全面自动化和智能化管理，从而提高生产效率和产品质量。
自动化生产线的建设和智能控制系统的应用，能够降低人工操作的错误率，减少人力资源的浪费，提高生产效率；同时，通过数据的实时监测和分析，可以及时发现生产过程中的问题，采取相应的措施进行处理，从而提高产品质量的稳定性。
化工行业中的过程优化技术应用案例
化工行业中的过程优化技术应用案例过程优化技术在化工行业中的应用案例概述化工行业是一个以化学反应为核心的工业领域，包括石油化工、煤化工、化学制品等。
优化化工过程，提高生产效率，降低生产成本，是化工企业追求的目标。
随着科学技术的进步，过程优化技术在化工行业得到了广泛的应用。
本文将介绍化工行业中的几个典型过程优化技术的应用案例。
案例一：流程仿真优化在石油化工行业中，流程仿真优化被广泛应用于炼油生产过程。
以青岛炼油厂为例，通过流程仿真优化，成功降低了催化裂化装置的产品痕量硫含量。
通过建立炼油装置的数学模型，并根据实际运行数据对模型进行参数校正，可以快速准确地评估各种操作方案对产品质量的影响。
通过对模型进行优化计算，确定最佳操作参数，可以有效地降低含硫产品的生成，提高产品质量和工艺经济效益。
案例二：反应过程优化化工行业中的化学反应过程是实现生产的核心环节。
过程优化技术的应用可以提高反应效率、减少催化剂的使用量，并降低废物的生成。
以合成氨工艺为例，过程优化技术可以通过调整反应温度、压力和催化剂的使用量等操作参数，使得反应产率达到最大值。
通过数学模型的建立和优化算法的设计，可以快速准确地找到最佳的操作参数组合，从而提高合成氨工艺的经济效益。
案例三：能源消耗优化化工行业的生产过程中消耗大量的能源，优化能源消耗是提高工艺经济性的重要手段。
以石化行业的蒸馏过程为例，过程优化技术可以通过调整进料流量、温度和塔板压力等操作参数，使蒸馏塔的热能利用达到最优化。
通过模型预测和优化算法的设计，可以降低能源消耗，提高塔效率，从而降低生产成本。
案例四：供应链优化化工行业的供应链是一个复杂的系统，包括原材料采购、生产、仓储和产品销售等环节。
过程优化技术可以应用于供应链规划、生产计划和库存控制等方面，提高供应链的效率和灵活性。
以某化工公司为例，通过建立供应链模型，并应用优化算法，可以优化原材料的采购计划，避免了库存积压和缺货的风险，同时提高了生产计划的准确性和灵活性，降低了成本，提高了客户满意度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
非线性规划
★ 如果在计划优化问题中出现的目标函数是非线性的，约束 条件是线性的或非线性的，这类问题可以称为非线性规划问 题（Nonlinear Programming, NLP）。 ★ 石化企业中非线性问题也比较多，例如在产品调合中，主 要产品的调合性质都呈现不同程度的非线性。 ★ 对于简单的性质，可以采用非线性指数方法将性质进行线 性化； ★ 对于更复杂的非线性规划问题，主要有以下求解方法：罚 函数法、障碍法、序贯线性规划法、序贯二次规划法。
石油化工企业利用计算机技术建立起的生产计划优化系统在最近二、三 十年间不断完善和应用。
引言
大型石化企业集团可利用系统建立多厂模型，实现整体效益最大化
总部实施范围
互供料优化 库存优化
原油购买
原油运输
原油进厂 原油库存
单厂实施范围
炼油系统
化工系统
产品出厂 产品库存
产品销售 产品运输
生产调度
内容
引言 系统的数学基础 应用软件 模型建立 单厂模型简介 多厂模型简介 国内外石化企业应用现状
• Haverly 公司GRTMPS ( Generalized Refining Transportation Marketing Planning System) – GRTMPS是一种通用于“炼油—运输—市场”生产计划的系统软件。其特点是 通用性强、计划活动覆盖面广、数据库驱动、具有分布递归算法等。
提供炼厂的物料平衡及库存 动态，对优化计划的结果进 行反馈和验证
提供生产过程信息和生产管 理信息，为ERP系统提供准 确及时的物料平衡等生产集 成信息
引言
传统的生产计划编制方法：企业计划人员依据经验，制定计划。基本没 有优化，当原料及产品市场发生变化时，无法在短时间内迅速做出调整 。对于生产中的一些瓶颈及能力过剩的情况，很难发现。 现代的生产计划编制方法：基于线性规划理论，建立数学模型，并用计 算机对其求解，得出优化结果。实现从原料采购，生产加工到产品销售 整个流程上的经济效益优化。
进出料物性 装置物料平衡
加工方案 装置加工能力
侧线产品物性 装置侧线收率
加工方案 装置加工能力
原油数据库
原油评价 分析数据
原油品种
生产过程及成本要素
蒸馏装置
二次加工装置
调合
原油采购 原油品种 原油数量 原油价格
生产约束条件
原材料
装置
产品
产品销售
原料采购 成本
装置固定成本
出厂产品 公用工程 化学剂消耗
混合整数规划
★ 在工厂生产计划的制定过程中，有些问题涉及到的变量是 整型的，而不是连续的。例如：最小加工限量问题、批量交 易计数、决策问题等等。这类问题称为混合整数规划问题 (mixed－integer programming, MIP)。
★ 求解MIP问题最常用的方法是分枝界限法，这也是商业MIP 软件中常用的方法。
内容
引言 系统的数学基础 应用软件 模型建立 单厂模型简介 多厂模型简介 国内外石化企业应用现状
主要应用软件
• Aspen公司PIMS （Processes Industry Modeling System） – 采用Windows操作系统，使用线性规划技术，包括物性传递、非线性回归、 分布递归等高级应用技术。它主要用于原料选择、产品调合优化、生产计划 、库存和供应管理、技术评价、投资计划、确定装置的规模或改扩建等短周 期或长期的战略性规划
• Honeywell公司RPMS （Refinery and Petrochemical Modeling System） – 基于Windows操作环境。采用如下技术：线性规划、混合整数规划、适用于 多周期模型的质量跟踪技术、快速递归技术、改进的递归质量计算技术。可 以建立单厂模型、多厂模型、多周期模型、多Case模型等。
生产计划优化系统在石 油化工行业的应用
2020年6月3日星三
内容
引言 系统的数学基础 应用软件 模型建立 单厂模型简介 多厂模型简介 国内外石化企业应用现状
引言
整合的计划
整合的技术
炼厂运营策略 炼厂长期计划 采购决定 渠道利润最大化 价格体系
规划
决策支持、APS系统等 APS、ERP系统等
内容
引言 系统的数学基础 应用软件 模型建立 单厂模型简介 多厂模型简介 国内外石化企业应用现状 成功案例
建模步骤
①确定建模系统及建模范围； ②确定模型参数及变量，收集数据； ③寻找关系，确定约束条件； ④确定目标函数，一般是取利润最大。
原油及其 他原材料
石化厂生产 加工过程
产品销售
建模方法
• 石油化工生产计划优化系统的建模方法（以炼油厂为例 ）： –按照物料的移动与加工流向可以分为原料的采购、 常减压加工装置、二次加工装置、产品调合、产品销 售等子模块。对这些子模块进行建模，最后集成为整 体的计划优化模型。
线性规划
★ 建立生产计划优化模型并进行求解，运用的最主要的数学 方法是线性规划（Linear Programming, LP）。将石化企业 生产过程中的一些变量与系数抽象为线性方程的行与列，加 上一些约束条件，形成一个矩阵。
★ 线性规划的求解方法有Simplex法（单纯形法）、Dual Simplex法（对偶单纯形法）、Primal/Dual Simplex法 (初对 偶单纯形法)、Barrier法（阻挡层法）等等。
炼厂运营效率
自行生产或外 购
产品加工方案 及产量
渠道、终端以 及产品等的定 价
运行计划及分析
原油进厂
执行管理
生产调度
一次加工
二次加工 产品出厂
整合的执行
建立以生产物流管理为核心，集 物料移动管理、生产操作管理、 物料平衡、生产调度信息管理和 质量管理为一体的炼厂管理模式
MES系统等
实时获取企业各方面的综合 生产信息，为企业合理配置 资源，及时调整生产计划和 经营策略提供依据
–常用的建模方法有图形建模与表格建模。
建模方法
★图形建模，方便直 观，但某些复杂的 逻辑关系不便用图 形表示；
★表格建模，通用的 建模方式，各种变 量、参数都能容易 表达出来；
内容
引言 系统的数学基础 应用软件 模型建立 单厂模型简介 多厂模型简介 国内外石化企业应用现状
单厂模型的业务范围
调合组分性质 产品质量指标