大数据技术会怎样改变化学工业？（3，终结）

在 “大数据技术会怎样改变化学工业？（2）”中具体分析了大数据模型和机器学习在化工企业各个环节的可能应用，就知识学习和挖掘角度，大数据技术在化学工业中所起的作用绝不会像商务领域那样有巨大成功。 篇（3）则介绍，化学工业在工业4.0的道路上到底需要做什么？

八、打破数据的藩篱

19世纪末MIT成立第一个化学工程系，自此人类开始系统研究化学工业中的共性问题，对化工单元操作、反应器这些共性操作作了系统总结，并发展了传递原理、化工热力学、反应工程等科学理论，将这些共性操作从经验技术上升到科学技术。所以说，人类已经掌握了化学工业中绝大部分现象的原理和机理。

由于化工过程的连续化和装置的大型化，化工行业（包含炼油、石油化工）很早就对过程自动化提出非常高的要求，在上世纪70年代就采用DCS用于过程控制，所以化学工业具有非常好的数字化和自动化基础。如果狭义理解大数据技术和机器学习，将它们理解成 “从数据中发现人类未知的知识”，从前文分析中可以预见，大数据对化学工业的改变极为有限，产生不了像商务大数据那样的革命性变革，最重要的原因我们对化学过程的研究和认识已经足够深刻。

按照美国国家标准与技术研究院（NIST）对智能制造的定义：“智能制造是一个可以实时响应，以满足工厂、供应链、及客户时刻变化需求的、全集成、协作式的制造系统。”尽管化工行业有领先的信息化基础，但化工行业的智能制造在数字化和信息化上还有很多事情可以做。

第一，开发新型传感器。收集更多类型数据 ，尤其是在线组分分析仪器；以及提高测量仪表精度，例如流量计。“状态感知”是信息化、自动化和智能化的起点。

第二，开发覆盖研发、设计、制造、供应链、资源管理的工业软件，将人类掌握的关于化学工业的知识嵌入到软件中，将经验和知识数学化、模型化和软件化。一是可以提高知识复用程度，降低人的学习难度；二是提高自动化和智能化水平，减少人为失误，减少人工干预。

Aspentech、Simens这样的公司目标已经不是建立一个个独立的建模软件，而是建立工业软件生态圈，覆盖化工从研发到运营的各个环节，这些软件之间深度集成，非常容易将一个软件的计算结果直接送至另外一个软件作为输入，这便是AspenOne的初衷。

需要指出，尽管 我国在化学工业 的工艺和设备国产化道路 已经取得巨大进步，例如神宁煤制油项目国产化已经达到98%，但在化工行业的工业软件上几乎是刚起步，需要从国家战略角度发展。

第三，打破数据的藩篱，让数据在企业间、部门间、单元间自由流动。化工产业链上下游之间、公司之间、部门之间、软件工具之间都相对独立，数据相互隔离，阻碍了信息的传递。只有让信息自由流动，让小系统通过信息连接成一个大系统，再去优化一个大系统，即建立“系统之系统”，便能发掘出更大的价值。GE Predix这类工业云就是这样的思路，通过统一的平台，将各类数据按照统一的标准进行规范化管理，实现机器与机器、机器与人、企业与企业之间的数据通讯。

九、化学工业离工业4.0还有多远？

钱锋院士在某行业会议上作了“互联网+时代石油化工行业智能制造”的报告，其中有几页PPT很好地回答了这个问题，虽然我其中的“智能”的程度持保留意见。这里直接贴图， 图片来自公众号 “马后炮化工”文章“马后炮化工带您去和钱锋院士学习化工行业智能优化制造”。

钱锋院士的演讲主要针对石油化工行业，石油化工在数字化和信息化方面远远走在整个化工行业前列，但将石化行业的自动化技术和信息化技术应用到其他化工分支在技术上完全可行。所以说，化工行业整体上走在工业智能制造的前列，目前技术上完全可以实现生产制造过程的数字化，做到生产车间的无人化。

在智能道路上化工行业仍然需要往前走的，就是建立整个企业、整个工业价值链的数字化，建立物理系统和数字虚拟系统的双胞胎，即工业4.0所提的CPS（Cyber-Physical System)。

（图片来源： “马后炮化工”公众号）

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MjE0MDE2MA==&mid=2657527392&idx=1&sn=c1d1e5b7805906ed8af8ee6784e7edf6

十、总结

整个“大数据”系列就此结束，包括了技术、思维和化工行业应用三大部分，前后用时2个月，近四万字。写作前，一些模糊的逻辑已经变得清晰，一些模糊的想法已经有了结论。最后，将我对化工行业的智能制造的认识作一要点总结。

1.化学工程作为一门发展超过100年的工程学科，人类对其研究方法成熟，知识体系相对完整。在传统人工智能领域（图象、语音、语言）和商务领域取得巨大成功的大数据技术（从知识挖掘角度）和深度学习技术，在化学工业难有作为。即使在机理不清或边界不定时，一些常规的、传统的数据分析和机器学习方法已经足以应对化工中的问题。

2.目前化工行业的数字化、模型化和自动化水平已经能够实现化工企业生产车间的无人化操作，已经实现工业4.0的第一阶段。

3.化工行业在智能制造和工业4.0的道路上，需要努力的是建立整个企业、和整个价值链的数字化，建立企业级物理系统和数字系统的双胞胎即CPS，以快速响应客户和市场需求。大数据和工业云从数据管理角度，是CPS的一个关键技术。

4.在现阶段，在化工企业推行卓越运营和精益管理所产生的效益要远远高于信息化技术，转变管理思维是信息化的基础。

5.信息化、自动化和智能化水平提高后，化工企业的管理者、工程师、操作工，甚至研发部门的专家和科学家，必须具备创新能力、问题分析和解决能力、人际沟通和领导力。

(全文完）

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