為推動智能制造深入發展，上海市出臺《上海市建設100+智能工廠專項行動方案（2020-2022年）》，致力于打響“上海制造”品牌、擦亮“上海制造”名片，推動“上海制造”高質量發展。

在新一輪的產業革命和智能化浪潮下，擁有48年歷史的上海石化也在智能制造進軍。該公司領導班子表示：“上海石化在智能制造推進過程中，不斷地摸索創新實踐。”

兩化深度融合，建設新型能力

2012年，上海石化入選“全國兩化深度融合示范企業”，2015年入選“全國石油石化行業兩化創新示范企業”，并通過工信部兩化融合管理體系審核,成為全國首批兩化融合管理體系達標企業。2017年被工信部評為“2017年兩化融合管理體系貫標示范企業”。2019年，“以信息化與工業化融合為核心的智能工廠建設實踐”被上海市評為企業管理現代化創新成果一等獎。

充分的肯定帶來砥礪前行的自信，恰逢中國石化“十三五”要求信息化規劃和落實“兩化”融合工作的時機，該公司領導班子經過討論形成共識：圍繞建設“國內領先、世界一流”能源化工及新材料公司，上海石化要借助“兩化”融合和信息化的最新成果，努力打造與企業戰略相匹配的具有可持續競爭優勢的新型能力。

這種新型能力的建設，包括三個方面：精益高效的煉化一體化生產組織能力、敏捷優質的產品供應服務能力、精準的經營投資決策能力。

上海石化歷經10年信息化深耕，已經形成了一些信息共享、齊頭并進的專業平臺系統，將經濟效益最大化。各個系統在企業領域各領風騷，發揮功效，提高生產組織能力。比如，MES系統，注重生產物流管理，優化生產要素配置，規范業務流程；LIMS系統，自動采集分析和發布數據，實時共享質量信息，有效監控產品質量，提高分析數據時效性和檢驗工作效率；PIMS系統，精確編制煉油計劃和加工方案，準確指導原料、中間料和半成品庫存的優化，使原油加工在確保安全和效益的前提下向原油品種劣質化方向發展；APC系統，有效提升了裝置生產操作的管理自動化水平。

現在人們越來越重視服務體驗，優質的服務能力需要信息化系統全方位的加持。上海石化原銷售部門負責人、現公司首席專家王佩琳認為，這是確保上海石化產品“出路”暢通的堅強后盾。

自上海石化自助提貨、客戶服務等系統投用以來，實現了煉油銷售、化工銷售、自銷產品的提貨一卡（IC）管理，與ERP等系統集成后，優化了發貨流程，縮短了過賬周期，提高了產品銷售業務效率，并有效節約倉儲成本，實現了企業與用戶的雙贏。

與此同時，涵蓋該公司一般物資采購的14項業務公開信息系統也全部上線，促進了企業經營業務透明度的提高，進一步受到用戶的點贊。

2017年10月份，上海石化大幅增產包括柴油在內的成品油及部分化工產品，并及時限產、停產高壓聚乙烯和腈綸產品。在生產經營方面，公司“堅持每天計算邊際效益，堅持每周挖掘公司潛力”，利用信息化系統，集中分析和處理數據，及時止損，為上海石化的經營決策能力提供了有力支持。

據介紹，上海石化按照“業務部門應用主導、信息部門組織協調”的工作模式，大力推進信息化與生產經營業務的緊密融合，信息系統集成應用逐步從平臺整合、流程整合深入到數據整合，整體應用成效已經顯現。

建立智能系統，打破信息孤島

上海石化雖然較早建立了MES、PIMS、LIMS等各個信息化系統，但這些信息化系統的數據就像一個個孤立的點，沒有搭建起整合的橋梁，以至于各個環節各行其是，數據共享之路難以打通，生產何以安穩長滿優成為一大痛點。

為了能在生產波動剛剛開始產生之初，及時發現和解決問題，與全廠流程模型同步，上海石化建立了保障精益生產的智能系統，它涵蓋了安全、環保、工藝、節能、質量、設備等各個環節。比如，建立DCS裝置報警系統。目前，上海石化DCS裝置報警管理系統應用覆蓋面從最初的12套已擴展建設到所有主要生產裝置，為管控風險、消除隱患、規避事故提供了有力的保障。再比如，建立了地理信息平臺、工藝過程信息集成平臺、環保溯源系統、油氣液體化工品物流監控系統等，織成了一張張保障生產安穩長滿優的智能安全網。

“如今，通過智能系統的的建立，不僅消除了信息孤島，而且實時掌握了現場所有動態。”各個環節的“數字鴻溝”已經不在，各種生產工藝、現場管理、操作過程的分析數據便可以自如地運用，就可以抓住時間的先機，及時發現問題、解決問題，從而保證生產的安穩。

上海石化生產部、安全環保部相關負責人員介紹了上海石化工藝過程信息集成平臺、上海石化地理信息平臺展現智能系統的亮點。通過平臺，能一目了然地看到，某運行中的壓縮機，溫度多少、壓力多少、工藝分析數據多少；某裝置產品質量狀況出現波動，通過平臺的問題導向進入，能第一時間看到問題發生在哪個環節、如何解決問題；某區域出現超過異味警戒線報警，根據地理信息平臺引導，安全環保部門就能迅速查找到異味源頭。

從信息化系統到智能化系統，上海石化的智能工廠建設又實現了一次小小的飛躍。下一步該何去何從？該公司相關負責人表示，將更加重視與市場信息的緊密度，了解用戶信息，通過大數據，第一時間掌握用戶對產品的使用情況，甚至掌握用戶下游企業對產品的使用情況，包括市場開拓、數量需求、質量要求、庫存結構等。