霍尼韋爾:推進“互聯”戰略轉型

廠商:霍尼韋爾中國公司
  點擊數:3282  發布時間:2020-02-06 10:43
霍尼韋爾處于這場技術革新的前沿,可以提供新一代自動化技 術基礎和能力,并深諳如石油煉化、造紙、采礦等工業背后的 技術細節、工藝知識和運營邏輯,從而幫助類似工廠提高可靠 性和效率、改善收益和利潤率并降低風險。
關鍵詞:工業互聯網 ,智能工廠 ,霍尼韋爾

作為全球500強的高科技企業,霍尼韋爾一直致力于讓世界更智能、更安全和更可持續發展。當前,新工業革命風起云涌,智能工廠建設快速推進,機器設備、人和產品等制造元素不再是獨立的個體,它們通過工業物聯網緊密聯系在一起,實現更協調和高效的制造系統?;裟犴f爾特性材料和技術集團過程控制部大中華區副總裁兼總經理陳延表示:“霍尼韋爾正在積極推進‘互聯’戰略轉型,致力于通過加強軟件開發、數據分析和用戶體驗,成為高科技企業的領導者。在此戰略下霍尼韋爾打造的互聯工廠項目能夠幫助過程制造商和其他工業企業在實際操作中更好地利用數據,幫助工業用戶提升運營的安全性、高效性及可靠性?!?/p>

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霍尼韋爾特性材料和技術集團過程控制部大中華區副總裁兼總經理陳延

互聯工廠解決方案助力智能轉型

霍尼韋爾在全球超過125個國家和地區已經擁有超過10,000個用戶,擁有40多年過程自動化控制方面的專業知識和100多年的過程領域知識?;裟犴f爾互聯工廠結合了霍尼韋爾過程控制部在流程控制領域的專業知識、霍尼韋爾UOP的流程工藝技術和傳統解決方案業務的軟件解決方案,是一系列可提高效率、安全性、可靠性和盈利能力的解決方案,通過使用工業應用程序,將企業從人員、過程和設備中獲取的數據轉化為具有操作性的洞察力,從而實現“每一天都是最佳生產日,每一位員工都是一流專家”,企業成為行業中的佼佼者。據陳延介紹,當前霍尼韋爾互聯工廠解決方案已在眾多行業取得成功應用。

上海賽科石油化工有限責任公司從2006年開始應用霍尼韋爾操作員仿真培訓(OTS)、先進控制(APC)、在線實時優化(RTO)以及報警管理等一系列解決方案,具備了從初級控制和工廠操作向高級別的互聯工廠發展的技術基礎。2017年,上海賽科將10套過程單元現有的仿真培訓系統升級至霍尼韋爾互聯工廠最新Unisim技能培訓和管理套件,并且將此管理套件置于工廠的云桌面管理系統,打破了傳統培訓系統地點和時間的局限性,為工廠人員培訓提供有效的解決方案,幫助工廠實現安全、無事故、高效的運營。

中化國際(控股)股份有限公司下屬成員企業圣奧化學科技有限公司在其安徽銅陵的工廠采用了霍尼韋爾智能生產管理執行系統(MES)?;裟犴f爾為安徽圣奧提供了包括物料管理、倉庫管理、計量管理、生產計劃、生產運行、生產統計、能源管理、工藝管理、質量管理等一整套解決方案,幫助安徽圣奧規范生產操作、簡化生產管理流程、提升企業管理效率的同時,也提高了各部門和崗位之間的協同作業能力,確保圣奧化學智能工廠信息化建設試點項目順利實施。

山東萬華化學集團股份有限公司在推動公司智能化的過程中,采用了霍尼韋爾互聯工廠工藝可靠性顧問(Process Reliability Advisor)對其位于山東煙臺工廠的UOP C3 Oleflex丙烷制烯烴裝置進行監測。通過復雜軟件提供整個霍尼韋爾UOP工藝流程的工廠數據和故障模型,助力工廠更平穩地運行,并提前檢測問題,避免中斷生產和工廠盈利損失。

2019年10月16日,2019霍尼韋爾科技峰會正式發布霍尼韋爾流程工業智能工廠白皮書,闡述在中國“智能+”的戰略背景下,如何利用工業物聯網(IIoT) 提升制造企業績效的深刻見解。報告主要探討“智能工廠”的定義、智能制造的關鍵成功因素、智能制造領域最新技術趨勢以及霍尼韋爾先進技術助力中國及全球客戶取得成功的案例。同時,霍尼韋爾(中國)有限公司智能制造研究院也正式宣布成立。

對于在這場智能變革中所取得的成就,陳延深感自豪:“霍尼韋爾處于這場技術革新的前沿,可以提供新一代自動化技術基礎和能力,并深諳如石油煉化、造紙、采礦等工業背后的技術細節、工藝知識和運營邏輯,從而幫助類似工廠提高可靠性和效率、改善收益和利潤率并降低風險?;裟犴f爾業界領先的先進解決方案、分析軟件、專家知識能對過程、自動化系統和設備性能進行預測性分析和優化,在能效、安全和安防、環保、全球化和生產力等方方面面幫助全球客戶解決它們在智能化過程中面臨的各類挑戰?!?br/>

領先技術助力智能工廠建設

建設智能工廠無疑是制造企業轉型升級的重要方式,同時應圍繞企業的中長期發展戰略,根據自身產品、工藝、設備和訂單的特點,合理規劃智能工廠的建設藍圖。在推進規范化、標準化的基礎上,從最緊迫需要解決的問題入手,務實推進智能工廠的建設。對此,陳延深表認同,總結霍尼韋爾多年來在各行業致力智能工廠的經驗,他對于工業企業提出了中肯的建議:“流程工業智能工廠應當考慮從工藝設計、工程建設到生產運行管理全生命周期生產及管理的自動化、數字化和智能化,并從自動控制到智能運營管理均采用成熟可落地的先進技術,幫助企業達到安全生產、降本增效和提高決策效率的目的,通過數據驅動策略的部署為企業最終實現數字化轉型賦能。在實際的應用中,智能工廠并不是一個靜態的存在,而是一個根據工廠實際情況出發,并以結果為導向的一個動態的智能化升級過程,實現從最初級的自動化控制層級向高級別的互聯工廠的升級?!?br/>

當前,隨著工業互聯網、5G、大數據等新技術的不斷涌入,智能工廠的核心技術也在不斷發展和變化。對于智能工廠的未來發展,陳延也提出了獨到的見解:“許多面向未來的制造企業都試圖通過智能制造戰略提高企業管理水平和盈利能力,一些賦能智能工廠的關鍵技術如云計算、虛擬化、數字化工具、數據互聯、虛擬現實技術和智能分析應運而生。這其中,如何把專家體系和工廠運營實時連接起來,正是數據互聯的核心。目前很多過程制造企業雖然有很多專家,擁有很多技能,但是主要針對的是已經發生的事件,做事后的分析和處理,失去了很多效率提升的機會。而數據互聯改變了游戲規則。而關聯的基礎便是“數字孿生”技術。借助數字孿生工具,企業可以在云端運行一個完全模擬現場的高保真模型,專家從云端獲取現場的運行狀態和實時數據,同時比對數字孿生模型的運行狀態,對現場過程性能進行分析,提供優化和可靠性指導,預防和避免設備故障和非計劃停車,進一步提高生產效率。另一項值得注意的技術是模型的優化決策,即基于模型決策可以提高決策的科學性和準確性,加入優化求解器就可以獲得優化的結果,用計劃優化軟件排產和選擇原料就是基于模型優化決策的典型應用?!?/p>

摘自《自動化博覽》2020年1月刊

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