日前，工业和信息化部等九部门发布石化化工、钢铁等行业的数字化转型实施指南，提出通过大数据、工业机理、人工智能的融合应用，促进工艺过程、制造流程的动态智能优化，实现智能生产。可见，依托先进数字技术与过程自动化系统的融合，优化工艺过程，打造智能化过程控制系统，成为流程工业企业高质量推进数字化转型的关键一环。
AI+软件合璧，构建高精度工艺仿真
会上，在“高精度过程动态模拟仿真赋能下的生产工艺控制与AI联合应用”主题演讲中，施耐德电气数字化解决方案经理宫达人指出：“当下，以石油化工、冶金、电力等行业为代表的流程工业，具有原料来源广泛、过程机理复杂、生产连续性强等特点，围绕生产工艺的数字化改造难度大。企业亟需通过高精度在线工艺模拟仿真与AI技术的结合，打造闭环的实时在线优化，以及基于多系统协同的无人值守，实现精益运行。”
立足行业真实诉求，施耐德电气提供涵盖AVEVA APS工艺模拟仿真平台、 AVEVA PI System运营大数据管理平台、资产信息管理平台，以及APC先进过程控制在内的工业软件解决方案，助力企业打造从设计到生产的高精度工艺仿真。其中，APC先进过程控制基于对工艺的深度理解，结合AI、云端运算与存储、预测性分析等尖端技术融合，通过收集、总结、回溯历史数据及复盘历史行为，并结合对当前工况与状态的透析和评估，能够推演、预测、优化、指导和把控未来走势与事件，在稳定装置生产过程的同时，还能寻找可控域内最优控制点，降低关键工艺变量波动，并下发DCS过程控制系统实现“卡边操作”，为用户带来经济收益增加、控制品质优化、生产安全性提升及环保性改进四大价值。
- 对于生产企业：APC先进过程控制软件能够在保证常态生产工况的前提下，提升40%达到最佳生产状态的速度，节省45%被扰动生产工况快速归稳的时间，同时显著降低生产工况进入报警区间的频率，并助力减少实际生产中非必要的碳排放及能源排放。以单厂2000万桶原油炼化厂为例，APC先进过程控制软件能够基于高精度的工厂生产工艺流程的数字化表征，对AI模型进行大量的场景学习和训练，帮助用户优化工厂非稳态、扰动态、过渡态的快速归稳，可避免高达1700万美元的年利润损失。
- 对于设计用户：APC先进过程控制软件能够实现30%的设计节省，同时基于更多经验证的工况场景，可为用户提供200%的设计多样性。此外，在提升设计安全性的基础上，过程控制与模拟仿真软件平台与工作流，结合AI技术，还能对碳足迹进行自动考量，减少设计过程中的非必要碳排放。
强强联合，打造工艺流程智能化标杆
目前，众多业内头部企业正依托施耐德电气过程控制解决方案，加速向数字化智能化升级。在以“双擎并进，数智新生”为主题的2024施耐德电气创新峰会-钢铁行业分会场现场，施耐德电气展示了APC先进过程控制在钢铁行业工艺流程中的系列应用案例及价值，涵盖链篦机-回转窑、磨机系统、制氧厂及空分装置、自备电厂等多个场景。
其中，在某钢铁企业球团APC项目中，施耐德电气APC先进过程控制通过多变量协调预测控制，帮助用户降低了20%以上的关键控制变量波动偏差，并对4大风机、温度、喂煤等操作手段进行优化控制，稳定了生产工艺过程和球团质量;配合“卡边操作”，还能节省固体燃料消耗和电耗，提高了球团产能，助力用户挖潜装置经济效益。在APC控制系统投用率不低于98%的加持下，该企业实现了自动控制性能的优化提升，大幅降低了人工干预频次，提高了装置控制的均一性。
依托APC先进过程控制，施耐德电气为某钢铁企业的空分装置实现了自动变负荷功能，且变负荷响应速率不低于1%/2min，在提高空分装置运行稳定性的同时，还能降低30%关键工艺变量波动，并减少装置的气体产品放散。
在当下数字化转型浪潮中，以AI技术为代表的前沿技术，正成为推动产业数智化转型的新的关键变量。施耐德电气将AI技术、动态模拟仿真、工艺数字孪生等数字化技术与生产工艺控制相结合，为企业带来工艺过程的持续优化，以自动化、数字化和智能化推动产业高效与可持续发展。
