1、精選優質文檔-傾情為你奉上智能工廠三維數字化指南2016年9月1. 前 言分體系研究單位：中國石油和化學工業聯合會分體系執行單位：中國化工經濟技術發展中心 北京中科輔龍科技股份有限公司分體系起草單位：中國化工經濟技術發展中心、北京中科輔龍科技股份有限公司分體系指導委員會主任：趙俊貴分體系指導委員會副主任：祝昉分體系專家組成員：高新民、楊海成、張志檁、謝宏、王同良、李劍峰、陳溯、陳為民、彭連軍、宮向陽、何力健、梁堅、楊景杰、閆高斌、夏茂森、羅敏明、羅建平、李松濤、任忠、柯林分體系工作組組長：謝宏分體系工作組成員：關世太、張春利、翟國麗、宋楠、胡宇、甘雨、張朝明、孫露露2. 引 言2.1 數據資產

2、的重要性設備設施資產是工廠建設投資的成果主體，也是企業生產運營的物質基礎。相應的，設備設施資產在建設、運維直至報廢的全生命周期過程中產生了大量數據，形成了設備設施數據資產。隨著經濟形勢變化的加劇，以及大數據、人工智能等技術爆發式增長，數據資產對于企業的價值日益凸顯。上至企業的發展戰略決策，下至資產操作運維工作，良好的數據資產都是設備設施資產績效的基礎和必要保障。2.2 落后的設備設施數據資產造成的影響落后的設備設施數據資產對企業造成的影響包括： 增加了企業運營成本，占年收入1.5%（數據來自ARC集團于2010年發布的研究報告）； 帶來了極大的安全隱患； 嚴重滯后于企業的精細化管理需求； 阻礙

3、了企業向智能工廠的演進。ARC集團的研究報告指出，落后的設備設施數據資產是導致設備設施管理諸多問題的根本性因素。Studies have identifiedpoor AIM as the root cause of many asset performance problems, such as poor asset utilization, low maintenance effi- ciency, high MRO costs, etc.研究表明，落后的設備設施數據資產是導致設備設施管理諸多問題的根本性因素，如落后的資產利用率、低維護效率、高維修成本。 ARC咨詢集團, 2010年7月2

4、.3 設備設施數據資產的落后現狀國內企業對設備設施數據資產普遍缺乏足夠的關注和投入。一方面，企業在經營數據資產、生產數據資產方面持續投資，形成了完善的管理體系部署ERP、PI等IT系統，建立了相應的數據維護制度。另一方面，企業在設備設施數據資產方面投入則明顯不足，使得設備設施數據資產普遍存在以下三方面的問題： 數據缺失：缺乏對易失效零部件（如軸承、墊片）以及易失效部位（如焊縫、裂紋）的管理、缺少有效的變更管理； 質量堪憂：圖紙或IT系統中的數據與現場不一致，表現在賬卡物不一致、圖紙與現場差異30%以上、ERP/EAM系統中設備零部件數據與現場不一致、設備故障往往很難找到有效的數據加以分析等方面

5、； 可訪問性差：復雜的圖紙、多個IT系統、多種編碼體系、無法用自然語言描述失效部位等諸多問題，讓設備員、專工難以發現潛在的問題以及在短時間內有效地獲取信息進行決策。2.4 三維數字工廠是設備設施數據資產管理的最佳實踐三維數字工廠的定義三維數字工廠是利用工程級三維數字化技術構建的一個物理工廠全生命周期，完整、準確、可用的虛擬鏡像。其本質是通過創新的數據組織方式，記錄和管理著物理工廠所有設備設施的本體數據和活動記錄，這些數據始終與物理工廠保持同步，并以虛擬現實的交互方式呈現給用戶。三維數字工廠是人和實物資產間的全新紐帶，如同互聯網改變了人與人的互動一樣，三維數字工廠將會改變人與物理工廠的互動。三維

6、數字工廠是智能工廠的一項關鍵基礎設施，它為我們搭建了一個廣闊的技術平臺，將持繼催生出無數今天我們還不知道的新應用、新商業模式，甚至新的產業。基于三維數字工廠的數據管理解決方案是設備設施數據資產管理的最佳實踐。Under the covers of their 3D facade lies a gem of a system formanaging asset information across all of an organizations O&M solutions. It provides every worker with an intuitive, seemingly “real w

7、orld” portal into all of the organizations asset information. And, this information is presented in the context of a “virtual” plant which helps them appreciate the full implications of every piece of data.ARC Advisory Group, 2009專業的數據模型確保數據完整三維數字工廠采用工程級三維數字化的技術路線，數據模型遵循流程工業專用的設備設施數據框架標準ISO15926（定義了

8、涵蓋設備設施的整個生命周期及其組成部分的描述方式）。三維數字工廠的數據模型可以完整地描述設備設施的數據范圍： 從工廠-裝置-系統-單元-設備-管線-零部件-連接，完整描述從工廠到零部件及連接部位的粒度； 從設計-采購-施工/安裝-調試-檢驗-維修-技改技措-改擴建，完整描述設備設施的全生命周期。解決數據完整性與可訪問性的矛盾在日常工作過程中，一線業務人員描述零部件或部位時，類似“爐201頂空氣預熱管線出口第一道閘閥”、“P201北側第三根柱子管廊上去罐區V402的送料管線上的彎頭”的空間位置描述是溝通的主要方式。三維數字工廠正是基于這一理念，采用虛擬現實技術將資產密集型裝置的所有設備設施數據可

9、視化，為一線業務人員提供最直觀、自然的數據訪問體驗，從而徹底解決復雜編碼系統帶來的混亂和低效等問題。內置行業標準和規范確保本體數據質量工程級三維數字化技術起源于設計行業，通過內置各種行業標準和規范，確保設計人員在設計過程中避免低級錯誤，滿足合規性要求。同樣的，將工程級三維數字化技術應用于企業運營階段的設備設施本體數據構建和維護過程，可以很好地保證數據質量： 通過內置材料標準、等級庫標準，自動匹配合規的設備設施規格屬性，自動校驗規格屬性錯誤如管道材質的等級合規性、法蘭墊片的規格匹配等； 通過內置等級庫標準，自動根據連接關系生成連接部位信息，自動校驗零部件連接關系正確性； 通過空間碰撞檢查、點云比

10、對技術檢查設備設施空間位置數據錯誤； 通過一致性校驗檢查系統信息（如工藝流程、腐蝕回路）與數字工廠三維模型的一致性。相當多類型的設備設施活動記錄由一線業務人員進行維護，由于數據分布在不同類別、層級的功能項和表格中，導致一線管理人員和專業管理人員難以核查數據質量。借助三維數字工廠提供的虛擬現實交互方式，管理人員可以直觀、便捷地獲取并檢查活動記錄數據，更容易消除數據的不確定性，在確?；顒佑涗浾鎸嵱行У耐瑫r，還可以發現更多管理上的盲腸死角，提升管理效率。3. 范圍與邊界智能工廠的核心是CPS，而CPS的基礎是數字化，數字化過程可以縮短，但不可跨越。在企業運營階段，數據資產主要包括公司經營管理數據、生

11、產過程數據和設備設施數據三大部分。其中，設備設施數據描述了企業設備設施的本體數據和活動記錄，相比側重財務管理的資產類數據，更關注對維修維護、安全運行等業務的支撐。如同經營管理數據和生產過程數據，設備設施數據是企業實現“安穩長滿優”目標的重要基石，是企業十分寶貴的數據資產。本指南適用于石化行業任何階段、任何規模的企業的三維數字工廠建設，數字化范圍從建設期到運營期任何階段的在建和已建裝置，數字化粒度從工廠、裝置、系統、單元，到設備、管線、零部件、連接部位。本指南重點關注設備設施數據資產，經營管理數據和生產過程數據不在本指南的討論范圍內。4. 術語和定義CPS（信息物理系統,Cyber-Physic

12、al Systems）是一個綜合計算、網絡和物理環境的多維復雜系統，通過3C（Computing、Communication、Control）技術的有機融合與深度協作，實現大型工程系統的實時感知、動態控制和信息服務。ARC（ARC Advisory Group）：企業咨詢公司，為制造商和供應鏈廠商，以及技術投資者提供特定業務或行業問題的答案，包括新產品介紹、盡職調查、制訂生產和IT策略、技術架構的規劃、項目規劃以及過程支持。并且是企業應用軟件、工廠系統和自動化解決方案的市場分析、預測和戰略報告的主要提供者。建設期和運營期：一個工廠的生命周期分為兩個階段，一個是建設期，一個是運營期。建設期指工廠

13、開工建設的時間年限；運營期是工廠建設完成了之后交付給業主，業主開始進行生產至工程項目計算期末所經歷的時間段。設備拆解模型：根據企業提供的設備裝配圖，在工程設計軟件中進行設備拆解建模，將設備零件和細節展現出來。工程點云：對于企業沒有圖紙資料或者圖紙資料老舊，現場改動大的部分，運用三維激光掃描儀器，對工廠實景掃描，獲取工廠資產的三維空間點位坐標、顏色等信息，形成點云數據。利用點云可以構建精準的三維模型。工作流：是指企業內部發生的某項業務從起始到完成，由多個部門、多個崗位、經多個環節協調及順序工作共同完成的完整過程。簡單地講，工作流程就是一組輸入轉化為輸出的過程。ESB（Enterprise Ser

14、vice Bus）：企業服務總線。ODS（Operation Data Storage）：企業運營數據倉庫。地上管線(ground pipelines)：敷設在地面以上的管道、電纜和光纜等。通常用管架、管墩或建筑物做支撐。地下管線(underground pipelines)：敷設在地面以下的所有管道、電纜、光纜等。有直接埋地和架設在地溝內兩種敷設方式。工藝流程圖(process flow diagram, PFD)：用圖示的方法把建立化工工藝裝置所需的主要設備、管道按工藝要求組合起來，并在圖中表示出物流點編號。監控和數據采集系統(supervisory control and data ac

15、quisition system, SCADA system)：一種具有遠程監測控制功能，以多工作站的主站形式通過網絡實時交換信息，并可應用遙測技術進行遠程數據通信的模塊化、多功能、分層分布式控制系統。管道和儀表流程圖(piping and instrument diagram)簡稱P&ID(或PID)。此圖上除表示設備外，主要表示連接的管道系統、儀表的符號及管道識別代號等。借助統一規定的圖形符號和文字代號，用圖示的方法把建立化工工藝裝置所需的全部設備、儀表、管道、閥門及主要管件，按其各自功能以及工藝要求組合起來，以起到描述工藝裝置的結構和功能的作用。5. 整體架構6.7.5.1 智能工廠三維

16、數字化業務架構三維數字化的目標是通過對設備設施數據資產的有效治理，構建一個完整、準確、可用的三維數字工廠，并通過數據共享和智能化增值應用為企業運營創造價值。 三維數字工廠的數據組成包括本體數據和活動記錄兩個部分，前者描述了設備設施的功能、設計性能、結構、使用說明等信息，應采用數字化交付或數字化重建手段完成數據的構建和校驗；后者描述了設備操作、檢驗、維修活動的記錄，應采用支持各專業活動的IT系統進行數據采集、校驗工作。數據共享包括面向直接用戶的數據呈現和面向其他IT系統的數據服務。智能化增值應用以三維數字工廠為基礎，充分借助三維數字化技術的特性以滿足工程建設期和工廠運營期各業務領域的智能化需求。

17、5.2 三維數字工廠IT技術架構從業務需求的角度，企業應構建基于三維數字工廠的IT系統，利用三維數字化技術實現對設備設施數據資產的有效治理和自然交互，進而實現對現有IT系統的數據補充和交互升級。從技術架構的角度，企業的傳統IT應用系統主要以服務企業內部用戶為主，其特點是專業系統數量多、業務交叉、采用獨立系統集成架構，其缺點也非常明顯：剛性強、信息孤島明顯、難以快速變化、維護成本高，無法支持快速變革的新業態。三維數字工廠的企業級IT架構應體現結構型創新，以三維數字化技術對數據管理和共享機制為基礎，構建“平臺+微服務”的整體架構，實現以設備設施數據資產倉庫為核心，以基于角色的可視化工作空間為界面，

18、通過微服務方式實現持續集成和快速迭代上線不同業務時期、多專業領域的智能化增值應用。設備設施數據資產倉庫（Asset Information Repository）AIR（Asset Information Repository）設備設施數據資產倉庫，提供設備設施信息、地形信息、三維圖形信息、P&ID 圖紙信息、文檔信息的存儲、訪問、變更服務及基本的管理功能，實現對設備設施數據資產的統一管理和共享。數字化系統（Digitizing System）DS（Digitizing System）數字化系統，提供多源數據轉換、數據處理、數據校驗等功能，用于構建設備設施數據資產的本體數據，提高數字化成果質量

19、、提高數字化工作效率?；诮巧目梢暬ぷ骺臻g（Role-Based Visualization Workspace）RBVW（Role-Based Visualization Workspace）基于角色的可視化工作空間，提供一系列配置功能，用于按照用戶角色組織微服務組件功能入口，實現以用戶角色為導向的功能界面組織，提升易用性。智能化增值應用智能化增值應用，以微服務的方式提供多個業務階段、多種專業領域的智能化應用，其特點是小而精，能夠通過持續集成和快速發布適應具體需求，例如工程建設階段質量管理領域的焊口組批應用，運營階段設備管理領域的RBI等。5.3“獨立系統集成”架構是企業相對成熟的IT架

20、構，業務集中的優勢與功能復雜交錯的問題并存；“平臺+微服務”架構具有持續集成和快速發布的特點。企業在設計IT架構時，應遵循二者相容并存的原則，結合二者的優勢為企業服務。具體而言，新建系統和已經做好微服務升級的系統可以采用微服務架構的模式，傳統架構應用系統同時也在運行，二者通過服務總線互通，一起為企業的業務提供IT能力支撐。需要注意，無論采用哪種架構模式，均應考慮到設備設施數據資產倉庫作為數據治理系統的核心地位，確保為企業提供統一的、強有力的數據治理手段。6. 實施過程石化行業智能工廠三維數字化的實施過程是對企業設備設施數據資產的有效治理和增值利用的過程，鑒于企業設備設施數據資產基礎相對薄弱，應

21、采取“系統規劃，分步實施，持續改進”的總體建設思路，明確設備設施數據資產的基礎地位，通過易擴展的技術路線和IT架構，構建面向各業務領域的統一工作平臺，以業務為導向驅動數據資產和智能化增值應用的持續改進。6.1 實施原則注重實效、前瞻性強三維數字工廠和智能工廠是企業演進的目標，是方向。三維數字工廠的建設不能脫離企業內外各方面的客觀條件，要立足企業現有基礎和發展階段需求，強調建設的實用性，滿足企業不同層面的需求。在注重實效的前提下，三維數字工廠的建設應盡可能地跟蹤國內外先進的IT技術和軟件平臺，建設要能支撐企業未來幾年的業務發展需求，選擇的技術應具有一定的前瞻性。領導重視、流程支持三維數字工廠是智

22、能工廠的基礎設施，三維數字工廠的建設是一個資產創建項目，與物理工廠的建設一樣，需要各級領導的切實重視和一系列流程的配套支持。同樣，三維數字工廠也需要建立完整的運行維護機制，以確保其作為基礎設施能持續、穩定、高效運行。系統規劃、分步實施三維數字工廠建設涉及面廣、周期長、投入大，是系統性工程，需要緊密圍繞企業的發展戰略，全面考量現有的基本情況來指導實施，必須對較長周期建設進行總體規劃，結合實際情況，從需求出發、從簡到繁、從易到難分步實施。重視基礎、持續改進三維數字工廠建設過程中必須嚴格遵循國家、行業的相關標準和規范，確保數據資產的質量。同時，三維數字工廠的建設應考慮系統對未來的適應性和擴展性需求，

23、保護現有投資。三維數字工廠的建設不是一蹴而就的，是一個長期持續、動態變化的進程，不但需要在使用中長期維護、治理，確保建設成果持續發揮效益，而且必須滿足企業發展、業務調整和信息技術發展的訴求，伴隨企業成長并長期支撐。6.2實施成果的主體應包括：“設備設施數據資產”、“三維數字化平臺軟件”以及“智能化增值應用軟件”三個部分，整體實施路線如下圖所示： 6.3共識定位：智能工廠三維數字化定位于“通過數據治理和增值利用，構建設備設施數據資產的統一工作平臺”。企業內部高層管理者與各利益相關部門應盡早統一認識，避免因具體業務需求對總體目標產生影響。數據資產構建：重點和難點在于本體數據的構建。由于企業設備設施

24、資料基礎相對薄弱，情況復雜，本體數據構建的工作量大。需要多種策略與策略組合： 數據模型的設計應符合石化行業專用數據標準，如ISO15926，GB/T18975等。 采用“工程技術路線”，利用工程設計軟件構建本體數據，借助設計領域數十年三維數字化技術和經驗積累，從數據模型、合規性校驗等根本性技術上保證數據質量。 根據實際業務需求和投資預算可適度降低數據質量要求，利用“工程技術路線”數據模型的擴展性和靈活性為后續質量提升打好基礎。 在工程建設期，要求總包、設計、施工等參建方全面參與到數字化交付過程中，通過合同約束其交付物范圍、質量和格式；執行過程中著眼于過程控制，配合工程建設期智能化應用及時檢查，

25、確保數據資產的完整性和質量。 在工廠運營期，應根據實際業務需求確定實施范圍：以重點業務應用為目標，可在整個企業范圍內采用分專業建模，綱舉目張；以重點裝置精細化管理為目標，可采用分裝置建模，以點帶面。平臺基礎設施建設，主要指IT架構的設計以及平臺軟件的選型（或自建）和部署： 優先選擇以平臺為中心的IT架構，通過對原有應用系統的集成和交互升級，充分利用原有系統功能、數據的同時提高其可用性。 選擇成熟，能規模應用的基礎技術，包括設計軟件多源數據導入、密集資產復雜場景實時三維渲染技術、基于角色的可視化工作空間等方面。 重點關注架構與平臺軟件的開放性和持續發展能力。 考慮對企業不同業務領域的全面支撐。智

26、能增值應用建設，是一個不斷發掘企業“數據”溢出價值，不斷提升企業精細化管理，為企業持續增效的過程，也是不斷向智能工廠邁進的過程： 補缺：利用三維數字工廠帶來的新特性和新服務，解決傳統IT技術很難解決的老大難業務問題，比如施工進度和質量管理等； 智能化：通過智能算法、工業大數據等先進IT技術充分利用三維數字工廠建立的優質設備設施數據資產，進一步發發掘企業設備設施數據的溢出價值。6.4三維數字化實施宜采用PDCA循環的管理方法，逐步體現、評估三維數字化成效并持續改進： P階段，制定本次迭代的具體目標、實施范圍和實施成果質量標準； D階段，按照預訂的規劃，設計詳細的實施方案并執行，把控過程關鍵節點；

27、 C階段，依據質量標準，對本次迭代的實施成果進行評估； A階段，將優秀實踐標準化并復制推廣，將遺留問題轉入下一個迭代，如此循環，周而復始，螺旋上升。7. 附錄本附錄介紹石化行業智能工廠三維數字化的成功實踐案例，作為指南正文的補充材料供讀者參考。7.1 案例一：某央企地方分公司化工裝置運營期三維數字化實踐背景在央企集團的統一要求下，該地方分公司的經營、生產數據資產得到了良好的管理。但是在設備設施數據資產方面，雖然企業建設了EM、腐蝕監測、動設備監測等多種IT系統，卻始終存在數據分散、數據質量不高、精細化程度差、系統繁雜、易用性差等問題。借助集團公司智能化建設規劃的時機，該企業啟動了基于工程技術路

28、線的三維數字化建設項目，希望借此對設備設施數據資產進行治理，并構建統一工作平臺。目標 以典型化工裝置為試點，采用工程技術路線對該裝置各專業的設備設施進行數字化重建，實現對該裝置的設備設施數據資產的初步治理。 搭建三維數字化平臺，與原有應用系統集成，在此基礎上建設該裝置的多專業統一工作平臺。 建設面向重點設備設施的智能增值應用，提高動設備管理和腐蝕管理的工作效率，降低檢驗維修成本，降低安全隱患。 復用已建三維GIS系統中的部分數據，在此基礎上對數據進行補充和完善，建設HSE領域的增值應用， 通過直觀的方式展示給相關人員輔助其決策。 探索數字化交付，以便從源頭開始提升數據質量，最終實現由工程建設各

29、參建方向業主交付有價值、優質的數據資產。實施過程1. 根據實施目標，確定數據治理的范圍為和數據標準為： o 單個典型裝置，質量要求滿足全面、真實的工程級標準；o 全廠區地形地貌、道路設施，質量要求滿足與現場基本一致的仿真級要求。2. 采用“工程技術路線”，結合工程圖檔、BOM清單、EM系統、現場技術交底、現場測繪等多種資料和技術手段，對典型裝置的設備、管道、結構、儀表等設備設施的本體數據進行建模，并確保數據與現場一致。3. 圍繞“構建多專業統一工作平臺”的目標，采購基礎技術成熟的三維數字化平臺，關鍵技術要求包括： o 符合ISO15926標準的數據模型；o 具備以平臺為中心的IT架構和良好的擴

30、展能力；o 支持多種主流的工藝設計軟件、工程設計軟件、機械設計軟件及通用建模軟件的數據導入；o 提供面向多專業的工作界面；o 具備密集資產的高性能渲染能力。4. 該企業曾經建設過廠區內地下管線三維GIS系統，后因該三維GIS技術路線在數據和平臺方面的天然缺陷導致無法支撐設備管理、HSE相關應用而選擇放棄。本次實施過程中，為充分利用該系統中的三維模型成果，將其中全廠地形地貌、道路設施、部分設備等數據導入到三維數字化平臺中。5. 基于平臺和全廠地形地貌等數據，集成HSE風險管控系統，建設污染排放風險監控、關鍵裝置風險監控、職業危害風險監控、三維事故模擬、施工作業人員定位監控等HSE業務域智能增值應

31、用。6. 基于平臺和典型裝置三維數字化模型，聚焦具體業務時刻的智能化，建設腐蝕管理、動土作業管理等設備域智能增值應用。7. 基于平臺和典型裝置三維數字化模型，集成部分原有系統。8. 以某新建裝置為試點，探索數字化交付的實施路線和關鍵技術。成果數據方面建成了與現場一致的典型裝置數字化模型，實現了對該裝置設備設施數據資產現狀的有效治理： 模型包括291臺設備和1800多條工藝管線（圖紙資料僅有1318條）。模型粒度達到了目前實際業務中管理對象的最小粒度，比如：閥門、法蘭、墊片和焊縫，模型信息包括每個對象完整的工程設計屬性以及對象之間的拓撲關系。此模型能夠直接生成實際業務管理中所必須的單線圖； 31

32、套動靜設備的拆解模型，平均每套設備的拆解部件數量大約在400左右，最復雜的單套設備拆解部件數量超過1000； 得益于合理的數據標準、合適的技術路線和工具，典型裝置的建模，從資料收集到業務部門最終驗收僅用時4個月； 實施過程中，發現了諸多數據資產異常并一一修正，業務部門對此予以一致好評。平臺方面建設成果包括： 建成了管理設備設施數據資產的基礎數據倉庫，實現了對該裝置未來資產變更引起的數據變更管理，并通過Web服務等方式為其他應用系統建立了數據共享機制； 集成了生產績效、實時數據、EM、ODS等多種系統，初步實現了車間技術人員的統一入口，在此架構基礎上，未來計劃集成更多的原有系統，充分發揮統一入口

33、的價值。應用方面建設成果包括設備域的動設備管理應用、腐蝕管理應用以及安環域的幾項智能增值應用：1. 動設備管理應用動設備管理主要以動設備為管理對象，集成、記錄和顯示動設備投用階段的監測數據和維修數據，并加以統計與分析，為動設備的故障預判和診斷，提升設備及零部件的可靠性提供數據依據。同時，加強維修過程控制管理，提供了到期零部件更換提醒、維修過程中關鍵控制指標提醒等功能，保證設備的維修質量。主要建設成果包括：自動生成工單，提升設備員編制工單效率設備員在編制檢修工單時，因設備難易程度以及設備員對設備的掌握程度不同，需要花費0.5-3天的時間才能完成，主要原因是設備員要根據設備的檢修規程確定工序，并計

34、算每一步工序對應的工程量，同時，還要確定維修需要準備的物料，每一個環節均需要查看資料或進行現場勘測，費力耗時。而采用了檢修工單編制，設備員只需要選擇待維修的設備及作業內容，軟件即可自動錄入進行該維修作業的工序、對應工程量以及所需物料，實現真正意義上的“一鍵操作”，增加了設備員在編制檢修工單時的準確性，并大大提高了工作效率。在動設備管理工作中，動設備檢修過程中質量并不受控，返工會時常發生，其主要因素是設備各部件的裝配數值不達標，糾其根本原因，是因為設備種類繁多，關鍵控制指標也各不相同，設備員并不完全了解和掌握關鍵控制數據，從而在維修人員維修時失去有效控制，造成部分設備維修不達標，短期內又出現故障

35、。通過關鍵控制指標提醒，設備員可以在設備檢修時輕易了解到該設備的拆裝步驟以及關鍵質量控制節點，有效監管維修人員作業，保證維修質量。在設備檢修過程中，維修對象往往是設備的故障零件，而沒有發生故障但接近使用壽命的零件卻容易被忽視，導致設備維修投用后在較短時間內因為接近使用壽用的零件故障而再次維修，從而造成設備維修頻繁，影響生產。通過零件更換提醒功能，基于歷次零部件維修情況的統計，軟件可以在檢修過程中，對設備的零件使用時間和狀態進行統計評估，對沒有發生故障但接近使用壽命的零件，提醒設備員進行檢查或更換，從而減少故障檢修頻次，解決計劃維修和故障維修的矛盾，做到沒故障不維修，故障發生后計劃維修和故障維修

36、同時進行，延長運行時間。易損件的統計有助于設備員或專工分析設備維修的裝配質量、產品質量等等，企業也要求設備員每月定時統計，但因為易損件數量多、分類復雜，受工況影響，故障情況也各不相同，導致統計任務因缺乏基礎數據而難于落實，統計結果也難以保證準確。通過易損件統計功能，結合檢修工單編制功能累積的數據，設備員可以輕易了解易損件的更換情況、平均壽命、同工況壽命、月消耗情況等，從而更有效的分析設備的維修質量，及時調整維修策略。目前設備的故障率統計只是單純的停機故障統計，沒有細分設備的運行條件、設備本身老化因素、設備制造的年代和技術條件，統計缺乏科學性，導致故障率不能反映設備的客觀情況，進而不能指導設備的

37、運行和維護。結合設備的本身條件，軟件可提供機型故障率，企業內同類設備故障率、本機歷史運行故障率等統計數據，綜合分析設備運行情況。從而有對比，有分析，提高設備運行維護水平。2. 腐蝕管理應用利用虛擬現實技術輔助腐蝕管理的應用系統。通過在三維模型中標識腐蝕監測點，集成EM、腐蝕在線監測系統、LIMS等多平臺的原始數據，自動推薦擴建部位等功能，幫助設備員實時了解的設備管線腐蝕情況、制定檢驗計劃，輔助腐蝕管理專業工程師進行專業分析。建設成果除“應用系統集成展示”、“提醒報警”等基本功能外，還包括：為防止設備出現腐蝕泄漏等問題，需進行定點測厚檢測，當檢測后某一監測點腐蝕速率出現高報預警，要檢測與該監測點

38、所在設備同機理的設備，但需要在腐蝕回路圖紙單線圖等圖紙中進行篩選，交給檢測單位進行臨時檢測，篩選過程復雜檢測不及時。使用腐蝕管理系統能自動推薦本次未檢測的同機理設備，在未布點的設備在三維中自動布點，并導出Excel，避免在大量圖紙進行篩選，提高了工作效率。為防止設備或管線出現腐蝕泄漏，需進行定點測厚檢測，當檢測后某一監測點某一監測點壁厚減薄率出現高報預警，要對該設備進行擴檢。傳統工作模式下，設備員需要進入車間現場查看，并在圖紙上進行布點后交給檢測單位進行臨時檢測。該功能根據測厚點布點原則，可自動對該設備或管線未檢的隱患部位進行布點，并導出Excel。提高擴建工作的智能化程度，提高設備員工作效率

39、，減少人為因素引起的安全隱患。3. 安環域安環域應用建設成果包括： 污染排放風險監管功能包括污染排放點監控、排放設施運行監控，實現了污染排放風險的實時監控預警，對排放設施故障、污染排放異常或超標自動給出原因分析結果，為異常處置提供對策措施； 重大危險源預警，實現了基于虛擬現實技術的移動放射源探傷作業的輻射范圍自動計算與預警，為職業健康保護提供信息化支持； 事故模擬，基于虛擬現實技術技術實現泄漏事故模擬、火災事故模擬及爆炸事故模擬，為異常處置提供決策支持。 現場人員區域定位監控和現場監控設備管理，實現了對現場施工人員定位監控功能，并在施工人員進入危險區域時提示報警，保護施工人員人身安全。數字化交

40、付方面根據典型裝置數據治理成果，制定了對工程建設期數字化交付的要求，并結合工程建設管理過程提出了數據治理的過程要求和質量控制節點。小結&展望通過項目實踐，該企業初步建成了多專業統一工作平臺的基礎框架和試點，體現了三維數字化技術在數據治理，信息集成，自然交互，基于空間的智能應用等方面不可替代的優勢，是實現企業智能化的必由之路。在此基礎上，企業擬定了新一輪的三維數字化建設規劃： 主要業務領域持續建設智能增值應用，推動三維數字化向智能化轉變； 有節奏，多維度推進數字化工作，同步支撐全面提升核心裝置車間的運行管理能力和重點專業全廠范圍的三維數字化智能應用； 推廣數字化交付，為新建裝置的運行管理提供數字

41、資產，提升后續IT系統的實施效率和數據質量。7.2背景在工程建設中，管道施工是整個施工建設過程中的重點工作工程量約占項目建設總安裝工程量的40-50%，質量直接決定項目的投產運營安全和后期維護費用投入，高溫高壓或輸送易燃易爆介質的高后果管線尤甚。因此，實現管道施工進度和質量管理的精細化、標準化、規范化，一直是施工管理的終極目標。但是在傳統的管道施工管理模式下，往往存在管理粗放、信息不透明、瞞報誤報、工作效率低下等問題，造成監管不到位的同時也給投產運營帶來了極大的安全隱患。目標 借助三維數字化技術，為管道施工進度和質量控制提供有效的管理工具，確保管道施工數據的完整、真實、及時、透明，在此基礎上通

42、過智能增值應用提高工作效率，提升工作質量，最終實現精益施工。 通過對施工過程和質量數據的有效管理，同步構建三維數字工廠，為工廠運營期管理提供優質的設備設施數據資產。成果通過軟件采購結合定制開發，該企業成功建設了一套基于三維數字化技術的管道施工管理系統。該系統以管道焊接質量和進度管理為核心，結合三維可視化技術實現管道施工從開工到試壓驗收全過程的數據采集、校驗、存儲，并對實時工程量、施工進度和質量數據進行了多維度的統計分析，還可同步生成與過程記錄對應的交工資料，為管道施工管理提供了可視化的協同管理工具。主要的應用場景包括：管道施工前，施工單位根據設計下發的圖紙，利用CAD手動設計焊口并逐條管線核實

43、材料制定綜合材料計劃（扒圖扒料），對焊口、綜合材料等信息手工錄入excel形成臺賬數據庫，需要大量技術人員參與其中，費時費力且準確性低。4D管道施工利用專業的二次設計軟件（內置焊口設計的規則和生成圖紙的規范），對設計移交的三維模型或通過解析模型中間格式文件還原的三維模型進行高效的、半自動化的焊口設計和圖紙生成，依托模型提高焊口、材料等統計數據的準確性和可信度，提高工作效率，減少技術人員投入。在工程項目的開始，需要對施工的總工作量進行統計，從現場施工和工程造價的角度分別統計，而管道本身的數據量是非常龐大的，如一套中型裝置的管線會達到幾千條甚至上萬條，焊縫會達到約幾十萬個，人工對這些數據統計本身就

44、很困難，人工統計的工作量可信度非常低。4D管道施工中的數據源自于設計模型，保證了數據質量的同時，可以按照不同材質、管徑、壁厚和壓力等級分別對工作量進行統計，還可以從工程造價的角度對工程量進行分類統計，管理層可以通過這些準確的數據進行現場的施工。施工單位向業主匯報施工進度時往往會出現誤報、瞞報等現象，導致管理層無法及時發現問題、調配資源、準確指導施工生產，進度款撥付缺乏準確的依據，根本原因在于體現進度的基礎數據（如焊接工作量）數量巨大且難以考證。采用4D施工進度匯報的方式，通過對過程記錄的錄入，軟件在三維模型中呈現每道焊口基本信息及過程記錄信息。同時提供圖文結合的方式，通過信息下鉆的視圖展示各級

45、的進度、質量數據，如：多項目統計-項目統計-區域統計-工作包統計-管線-焊縫，并可以在統計的基礎上進行任意時間段的分析，有助于實時了解工程進展，實時掌控焊接工程質量，為領導決策提供依據。管道焊接完成后要依據行業標準規范按比例進行組批點口，委托第三方檢驗單位進行焊口的檢測，檢測結果是衡量管道焊接質量的最重要指標。目前組批點口多依賴于人的經驗，人為操作性大，干擾點口的客觀性，使被檢口質量情況無法代表所有管道的質量狀況。且由于人的經驗能力限制，難以滿足規范中各項規則，或增加檢驗數量致使檢測費用的增加。通過4D管道施工，內置行業標準和檢驗規則，實現自動組批點口，從而達到焊口檢驗委托的智能化，在保證合規

46、性和客觀性的的同時提高檢驗委托效率，節省人工投入和時間。管道施工過程中，施工員根據施工計劃計算所需材料到庫房領用，若存在未到貨，尤其是部分缺貨的情況，嚴重影響管道施工的進度，甚至存在材料到貨，施工人員因無法及時獲取到貨信息而延誤管線的施工，造成眾多處于半施工狀態的管線無法及時完成試壓工作。將材料信息與管道三維模型結合起來，自動提醒材料完全具備的管線，輔助施工員合理安排施工順序，缺貨材料到貨提醒，及時組織管線繼續施工，將在整體上提前管線試壓的時間，提高材料統計和領用的效率。施工過程中重實體、輕資料，交工前為了工程交付，集中時間與人員做交工資料，數據不準確、不全面，甚至存在造假現象，最終交付資料成

47、為“死檔案”。通過管理系統保障過程記錄的及時采集，同時集成業務規則使數據自動流向下游處理環節，減少人為操作，交付時自動生成交工資料，也可交付輕量級的數據結構化系統，通過過程控制保證數據質量，提高交付成果可利用性和交付過程工作效率。還可以根據對過程數據的組織，自動生成各類進度和質量所需的報表。小結相比傳統管道施工管理，基于三維可視化技術的管道施工管理系統，實現了施工進度和業務數據的監管和可視化，實現了部分業務過程的自動化和規范化，提升了企業的精細化管理水平以及對施工質量和安全的監管效果。同時，通過本次實踐，企業積累了優質的管道設施數據資產，為數字化交付和運營管理提供數據基礎，為數字化交付的實施和

48、推廣積累了良好的經驗。7.3背景應集團公司和地方環保部門的要求，某央企地方分公司于2016年啟動了LDAR專項治理工作。企業相關部門對已實施LDAR治理工作的企業進行了調研，了解到業界普遍采用的傳統LDAR管理模式具有以下兩方面的問題： 人工通過P&ID圖紙結合現場采集密封點信息，建立密封點臺帳，往往導致工作量巨大，數據質量差。 表格形式的密封點臺帳結合現場掛牌的方式造成管理困難，現場維護、維修工作容易造成標識牌丟失，當發現泄漏時，在臺賬記錄和現場泄漏點的對應上費時費力。目標 對全廠主要工藝裝置的P&ID數據進行數字化重建，實現對全廠設備設施本體數據的初步治理。 部署智能增值應用，大幅降低建立

49、密封點臺帳的工作量，提升數據質量，提升后期LDAR閉環管理的工作效率。成果基礎設施方面，通過對紙質圖紙人工重繪以及電子圖檔半自動轉換相結合的方式，將全廠六十套主要工藝裝置的兩千余張P&ID圖紙全部智能化，并導入三維數字化平臺進行統一管理和共享，便于企業統一管理。圖紙上的設備、管道、閥門和儀表的位號、工藝設計參數全部結構化存儲，為未來工藝、生產領域智能增值應用的建設奠定了良好的數據基礎。智能增值應用方面，實現了智能化的LDAR管理： 自動識別80%的密封點，并自動標識于P&ID界面上，幫助車間技術人員通過熟悉的工作界面執行LDAR閉環管理工作。 自動生成符合石化行業VOCs污染源排查工作指南要求

50、的密封點臺帳，大幅提高了建立臺帳工作效率，保證了臺賬的數據質量。小結&展望通過本次實踐，企業積累了部分設備設施本體數據，建立了面向工藝、生產和設備管理領域的P&ID工作空間，具備了建設以工藝、生產為主，設備管理為輔的智能增值應用基礎。7.4背景設備設施數據資產質量差的直接影響之一，就是地下管線、地下電纜（以下簡稱地下管線）等隱蔽設施成為動土施工作業的安全隱患，稍有不慎就可能影響到安全生產甚至發生事故。相比大型央企，地煉企業動土施工作業的安全隱患更為嚴重由于地煉企業信息化投入普遍有限，設備設施數據資產管理基礎薄弱，導致大量的知識和經驗僅掌握在部分技術人員頭腦中，一方面加劇了人為因素對施工技術交底的負面影響，另一方面相關人員的流動另企業面臨數據資產進一步失控的風險?？紤]到上述兩方面的問題，某地煉企業于2016年啟動了地下管線三維數字化項目。目