石油和化工行業企業正在積極尋求數字化、智能化轉型之路。然而，企業的目標和需求往往五花八門，各不相同，設計者的理念和認知也常常大相徑庭，殊非一致。數字化轉型路上有什么新風景?企業在轉型過程中如何少走彎路?目前還有哪些盲點和不足?帶著這些問題，本報記者日前采訪了劍維軟件大中華區油氣和智能制造業務部總經理劉曉光。

　　數字賦能解決用工難

　　數字化為石油和化工在生產提效、安全環保、節能降耗等諸多方面帶來了新的發展機遇。在劉曉光看來，解決用工難也是他關注的焦點。

　　人口老齡化帶來了勞動力退潮，制造業首當其沖地受到了勞動力短缺的沖擊。劉曉光告訴記者，許多化工企業正面臨用工短缺的問題。一方面，經驗豐富的老員工逐漸退休;另一方面，越來越多的年輕人不愿意進入化工廠工作。

　　“人力短缺可以用自動化、智能化的手段來彌補。”他認為，“目前中國化工企業與國際優秀企業在數字化方面還存在不小差距。例如，運行一家相似規模和產品的企業，國內需要600人以上，而國際上只需要大概80人。我們在與企業的合作中，已經有實現從200到60‘減法’的成功案例。未來，化工行業智能化水平的提升仍有很大空間。”

　　劉曉光指出，智能化手段還能幫助企業積累沉淀知識和技術，快速將新員工變成有知識、有經驗的操作工。基于這種趨勢，劍維軟件構建了操作員培訓模擬器，利用數據庫內的大量生產運行數據，借助仿真系統對新員工進行培訓，使他們有機會去處理異常生產狀況和事故等一些比較復雜的情形。

　　“仿真系統的應用將帶來操作理念的變化，甚至是管理上的變革。”劉曉光說。

　　數字化轉型應因企制宜

　　劉曉光告訴記者，劍維軟件與許多化工企業有過合作，也與設計單位、工程建設單位、運營單位等產業鏈上的上下游單位進行過接觸，發現許多企業缺乏對數字化的清晰認識和頂層設計。

　　“現在很多企業認為買一個軟件就實現了數字化。今天遇到了設備故障的問題，考慮去維護，明天發現運行效率不高的問題，搞一個優化軟件，遇到能耗過高的問題，再采取能效管理軟件等等，還處于頭疼醫頭、腳疼醫腳的階段。”他強調，企業在進行數字化建設之前需要經過專業的論證和咨詢，根據本企業的實際情況，制定整體規劃方案。切忌一蹴而就，更不能“隨大流”搞運動式的數字化轉型。

　　“每個企業都有數字化需求，但每個企業都需要不同的答案，即所謂‘一千個哈姆雷特’。企業需要根據自身的實踐，針對自身的需求去進行數字化設計。”劉曉光說。

　　數據價值尚有待深挖

　　劉曉光認為，化工企業的數字化轉型不僅僅是構建數字化平臺、引入智能設備，更大的挑戰來自于如何利用這些高新技術以及隨之而來的海量數據。

　　他表示，許多化企在建設智能工廠的過程中采用了很多先進的數字化手段，但在企業組織架構、部門之間的配合協調方面卻往往遇到挑戰，企業對數字化推進過程中帶來的大量工程數據、運營數據常常“無所適從”，缺乏針對性的搜集、整理和分析，很多企業還沒有建立起對工程數據價值的認知。

　　“即使一些企業已經進行了工程的數字化交付，但深度挖掘利用工程、設計單位交付的數據的能力還有待提高?？傮w來說，我們的工程數字化交付其實還沒有普及。”劉曉光說，新時代的智能工廠從設計階段就應當瞄準智能化去打造。劍維軟件在這個階段借助信息化手段建立并優化孿生，包括工程的孿生、員工的孿生與設備的孿生，為企業打造資產信息管理中心，采集基礎數據并集成管理，形成靜態的“孿生”數據底座。而在運營階段，企業要通過運行信息管理中心對生產流程數據進行分析，提供工藝優化、生產調整等方面的指導建議，讓靜態的孿生數據底座“動起來”，形成資產和運營雙底座，支撐整體數字化轉型。