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报告概述

本白皮书以化工油气行业的数字化转型为研究对象，覆盖上游、中游和下游企业，围绕AVEVA PI System和AVEVA Predictive Analytics两大产品，系统阐述了从实时数据采集、存储、建模分析到预测性维护的完整技术路径。报告首先分析了化工油气企业面临的市场与生产挑战，指出数字化转型是从信息化、数字化到数字化转型再到数字化加速的持续过程；随后详细介绍了PI System作为企业级实时数据历史库的六大核心功能及其在设备管理、能源管理等场景中的应用，并进一步解读了基于高级模式识别和机器学习算法的预测性分析平台如何帮助企业在故障早期阶段捕捉异常征兆。通过一个化工新材料企业的实际案例，报告展示了数据从平台建设到价值落地的全过程。对于正在规划数字化转型路径的化工油气企业，本白皮书提供了可复用的平台架构、实施步骤和选型参考。

报告的核心结论

化工油气行业数字化转型是一个分阶段持续推进的过程

报告指出，数字化转型由信息化、数字化、数字化转型和数字化加速四个阶段组成，企业应结合自身自动化基础和现状选择切入点。当前多数化工油气企业已具备数据采集条件，但缺少统一可靠的数据管理平台，因此第一步往往是建立数据基础，再逐步向数据分析和场景应用延伸。这一路径有助于企业避免盲目投入，实现稳健的转型效果。

AVEVA PI System是实现数据驱动决策的企业级数据管理平台

PI System能够从各类设备中采集实时数据，并以长期可检索的方式归档，提供450多种成熟接口。它通过资产框架对设备与工艺进行建模，内置分析功能降低使用门槛，同时支持事件触发和通知，让正确信息主动到达相关人员。PI System在OT与IT之间架起桥梁，还可实现实时数据库、轻量级MES和EMS的三合一，帮助企业构建以数据为核心的平台化应用。

预测性维护能够在故障早期预警，显著减少非计划停机

AVEVA Predictive Analytics利用高级模式识别和机器学习算法，基于历史运行数据创建设备专有的预测模型，通过捕捉工艺参数的细微异常征兆进行早期预警。与传统的固定阈值报警不同，这种动态范围报警能在故障发生前提供介入机会。报告中的案例企业通过该方案有效降低了非计划停机，证明了预测性维护对提高资产可靠性和降低维护成本的价值。

预测性分析与传统状态监测在技术原理上存在本质差异

传统机组状态监测依赖机理模型和DCS固定阈值报警，往往在故障明显后触发；而AVEVA预测性分析将数据建模与机理模型结合，分析相关变量之间的相关性，基于预测值与实际值的偏差进行动态报警。这使得系统能够在故障早期阶段发现并介入，避免故障恶化造成严重的设备维护费用和非计划生产损失，同时带来减少停机、延长设备寿命、提高安全性等多项优势。

报告回答的关键问题

化工油气企业为什么要推进数字化转型？

化工油气企业面临市场复杂性增加、安全环保关注加强、油价波动以及降低运营成本等多重挑战，必须优化流程和资产，最大化生产并减少计划外停机。报告认为，数字化能够帮助企业从数据中获取洞察，实现更可靠、安全和可预测的运营，从而满足总体业务目标。此外，数字化是建立数据基础再分析数据的过程，对自动化基础较好的化工油气行业而言，是提升竞争力的必由之路。

PI System在化工油气行业有哪些典型应用场景？

报告介绍了生产过程监控、生产运营可视化和能源管理等场景。PI System可快速搭建工艺过程图，实时反映现场数据；通过PI Vision建立分层级、可钻取的运营看板，满足决策层、管理层和执行层的不同信息需求；同时整合企业各系统数据，实现能源监控和基于设备状态的维护。这些应用帮助企业实时掌握运行情况，为优化决策提供数据支撑。

预测性维护如何减少化工油气企业的非计划停机？

AVEVA Predictive Analytics通过分析关键设备的运行历史数据，利用AI算法建立设备专有模型，在故障早期阶段捕捉微小异常征兆并发出预警，使运营团队能够在问题严重影响运营前介入处理。由于相关人员提前收到潜在问题通知，可以减少计划外停机，同时维护计划更合理，备件可从容订购，设备持续运行，从而大幅降低生产损失和维护成本。

AVEVA预测性分析与传统状态监测有何不同？

传统状态监测多依赖机理模型和DCS固定阈值报警，通常需故障特征明显才会触发。而AVEVA预测性分析将数据建模与机理模型相结合，分析相关变量之间的相关性，并基于预测值与实际值之间的偏差进行动态范围报警。这种方式能够在故障早期阶段发现异常，提前介入，避免故障恶化导致的严重维修费用和非计划生产损失，同时带来减少停机、提高资产利用率等优势。

化工油气企业如何选择数字化转型的实施路径？

报告提出，数字化转型应从信息化、数字化、数字化转型到数字化加速依次推进。企业需先梳理自身现状，选择合适的数据管理平台，如PI System，将现场设备数据接入并可靠存储；再进行数据建模和分析，将设备语言转化为用户语言；继而针对设备运维等具体场景应用数字化成果；最后在数据基础上进一步挖掘价值，实现从洞见现在到洞见未来。AVEVA的解决方案正是沿此路径提供支持。

报告中的代表性数据

85%以上

全球领先油气公司采用PI System比例

资料未明确，报告指出，在石油天然气行业，85%以上的全球领先油气公司使用PI System。

10家均使用

全球前十化工企业采用PI System情况

资料未明确，报告称，全球前十的化工企业均使用PI System，显示其在化工行业的高市场占有率。

50%

案例企业非计划停机减少比例

部署后续统计（具体时间未明确），某化工新材料企业部署PI System及预测性维护后，非计划停机减少50%，极大降低了维护成本。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 化工油气行业数字化转型需求全景：报告详细分析了化工油气企业在市场波动、安全环保、运营成本等方面面临的多重挑战，并阐述了从信息化、数字化到数字化转型、数字化加速的四阶段演进路径，帮助读者理解企业所处阶段与转型方向。
  • AVEVA PI System 功能模块详解：完整介绍PI System作为企业级实时数据历史库的六大核心功能，包括450多种数据采集接口、长期归档与秒级检索、资产框架建模、内置分析、事件触发和通知组件，展示如何将数据转化为可操作信息。
  • PI System的行业应用与独特优势：说明PI System在石油天然气与化工行业的广泛应用，阐述其连接OT与IT、实现实时数据库+轻量级MES+EMS三合一的能力，并介绍生产过程监控、运营可视化、能源管理和设备管理等典型应用场景。
  • AVEVA Predictive Analytics 技术原理与算法：介绍高级模式识别（APR）和机器学习技术，包括KANN预测算法插件如何基于人工神经网络创建设备运行档案，并通过数据回测预测未来状态，帮助用户理解预测性分析模型的构建逻辑。
  • 预测性维护与传统状态监测的对比：通过与传统机组状态监测平台的机理模型及DCS固定阈值报警联锁对比，说明AVEVA预测性分析如何结合数据建模与机理模型，分析变量相关性并基于预测偏差进行动态报警，实现在故障早期介入。
  • 化工新材料企业案例全过程解析：完整呈现案例在部署前的数据痛点（数据量大且乱、测点命名错误、传感器故障、数据不匹配、非计划停机频发），以及通过PI System接入并规范数据、建立设备模型、计算能源损耗和OEE等实施过程，最后展示预测性维护预警的实际成效。
  • 洞见数据的未来与价值落地：总结从数据接入、传输、分析、使用到挖掘的完整链条，强调单纯掌握数据并不产生价值，只有将数据应用于生产过程、设备维护和人员管理，才能真正提升企业竞争力。
  • 参考文献与作者信息：列出引用的AVEVA相关研究文献，包括上游油气数字化加速、油气行业预测性维护绩效、人工智能从预测到规范性等，并介绍两位作者在施耐德电气工业自动化事业部的数字化专家背景，方便读者进一步延伸阅读与沟通。

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