在国家政策、企业内需、自动化与智能化技术的驱动下，越来越多的化工企业开始数字化转型，围绕提高生产效率、降低运营成本、完善安全生产管控、提升设备安全性及可靠性等方面进行探索应用，加大智能化技术的研发和应用投入。

化工行业以大规模生产方式为主，拥有包括原料采购、存储、生产加工、产品销售在内的完整价值链，具有生产过程复杂、化学反应众多及水电蒸汽能源耗用高等特点，同时生产设备的完好性、工艺的稳定性、生产过程的安全性、能源使用的经济性、调度执行的合理性、作业的规范性、经营决策的科学性是主要关注点，这些主要关注点都需要通过数字化的技术与应用实现。

传统的数字化管理系统主要遵循美国仪表自动化协会（ISA）于1995年提出的ISA-95体系架构，该架构主要分为控制层DCS/PLC、制造执行层MES和企业资源管理层ERP，这种架构的好处是层次清晰，控制层与制造执行层的工控接口以及制造执行层与企业资源管理层的业务与数据接口，都有相对标准的接口规范，然而随着企业管理需求增多、精细化要求提升、管理范围扩大以及AI、数字孪生、大模型等技术逐步成熟，制造层与企业资源管理层系统越来越多（如供应链管理、客户管理、办公自动化、商务智能、全生命周期管理、质量管理、实验室管理、能源管理、设备管理、安全生产管理、制造执行等系统），导致各系统间的接口和标准各异、数据分散、数据一致性差，实施与运维技术门槛、运维成本、未来升级难度都大幅提升。工厂操作系统作为自动化、信息化、智能化发展与制造业结合的新兴产物，提供数据采集、存储、加工、治理、共享、AI与大数据、连接与集成等功能，可以作为企业数据与技术底座，为企业数字化转型提供统一的数据接入和存储管理，为各系统提供统一的标准接口与服务管理，乃至布署环境，使得企业的数字化转型过程高效便捷、项目风险更低、扩展升级更灵活。

1 化工行业数字化现状分析

化工行业数字化层级自下而上分为控制层、生产执行层和经营管理层。

控制层包括DCS、PLC、SCADA（监控控制和数据采集系统）、SIS（安全仪表系统）、GDS（气体检测系统）、CCS、APC等系统，这类系统有海量的温度、压力、流量、浓度、执行机构状态等与生产相关的数据，这类数据对于企业的工艺改善、质量提升、安全管控、效率提升发挥着至关重要的作用。要发挥数字化系统的作用，首先要实现数据采集与存储，这就需要实现对该类系统各种工业协议（如OPC、Modbus、HJ212、IEC电力规约）的采集支持，以及几万点乃至几十点的实时数据库系统存储。目前很多化工企业受限于协议授权和高昂的实时数据库费用，并未完全实现海量工业数据的采集存储，仅实现了部分重大危险源与有毒有害气体系统相关的数据，用于呈报上层应急管理部门，导致几套甚至几十套控制系统各自独立，致使这类数据无法为生产管控提供有效的数据支撑。

生产执行层涵盖计划、调度、工艺、作业、设备、能源、质量、仓储物流、安全应急等业务需求。目前很多化工企业或多或少都布署了一些系统，但整体效果不理想，归纳起来主要体现在3个方面：一是，厂商提供的系统模块大而全，但软件功能可配置性低，部分业务通过系统处理反而变得繁琐；二是业主根据自身特点选择了不同厂商的软件模块，但不同软件模块间的数据一致性差、业务协同效果不理想；三是在不同时期上线不同厂商的系统，在需要打通对接时发现工作协同困难或接口开发费高昂。

经营管理层。大部分化工企业已经上线ERP、OA系统，但主要承担供应商、客户、订单、财务等业务，对于经营管理分析、生产运营分析相对薄弱。生产运营分析需跨系统提起数据，进行指标构建与深度挖掘，往往发现跨系统接口困难或者不同系统的数据维度与精度不一样。

工业物联网、工业互联网平台技术的快速发展为化工行业带来了新的机遇。一个工厂操作系统平台+2个自动化（生产过程自动化、经营管理自动化）+N个APP的流程工业新型数字化架构“1+2+N”为企业提供了重要的参考范式。

许多企业开始布署工业互联网平台，进行数据采集与系统集成，逐步改善数据采集与系统集成、数据价值挖掘的探索。然而，由于平台功能不完善，技术门槛高，或者平台的研发缺乏化工行业基因，导致效果大打折扣。因此，合理选择适用于化工行业的基础平台，对于化工行业的数字化转型至关重要。

2 基于工厂操作系统的数字化转型

2.1 建设思路

化工企业数字化转型需要一个以工厂全信息集成为突破口，连接智能装备、设备、仪表、人、产品、物料等生产要素，支撑工业上层工业应用、工业模型算法快速开发、布署数据的技术底座———工厂操作系统，如图1所示。

图1 基于工厂操作系统的化工企业工厂全信息集成模型

工厂操作系统基于工业微服务和容器化云化架构作为开发技术，为上层工业应用提供一个基于微服务和容器化的运行平台，实现对机理模型算法的模块化和软件化，满足工业应用在这个容器上的运行和扩展。平台提供的微服务容器框架使得每个应用都运行在一个独立的容器中，可实现热插拔（图2）。工厂操作系统提供统一的数据存储、标准的接口与管理，不管是存量应用系统或是新建系统，都可以通过工厂操作系统进行集成或迁移布署。

图2 微服务容器框架

工厂操作系统是企业进行数字化转型的底座与基石。对于已经具备很多存量系统的企业，工厂操作系统是系统间的桥梁与枢纽，并且可以基于这个枢纽进行深度应用挖掘。

2.2 技术架构

如图3所示，工厂操作系统开发语言前后端分离，这种方式可以大幅提升开发效率；系统自带多种中间件，保证平台技术架构具备高度的灵活性、扩展性和兼容性；内置的工业数据湖可以提供多种形态的数据湖存储服务，包括实时数据库、关系型数据库、非结构化资源存储等，支持各类数据高效、大容量的存储与调用，大幅降低企业购买商用工业实时数据库的费用；多种工业协议的支持，使得控制系统只需简单配置即可接入。

IaaS层。包括基础设施资源、网络文件存储NFS Server、容器化运行Docker及资源调度管理K8S等。

运维平台。给工厂操作系统的管理和使用提供多维度的能力支持，如对运行工厂操作系统的节点进行管理的节点管理、工厂操作系统和组件安装升级的可视化安装、平台备份、还原的在线备份和还原等。

中间件层。支持Kafka、Redis、Nacos、minIO、Zookeeper和Nginx。

数据湖层。提供多种形态的数据湖存储服务，如结构化数据、时序数据等。

数据采集服务。提供采集器软件接入和数采网关接入。

基础服务层。提供授权信息的授权服务、APP安装卸载管理的APP管理等通用服务。

通用服务层。向上层提供登录的认证中心、授权的菜单权限、对象建模等通用服务。

扩展层。提供审计日志、电子签名、打印及附件等服务。

扩展包。提供移动端、低代码开发、ETL和DAM扩展包安装组件。

前端开发语言。JavaScript、React和ReactHooks。

后端开发语言。Java和Golang。

应用层。为低代码开发的应用和全代码开发的应用提供统一的运行环境。

2.3 关键技术支撑

数据接入。实现各品牌控制系统的可视化配置接入。工厂操作系统提供化工行业各种工业标准数据协议秒级、毫秒级数据的接入能力，如OPC、Modbus TCP、Modbus RTU、IEC104及HJ212等，满足国内外主流厂家如中控、艾默生、和利时、横河及西门子等的DCS、PLC、SIS等系统软件的状态实时数据接入。支持视频流、门禁、定位和振动，支持通过热备冗余、数据订阅、数据变化更新、断线重连及断线回补等技术手段来保证数据的实时性和可靠性。

数据存储。满足化工企业海量工业数据、业务数据存储与加工计算的需求。工厂操作系统作为企业数据底座，提供适合企业应用的分布式多元工业数据湖，提供多元数据存储、高可用等方面的功能。

支持百万级时序数据存储，毫秒级数据写入，30:1的可配置的压缩比。基于多元数据和知识模型的数据分析功能实现实时数据、历史数据、关系数据和视频流的融合应用，可满足人员定位、异常报警等点式需求，支持企业上层业务应用系统的数据需求。

系统集成。工厂操作系统设计有数据交换的功能，将分散于门禁、地磅、OA、安全生产、人员定位及ERP等系统的数据汇聚起来，将企业内部信息系统进行有效集成，为生产调度、计划排产、产销协同和经营分析提供高效的数据支撑，使用户获得更多的增值服务。

大数据应用。工厂操作系统提供开放式的机器学习算法平台，一站式简化的用户数据组织、数据探索、特征分析、算法建模、可视化及参数调优等自动化任务管理功能。软件提供常用的包括BP神经网络、遗传算法、随机森林、线性回归、逻辑回归及决策树等算法，可从海量数据中发掘潜在的有价值信息，利用这些信息可以实现设备健康状态预测、质量预测及工艺寻优等创新应用。

数据资产管理。提供企业数据资产管理功能，实现企业数据管理，对企业数据资产进行有序且标准化的管理，掌握数据间“血缘”，即时检索获取到所需的一致性数据。提供数据治理功能，实现对企业数据进行质量和安全管控，有效防止异常数据导致的价值滑坡，甚至是造成严重后果，保证企业数据信息安全。通过数据资产管理，化工企业可面向生产、能源、设备、质量、产销、绩效及经营等主题域，进行指标构建、“血缘”分析、数据深度挖掘与应用。

数据应用与开发。工厂操作系统提供DIY应用开发功能，用户可通过组态方式实现多元数据的自主分析与利用，如建立生产、能耗、设备预警及重要指标参数等的报表流程图驾驶舱。

图3 工厂操作系统的技术架构

2.4 化工行业数字化转型应用

图4所示为工厂操作系统在化工行业数字化转型中的应用，主要体现在8个方面。

图4 工厂操作系统在化工行业数字化转型中的应用

生产过程监视与分析。通过工厂操作系统收集生产装置的实时运行数据，如DCS、SCADA、SIS及GDS等，然后将数据存储于工厂操作系统的实时数据湖中。对数据按装置、类别进行分类管理与加工运算，对核心数据进行上下限、报警、事件触发、消息通知及聚合运算等配置，并以趋势图、流程图、报表及视频联动等形式呈现与应用。可进行报警管理、装置工艺平稳率、联锁投切率、自控投运率及开停机管理等应用延伸，用于评价装置运行和操作员作业水平的考核。通过生产过程的监视与分析，可以使管理与作业人员实时掌控装置运行状态、有无异常与报警、作业水平优劣等，是企业数字化转型的基础。

生产管控。基于工厂操作系统构建化工行业全流程管理体系。计划层面，基于市场需求与产能制定年/季/月/周生产计划，动态调整排产方案；调度环节，通过系统实时监控与订单进度和产品对应的工艺标准，并及时下发作业指令至作业现场；操作管理，严格执行SOP（标准作业程序），落实巡检、交接班制度，强化高危作业审批与监护；物料管理，建立库存、储罐预警机制，规范危化品存储与领用流程，实现全生命周期追溯；生产绩效统计，依托物耗、能耗、收率及质量等维度，通过KPI分析驱动持续改进。通过计划-执行-反馈闭环，实现化工企业安全、高效、可控的精细化生产。

仪控与设备健康管理。化工企业有成千上万的仪表与执行机构，保障仪器仪表的健康状态是装置自动化运行的基础。通过工厂操作系统的采集、存储及分析等功能，构建智能仪控应用，包括设备台账建立、仪表运行状态、设备健康监控和装置KPI评价，建立设备的运行健康模型，统一集中展示所有设备（包括机柜、卡件、传感器与执行机构）的运行状态，给企业管理者提供全厂各装置生产运行态势，帮助及时发现并处理现场设备的异常问题，同时基于装置健康状态与劣化趋势，优化点巡检周期与路线。

安全生产。安全生产是化工企业正常运行的前提。基于工厂操作系统，实现DCS、SIS、GDS、视频、人员定位及GIS地图等的集成，以及与应急管理部门的对接。实时监测重大危险源（如储罐、反应釜）的温度、压力、泄漏等参数，触发阈值自动报警并联动应急设备，同时基于风险评估原则动态生成风险四色图，直观标注高风险区域，实现风险的多维管控。实现特殊作业票（动火、受限空间等）全流程线上审批，关联人员资质、防护措施与实时监控，确保作业合规。利用操作系统的AI功能，实现常规摄像头识别人员安全行为（如未佩戴防护装备和违规操作），实时推送预警至管理端；通过定位技术追踪人员车辆轨迹，结合电子围栏实现二道门智能管控，限制非授权人员和车辆进入高危区域。基于工厂操作系统，构建“监测-预警-处置-改进”闭环，全面提升本质安全水平。

能源与双碳。化工企业属于高耗能企业，基于工厂操作系统，通过对水、电、蒸汽等能源介质的实时采集，构建三级能源管理，实现能源的精细化管控。包括实时监视能源流量与单耗，构建动态能源平衡模型，实现可视化追踪，精准定位高耗能环节。集成碳排放核算模块，关联原料用能与工艺过程，自动生成碳足迹图谱，支持“双碳”目标下的能效优化与减排路径模拟。基于工厂操作系统，融合智能传感器与AI算法，动态调整能源分配策略。通过管理与技术节能，有助于企业实现降本增效。质量管理。通过工厂操作系统与生产管理系统、仓储物流、实验室设备的集成，高效管理实验室的样本、数据、资源和流程，实现样本全生命周期追踪、实验数据自动记录、任务自动分配、资源监控、标准化报告生成，同时确保数据的安全与合规，提升实验室工作效率、减少人为错误、优化资源利用并满足行业监管要求。

大数据与AI应用。工厂操作系统提供大数据分析与AI功能，助力化工企业进行实际工业场景落地。可以通过AI实现知识库相关的工业智能问答；通过收集和分析设备的运行数据进行模型训练，实现对设备健康状况的预测；可以采集物料、工艺及配比等数据，实现产品质量预测；通过AI，根据语言与文字生成自助式报表分析。

决策与分析。工厂操作系统的数据中台能力，通过销售、采购、生产、设备、质量、能源及财务等不同业务域的系统与数据融合，构建统一指标体系，实现企业生产经营管理的智能化决策。其核心功能在于打破数据孤岛，通过多源数据融合与标准化治理，形成可量化的业务指标（如设备效率、单位能耗成本及产品收率），支撑实时分析与可视化看板。例如，融合设备状态与质量数据可精准定位工艺瓶颈，关联财务与采购数据，实现成本的动态管控。数据治理确保指标口径统一、来源可追溯，为管理层提供科学依据，显著提升运营效率与决策敏捷性。

3 结束语

化工行业的数字化转型是一项系统性变革工程，工厂操作系统在此进程中发挥着核心引擎作用。笔者聚焦该领域，通过剖析工厂操作系统的演进脉络、技术特征与体系架构、应用功能，阐释其在赋能化工行业降本增效、绿色低碳与本质安全中的战略价值。同时，结合架构设计方法论与落地实践路径，为行业数字化转型提供可复用的新思路。面向未来，研究需重点突破3个方面：

其一，深化工厂操作系统架构的柔性适配能力，满足化工行业多场景需求；其二，探索工厂操作系统、大数据与大模型的深度融合模式，构建数据驱动的智能决策体系；其三，建立数字化转型与双碳目标的协同机制，通过技术手段助力碳排放碳足迹管控。这些方向将推动化工行业向智能化和可持续化发展迈进。

原文刊载于《化工自动化及仪表》2026年第4期  作者：陈挺  周献军 杨建辉 董天翔 陈道宇 王挺