小编： 无论是工业 4.0，智能制造还是数字化转型等等，对一家化工企业而言，探索一条适合于自身工艺特点和企业现状的道路是具有现实意义且至关重要的。尤其对于像陶氏化学 这样的全
无论是工业 4.0，智能制造还是数字化转型等等，对一家化工企业而言，探索一条适合于自身工艺特点和企业现状的道路是具有现实意义且至关重要的。尤其对于像陶氏化学 这样的全球化工巨头，早已拥有不同品牌的从仪-表层、控制层到业务层的产品和平台， 然而如何找到属于自己的数据集成框架，真正打通 OT 与 IT？陶氏化学中国公司结识了 领先的数据核心平台——PI System。
五大支柱，探索智能制造 4.0
2017 年开始，陶氏化学开始实施智能制造 4.0 战略，期望通过数字化转型，能够每年创造 3 亿美金的税后利润贡献。陶氏化学亚太区自动化经理李仲秋表示，这一战略包括 五大支柱，一是全流程数字化，从设计、建造、生产、校验、销售到运营优化和装置退 出的整个生命周期，使其整个流程可视化；二是从仪器仪表、无线仪表到控制系统、回 路优化和先进控制的全面自动化应用；三是可移动操作，帮助员工在正确的时间及时做 出正确决定；四是安全的机器人应用；五是利用生产过程的大数据进行优化。
自 1992 年开始，陶氏化学便携手 OSIsoft 公司，开始采用 PI System 1.0 运营数据平 台，其后陆续应用了 SigmaFine 进行物料财务平衡计算，以及 PI Vision 功能等几乎所有的 PI 产品。” 由于陶氏的专家是以技术中心的组织形式分布在全球各地，新的 PI Vision 功能可以让我们的专家在千里之外不用安装任何额外的应用，就可以监控我们的一些关键设备的状态，确保设备可靠性 “, 李仲秋说道。据了解，目前陶氏已有大约 40 多个基于 PI System 的应用。
集成框架，打破藩篱
面对原有的各种生产系统和不同品牌的产品，陶氏化学正致力于基于 PI ACE 数据分析 平台，开发一套属于自己的通用的生产解决方案集成框架，帮助生产部门通过陶氏 MES 系统——EBR 更好地支持并优化生产活动。
MES 系统的数据来源既包括生产数据，也包括实验室数据、物流仓储数据甚至更多的 日志数据源。“针对这么多不同的数据源，我们选择的是 PI ACE 先进计算引擎，它可以 从多数据源去读取和回写数据，非常强大的工具”，李仲秋说道。
在统一架构下的数据带来的信息组合对陶氏来说还有着更大的价值。“化工行业往往都 面临着年轻人不愿意从事工厂车间基层工作，而原有操作工人随着经验的提升岗位又不 断发生变化” ，李仲秋说道， “通常我们会不断的去招募操作工，而这通常需要经过 3~5 年的实操学习周期，中间这些人员可能离开，或者升到更资深的职位，这样的话我们又 会重复这么一个不断招聘不断流失的循环 “。那么怎么才能打破这个经验人员短缺问题 的死循环？
答案就是通过数据产生的专家分析、检测和应用工具，来帮助甚至培训经验欠缺的操作 工，基于 PI System 数据使这些应用自动识别生产出现的问题和产品质量的问题，从而 让人才短缺这一看似无解的难题得到科学的解决。
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