中國石化潤滑油北京有限責任公司數據中心
一、企業基本情況
1、申報企業情況
企業名稱 | 中國石化潤滑油北京有限責任公司 | |||
辦公地址 | 北京市房山區燕房東北環線羊頭崗路口以北800米 | |||
聯系人 | 姓名 | 周波 | 電話及手機 | 13436366210 |
職務 | 副經理 | 電子郵箱 | ||
企業簡介 | （一）企業基本情況介紹 中國石化潤滑油北京有限責任公司（以下簡稱潤滑油北京有限公司）是中國石化潤滑油有限公司的全資子公司。位于北京市房山區北京石化新材料產業基地，總投資7.3億元，占地350畝。2018年11月，歷經兩年多的建設，潤滑油北京有限公司（一期）竣工投產，形成30萬噸/年潤滑油產能。北京有限公司擁有先進的潤滑油全自動調合和灌裝生產線，可生產內燃機油、齒輪油、液壓油、渦輪機油、壓縮機油等五個大類、150多個品種的潤滑油產品。 （二）企業核心競爭力介紹 潤滑油北京有限公司包括二層調合廠房1座，灌裝廠房1座，庫房2座，分析樓、指揮樓各1棟，空壓站及熱交換站、消防泵房1座，總變配電間1座。基礎油、成品油、添加劑及中間罐區各1個，合計儲罐92座，機泵68臺。調合設施配有3套ABB自動批量調合系統和3套SMB同步計量調合系統，兩套OCP設備，配備基礎油管匯（14進10出）、成品油管匯（20進18出）各1套。灌裝廠房現有包裝生產線16條，其中6L以下小包裝生產線6條、20L中包生產線5條、200L大包裝生產線4條及噸箱包裝生產線1條。配置機械手8套，AGV自動駕駛小車5臺，與碼垛機器人和自動輸送系統相結合，實現產品從包裝線到成品庫房間運輸的無人化操作，為提高生產效率創造了條件。配置汽車裝車鶴管2套、地中衡2套，承擔成品油散油裝車任務，滿足OEM客戶對產品的不同需求。設置空壓站一座，配套空氣壓機系統2臺，承擔整個廠區生產設備用氣。配置熱交換系統1套，滿足整個廠區冬季供暖需要。通過DCS、OA等系統，將生產、辦公與網絡結合，按功能把廠區網絡分為生產過程控制網絡、生產管理網絡、辦公管理網絡和安全監控網絡，實現了信息化、智能化。產品由工業機器人自動碼垛、自動無人駕駛AGV小車入庫；實現了調合、灌裝、產品入庫自動化，達到了國內潤滑油生產企業先進水平。 潤滑油北京有限公司通過了CNAS國家實驗室認可，具有潤滑油和環保污水兩個領域的分析能力，具有高溫高剪切黏度測定儀、電感耦合等離子體發射光譜儀（ICP）等80余套儀器設備，每年檢測樣品量超過10000個。 | |||
二、工業數據中心優秀案例
1、工業數據中心簡介 | |
數據中心名稱 | 中國石化潤滑油北京有限責任公司數據中心 |
數據中心基本情況 | 數據中心機房屬于C類機房，主要用于工廠內部的工業控制、軟件應用、數據存儲。 供電容量：10KV。 機架數量：2。 服務器：6臺。 PUE值：1.2。 網絡接入：100M光纖。 |
當地環境條件 | 工業電價：平均0.9元/千瓦時。 工業水價：平均9元/立方米。 氣候：溫帶季風性氣候。 地理環境：東經115.7，北緯39.4，位于華北平原北部。 網絡條件：100M光纖。 |
2、業務需求場景、技術落地場景 | |
業務需求場景 | 場景1：過程控制：支撐MACS控制系統。 場景2：批量控制：產品工藝和配方管理、設備互聯互通。 場景3：生產管理：控制生產設備，采集生成數據。 場景4：儲運管理：原材料及產成品倉儲和發運管理。 場景5：數據存儲與計算：存儲各應用系統數據，并根據元數據計算產生統計報表。 |
關鍵技術落地場景說明 | 場景1：DCS：通過終端檢測設備實時檢測油罐數據，根據工藝和配方要求控制泵閥運行。 場景2：MES：生產過程中采集設備數據和生產數據，產生指令控制設備按預設要求運轉。 場景3：WMS：存儲動態庫存變化數據，記錄入出庫的單據及操作記錄。 場景4：BI：根據應用系統產生的數據進行大數據分析與計算，輸出生產報表和總控指揮調度大屏。 |
3、數據中心的各層架構技術模式、種類以及趨勢判斷 | |
主要技術舉措（各層架構技術模式、種類） | 1.LOT基礎設施層主要基于TCP/IP協議，用來建立和管理IP存儲設備、主機與客戶機器之間的連接；基于VPN技術實現虛擬專用網絡，用于加密通信和遠程訪問；采用APM應用性能管理來監控和管理應用軟件的性能和可用性。 2.OT控制層采用API應用編程接口進行軟硬件數據通信，采用OPC技術用于過程控制，采用PLC可編程邏輯控制器進行設備控制。 3.目前軟件應用采用三層架構模式，由于工廠并發用戶數不多，所以還沒有使用負載均衡，將來可擴展Nginx負載管理。 |
趨勢判斷 | 趨勢1：云部署：隨著IaaS的發展，越來越多的應用軟件和數據存儲都會采用云部署的方式進行，同時云服務提供商建立大型數據中心會提供更多的擴展服務，有利于資源整合、能耗降低。 趨勢2：智能化：隨著科技的發展，大數據分析、深度學習及人工智能的技術日趨成熟，設備運行趨勢分析、智能AI監控與運維等智能化手段會逐步實現。 趨勢3：互聯網化：現代網絡通信速度不斷提升，云服務與云計算應用普及，工業云平臺面向智能制造提供強大的硬件基礎設施，高標準的互聯網云數據中心，具有高效可靠、快速服務、擴展靈活等特點。 |
4、數據中心助力傳統工業模式的改造升級應用 | |
傳統工業模式與改造后新模式的對比描述 | 在傳統工業模式時代，在產品研發、生產、儲運、銷售各環節中，人工手動計算占據主導地位。 研發：傳統模式里以人主導，通過不斷的試錯產生新產品；新的智能化虛擬設計系統應用，依靠計算機強大的運算能力，試驗過程以機器為主導，極大的提升產品的研發速度和研發質量。 生產：傳統模式里生產計劃排程靠人工計算，最多能保障1-3天的排產準確性，數據中心建成后，依靠銷售趨勢、供應時效、設備及人力資源等大數據分析，可以準確的預測未來7-15天的排產計劃，并可以根據臨時突發情況進行動態調整。傳統模式下生產車間是一個黑匣子，基本沒有生產過程數據，新模式里依靠設備過程采集數據，可以實時分析產量、質量等數據，使得產品合格率不斷提高，并可以提供給生產管理者分析數據，找到產能瓶頸，優化生產節奏。 儲運：傳統模式里生產具有盲目性，導致大量產品積壓子在倉庫內，占用企業運營成本，且產品發貨時不能達到先進先出的原則，造成產品臨期和報廢的風險，倉儲管理系統的應用，通過先進的入出庫策略，準確的計算發貨數據，保障庫存周轉率得到大幅提升，并可以形成產品流向的追溯數據。 銷售：銷售是企業的核心環節，在現代企業管理中，CRM系統的使用，為企業建立一個客戶信息收集、管理、分析和利用的信息化系統，記錄企業在市場營銷和銷售過程中與客戶發生的各種交互行為，為企業管理者提供各種信息和數據的分析整合，為企業發現新市場機會、改善產品定價方案、提高客戶忠誠度，從而提高市場占有率提供支持。 |
已取得/預期取得的收益內容 | 1.實現對制造過程的管理和優化，顯著提升生產效率。 2.大幅提升新產品的開發效率，使用虛擬設計系統降低75%的設計錯誤。 3.計算機指令控制設備運行，精準度得到極大提升，產品合格率提升至99.9%以上。 4.儲運系統有助于減少庫存、提高發貨效率、降低庫存成本，加快市場響應速度。 5.數據中心集成統一的生產營運平臺，滿足工廠的信息需求，可以滿足將來個性化、柔性化、多批次智能制造的標準。 |
5、其他 | |
其他混合場景說明 | |
其他專業技術融合說明 | |
三、案例小結
本數據中心案例重點介紹了中國石化潤滑油北京有限責任公司在信息化方面實踐，該IDC共2個機架，6臺服務器，規格相對較小。在助力傳統工業升級方面，具有一定的收益：應用計算機指令控制設備運行，精準度得到極大提升；集成統一的生產營運平臺，滿足工廠的信息需求，滿足個性化、柔性化、多批次智能制造標準，有效實現對制造過程的管理和優化。
該數據中心是工業數據中心技術助力傳統工業升級的典型案例，具有示范推廣作用。
AII微信公眾號
AII頭條號