張健

(浙江中控智新科技有限公司，杭州 311600)

智能制造是指通過自動化、信息化的建設(shè)，運用現(xiàn)代化管理的方法和體系，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等綜合技術(shù)手段，達到穩(wěn)定生產(chǎn)、質(zhì)量最優(yōu)、成本優(yōu)勢、效益最佳的目標，使企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準控制自執(zhí)行等能力[1],最終實現(xiàn)生產(chǎn)方式變革。我國農(nóng)藥工業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐步擴大，技術(shù)不斷升級，農(nóng)藥研發(fā)向高效、低毒、綠色、環(huán)境友好方向發(fā)展，形成了較為完整的農(nóng)藥產(chǎn)業(yè)體系，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了重要支撐。但農(nóng)藥行業(yè)仍面臨生產(chǎn)企業(yè)小而散的現(xiàn)狀，淘汰落后產(chǎn)能任務(wù)繁重；同時，品種結(jié)構(gòu)老化、轉(zhuǎn)型升級任務(wù)依然嚴峻。近2 年，在國家大力推進智能制造背景下，農(nóng)藥生產(chǎn)過程連續(xù)化、自動化、智能化的要求不斷升級。農(nóng)藥智能工廠是基于自動化控制與物聯(lián)感應(yīng)、數(shù)字化交付、數(shù)字化生產(chǎn)與經(jīng)營、跨層次、跨系統(tǒng)的協(xié)同與優(yōu)化、智能分析與預(yù)測等合理的技術(shù)理論、方法設(shè)計和建設(shè)農(nóng)藥智能生產(chǎn)信息化工廠，實現(xiàn)農(nóng)藥生產(chǎn)從信息化、數(shù)字化、智能化的迭代，從整體上改善農(nóng)藥生產(chǎn)的組織與管理，提高數(shù)字化設(shè)備及生產(chǎn)效率。

1 農(nóng)藥行業(yè)智能制造現(xiàn)狀

1.1 現(xiàn)狀描述與問題導(dǎo)出

現(xiàn)階段，農(nóng)藥行業(yè)項目建設(shè)缺少“智能化”元素，往往是現(xiàn)實需要時才發(fā)現(xiàn)原先的考慮和時代的融合有所“滯后”。同時，安全(人、車、物)，產(chǎn)能，能源等農(nóng)藥行業(yè)管理需求與實際應(yīng)用存在差異，如安全信息化管理，業(yè)務(wù)設(shè)計的通用性會隨著業(yè)務(wù)主體、管理流程、現(xiàn)場情況的變化，在實際執(zhí)行中需要進行“個性化”修正。同樣，無論是相對標準的國際化SAP 產(chǎn)品還是在眾多企業(yè)中充分實踐的MES 產(chǎn)品等，在企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)實踐中，用標準化產(chǎn)品去適配跨領(lǐng)域業(yè)務(wù)的邏輯已無法滿足當前企業(yè)發(fā)展需求。

上述現(xiàn)狀背景必將導(dǎo)致眾多問題。首先，由于面向細分領(lǐng)域的智能制造建設(shè)標準正在逐步建設(shè)中，這就意味著起初的項目建設(shè)往往需要不斷的進行迭代和優(yōu)化；其次，在項目設(shè)計、建設(shè)期，智能制造正逐步發(fā)展為一項“專業(yè)”，大家對其認識存在差異；再次，行業(yè)中缺少統(tǒng)一的組織和完善的運營機制去形成不同層級、不同專業(yè)、不同組織間的“合力”；此外，雖然農(nóng)藥行業(yè)的管理具有共性，但是在獲取數(shù)據(jù)時，按不同管理需求、管理層級，不同時間等多維度應(yīng)用時，容易“回到解放前”，系統(tǒng)無法支撐多標簽的數(shù)據(jù)建模。最后，隨著智能制造不斷推進，信息化產(chǎn)品拿來即用的時代已經(jīng)過去，新技術(shù)、新產(chǎn)品、新模式有待在企業(yè)的土壤形成“生態(tài)”。運用統(tǒng)一組織形態(tài)和技術(shù)框架去逐步“封裝”一個個成熟的業(yè)務(wù)場景模型，需要進一步加速。針對以上問題，農(nóng)藥行業(yè)可以采取相應(yīng)措施來推動智能化建設(shè)的進展。

1.2 問題與挑戰(zhàn)

1.2.1 當前農(nóng)藥行業(yè)智能制造建設(shè)改造面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

⑴數(shù)字化應(yīng)用需求與地域差異

農(nóng)藥行業(yè)對數(shù)字化應(yīng)用的需求逐步增長，但不同地區(qū)存在應(yīng)用場景和團隊數(shù)字能力之間的矛盾。

⑵先進制造與技術(shù)痛點

先進制造的案例場景與新技術(shù)試點和產(chǎn)業(yè)難點持續(xù)尋求解決辦法之間存在矛盾。

⑶制造端多樣性與整合需求

農(nóng)藥制造涉及多場景多業(yè)態(tài)的顯示和既要整合又要分屬地而治的矛盾。

1.2.2 解決思路

基于下述思路，可以有針對性地解決農(nóng)藥行業(yè)智能制造建設(shè)改造中的主要矛盾和挑戰(zhàn)。

⑴數(shù)字化團隊賦能

農(nóng)藥企業(yè)的數(shù)字化團隊可以協(xié)助各地建立必要的數(shù)字化能力和組織，開展業(yè)務(wù)賦能。

⑵應(yīng)用復(fù)制推廣

加速將已有的“經(jīng)典應(yīng)用”和“共性應(yīng)用”在其他地區(qū)進行復(fù)制推廣，通過采用“原型法”提升氛圍和土壤。

⑶技術(shù)應(yīng)用試點驗證

加快推進新技術(shù)應(yīng)用的試點驗證，采用“小步快跑”方式將基于工藝機理的數(shù)字化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)進行融合應(yīng)用。

⑷卓越運營中心經(jīng)典案例沉淀

圍繞卓越運營目標，推進卓越運營中心(COE)經(jīng)典案例的沉淀和整理，形成精益+生產(chǎn)融合的業(yè)務(wù)模型。

⑸共性應(yīng)用平臺化推廣

農(nóng)藥企業(yè)需要統(tǒng)籌規(guī)劃共性應(yīng)用，以多租戶方式進行平臺級的復(fù)制推廣。

⑹數(shù)據(jù)服務(wù)支撐

根據(jù)不同產(chǎn)業(yè)差異，采用數(shù)據(jù)服務(wù)的方式支持業(yè)務(wù)運營，并實現(xiàn)集團/產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)融合。

2 農(nóng)藥行業(yè)智能制造藍圖規(guī)劃

打造農(nóng)藥行業(yè)智能制造藍圖，構(gòu)建一個以低碳智能為核心的卓越生產(chǎn)運營體系，并致力于建設(shè)農(nóng)藥行業(yè)的智能制造產(chǎn)業(yè)智慧中樞，以推動高質(zhì)量的制造交付(圖1)。價值主張是關(guān)注客戶需求，與合作伙伴和內(nèi)部伙伴共同合作，形成協(xié)同的工作模式。融合時代最新元素，運用5T 技術(shù)，為用戶提供具有價值增量的解決方案。為實現(xiàn)農(nóng)藥行業(yè)的智能制造水平提升20%，勞動效率提高10%，計劃建立集團級生產(chǎn)數(shù)據(jù)中心，打造一個融合制造與運營的平臺，以滿足不同生產(chǎn)需求，提供高質(zhì)量智能制造解決方案。同時，采取精益制造方法，以“業(yè)務(wù)-流程-組織-IT”的思路，整合內(nèi)外部資源，以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

圖1 農(nóng)藥行業(yè)智能制造藍圖規(guī)劃

3 “二步走”戰(zhàn)略

農(nóng)藥行業(yè)智能制造建設(shè)改造過程中，實行“二步走”戰(zhàn)略，體系化、規(guī)范化構(gòu)建農(nóng)藥行業(yè)智能制造涵養(yǎng)，聚焦價值賽道、突破核心技術(shù)、實現(xiàn)業(yè)務(wù)領(lǐng)先。

3.1 標準化和信息化階段

對標國際一流，基于全球視角建立支持農(nóng)藥行業(yè)未來產(chǎn)值科學(xué)的產(chǎn)業(yè)制造數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和智能制造治理結(jié)構(gòu)，設(shè)計脈絡(luò)清晰標準的分級管理框架，確保數(shù)據(jù)時效，執(zhí)行規(guī)范；實現(xiàn)主要模塊業(yè)務(wù)統(tǒng)計業(yè)務(wù)促達，打造指標應(yīng)用標準模板，覆蓋核心業(yè)務(wù)單元，建立完善的自動化統(tǒng)計業(yè)務(wù)體系，基本消除不增值的人工處理；基于IOT+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)搭建跨區(qū)域業(yè)務(wù)平臺架構(gòu)，定義數(shù)據(jù)準入準則。

3.2 數(shù)字化和智能化階段

農(nóng)藥行業(yè)核心模塊全面實現(xiàn)數(shù)字管理，制造業(yè)務(wù)領(lǐng)域全面數(shù)字化，設(shè)計簡潔高效標準的業(yè)務(wù)流程，支持業(yè)務(wù)合規(guī)性；構(gòu)建面向制造業(yè)務(wù)域的數(shù)據(jù)中心，支撐基于數(shù)字化的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，提升制造端分級用戶體驗；試點數(shù)字化融合應(yīng)用，在裝置運行，設(shè)備診斷，供應(yīng)鏈優(yōu)化實現(xiàn)局部智能化。

基于“二步走”戰(zhàn)略，經(jīng)過一系列農(nóng)藥行業(yè)智能制造建設(shè)發(fā)展，開展智能制造應(yīng)用實踐，循環(huán)迭代，持續(xù)優(yōu)化，實現(xiàn)工程智能化全生命周期融合、平臺一體化標準化。

4 行業(yè)數(shù)字化改革探索

4.1 進一步推進轉(zhuǎn)型變革縱深發(fā)展，在時代變局下“破繭重生”

農(nóng)藥行業(yè)智能制造的轉(zhuǎn)型變革需要按照“業(yè)務(wù)-流程-IT”的邏輯進行推進，確保業(yè)務(wù)有效落地。為實現(xiàn)愿景目標，戰(zhàn)略上“做正確的事情”演變?yōu)椤罢_地去做事情”。在變革管理方面，需要嚴格遵循這一邏輯，建立規(guī)范的業(yè)務(wù)流程體系，并定期評估流程運作績效，建立流程持續(xù)優(yōu)化機制[2]。同時，將流程置于職能組織的前端，部門/職能目標要從客戶需求貫穿到產(chǎn)品或服務(wù)的全過程，強調(diào)端到端的流程觀念。這意味著打破職能層級體制的界限，直接與“客戶”接觸并了解其需求和反饋。農(nóng)藥行業(yè)智能制造應(yīng)通過綜合變革管理，建立并優(yōu)化完善高效業(yè)務(wù)流程體系，最終實現(xiàn)為客戶提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)。

4.2 服務(wù)型“組織”，運用技術(shù)+能力，賦能一線

作為服務(wù)型“組織”，要以“客戶”為中心，持續(xù)深入一線，打破思維定式，創(chuàng)新解決方案，共同建設(shè)數(shù)字化智能化的農(nóng)藥企業(yè)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段分為3 個階段。

⑴共生階段

扎根一線，持續(xù)做好產(chǎn)業(yè)數(shù)字化氛圍和土壤培育的“園丁”,通過微創(chuàng)新方式，逐步完善小微場景需求，以結(jié)果為導(dǎo)向，保障日常業(yè)務(wù)持續(xù)運行。

⑵共創(chuàng)階段

協(xié)同一線，持續(xù)做好產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的“設(shè)計師”，充分融入項目組，業(yè)務(wù)與技術(shù)融合，提前改造數(shù)字化基因；服務(wù)一線，持續(xù)做好產(chǎn)業(yè)數(shù)字化推廣應(yīng)用的“建筑工”，通過專業(yè)優(yōu)勢集中采購，技術(shù)把關(guān)，降低成本。

⑶共建階段

賦能一線，持續(xù)做好產(chǎn)業(yè)痛點/難點問題解決的“醫(yī)生”，思考新需求、新場景，運用新技術(shù)、新思路，實現(xiàn)模式創(chuàng)新+技術(shù)創(chuàng)新的迭代。

4.3 學(xué)習(xí)型“組織”，運用知識+經(jīng)驗，賦能一線

作為學(xué)習(xí)型組織，通過賦能一線，以卓越生產(chǎn)運營為目標，推進多工廠業(yè)務(wù)的標準化、統(tǒng)一化和全面數(shù)字化(圖2)。

圖2 知識圖譜-增長飛輪

4.3.1 建立知識中心管理模式

搭建一個集中管理知識和經(jīng)驗的平臺，將各類知識資源進行整合和共享。這有助于促進跨部門和跨工廠之間的學(xué)習(xí)與交流，提高組織整體的學(xué)習(xí)效能。

4.3.2 精益生產(chǎn)與智能制造

引入精益生產(chǎn)和智能制造的理念和技術(shù)，通過優(yōu)化生產(chǎn)過程和提高自動化水平，實現(xiàn)生產(chǎn)效率和質(zhì)量的提升。同時，通過數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術(shù)手段，提供實時監(jiān)控和預(yù)測，幫助管理層做出更加科學(xué)的決策。

4.3.3 沉淀經(jīng)典案例和方法

總結(jié)沉淀成功的案例和行之有效的方法，形成經(jīng)驗庫。這些經(jīng)典案例和方法可作為參考，為解決類似問題提供指導(dǎo)，并促進各個工廠之間的經(jīng)驗分享和相互學(xué)習(xí)。

4.3.4 構(gòu)建“COE 核心”

設(shè)立中心團隊，作為專業(yè)的咨詢、指導(dǎo)和支持機構(gòu)，負責(zé)推廣和應(yīng)用行業(yè)共性模塊和業(yè)務(wù)方法。提供定制化的解決方案，在不同工廠之間復(fù)制成功經(jīng)驗。

通過以上措施，學(xué)習(xí)型組織可以逐步解決一個問題、解決一類問題，甚至解決一個行業(yè)問題。將知識和經(jīng)驗運用到實際生產(chǎn)運營中，不斷推動業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新，提高效率和品質(zhì)，實現(xiàn)組織整體的發(fā)展和進步。

4.4 智能制造數(shù)據(jù)足跡，從“千人千面”向“千人一面”發(fā)展

農(nóng)藥行業(yè)智能制造的數(shù)據(jù)足跡需要實現(xiàn)從多樣化到一致化的發(fā)展。智能制造在建立和利用方面應(yīng)基于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并逐步深入，既要解決通用性數(shù)據(jù)標準的問題，又要平衡不同地區(qū)間的業(yè)務(wù)邏輯，以更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。首先，需確保數(shù)據(jù)的充足性，積累足夠的數(shù)據(jù)量，避免在使用時出現(xiàn)不足的情況。數(shù)據(jù)采集應(yīng)符合“大、精、時、全、合、細”的要求，既要優(yōu)化資源配置，也要減少對數(shù)據(jù)分析的限制；要解決前端數(shù)據(jù)、后端業(yè)務(wù)和第三方數(shù)據(jù)之間的連接，統(tǒng)籌考慮業(yè)務(wù)全局。此外，需審視數(shù)據(jù)，以報表為例，通過持續(xù)迭代和優(yōu)化來滿足業(yè)務(wù)需求的變化，保持步調(diào)一致；對于數(shù)據(jù)的查看路徑、時效性和推動方式，要充分地考慮用戶的場景應(yīng)用需求；并增加數(shù)據(jù)組合的靈活性，逐漸引入模型化邏輯，以滿足更多的數(shù)據(jù)查看需求。另外，要進行數(shù)據(jù)分析，注重追溯和支撐業(yè)務(wù)，基于數(shù)據(jù)指標的趨勢分析和診斷，通過產(chǎn)耗平衡等邏輯，增強數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化和關(guān)聯(lián)性；提升數(shù)據(jù)的邏輯性，以樹狀分布方式總結(jié)業(yè)務(wù)模型，輔助解決業(yè)務(wù)問題；緊密結(jié)合“精益制造-智能制造”的雙循環(huán)邏輯，持續(xù)推動業(yè)務(wù)優(yōu)化和數(shù)字化產(chǎn)品的迭代。最后，要善于應(yīng)用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)一致性，建立運營機制，并逐步形成統(tǒng)一的業(yè)務(wù)邏輯和管理準則，使數(shù)據(jù)為IT 產(chǎn)品優(yōu)化和業(yè)務(wù)運營創(chuàng)造價值；確定數(shù)據(jù)管理方法和規(guī)劃，推動業(yè)務(wù)應(yīng)用可持續(xù)發(fā)展；建設(shè)數(shù)據(jù)平臺，進行產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)治理，實現(xiàn)技術(shù)和人才的雙重推動，全面優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。

5 行業(yè)數(shù)字化探索案例

5.1 連續(xù)化生產(chǎn)業(yè)務(wù)提升方向與場景目標

5.1.1 業(yè)務(wù)提升方向

以“成本領(lǐng)先”為主旨，數(shù)字化賦能生產(chǎn)裝置平穩(wěn)操作、產(chǎn)能提升、質(zhì)量達標等業(yè)務(wù)訴求，實現(xiàn)基礎(chǔ)板塊連續(xù)化裝置“過程數(shù)據(jù)化、管理可視化、生產(chǎn)自動化”管理。

要做到工廠連續(xù)化裝置一次儀表完整性大于85%，一次儀表、設(shè)備信息在線率大于90%。在工藝控制指標給定時，APC 等先進控制技術(shù)在大型連續(xù)化裝置的應(yīng)用已非常普遍，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)已具備支持模型+算法的大數(shù)據(jù)計算能力。

5.1.2 場景目標

⑴自控提升-降低手操

基于先進控制技術(shù)在成熟裝置單元推進自動化控制，實現(xiàn)零手操；基于產(chǎn)耗動態(tài)平衡計算體系，在一次儀表成熟基礎(chǔ)上推進自動統(tǒng)計，實現(xiàn)零手操。

⑵控制優(yōu)化-降本增效

基于工藝機理，建立裝置大數(shù)據(jù)模型，實時動態(tài)優(yōu)化，提升裝置產(chǎn)能，提高產(chǎn)品品質(zhì)；基于工藝機理，建立裝置仿真操作模型，提升員工實操水平，提高裝置操作穩(wěn)定性，降低風(fēng)險安全。

⑶統(tǒng)計分析-管理可靠

建立集團級生產(chǎn)數(shù)據(jù)中心，統(tǒng)一數(shù)采+接口框架；獲取表計+閥門信息，實現(xiàn)生產(chǎn)狀態(tài)監(jiān)測；獲取功耗+開停信息，實現(xiàn)裝置設(shè)備監(jiān)測；獲取安全+工藝信息，實現(xiàn)安全預(yù)警監(jiān)測。

5.2 小品種多批次板塊業(yè)務(wù)提升方向與場景模板

5.2.1 業(yè)務(wù)提升方向

以“柔性制造”為主旨，數(shù)字化賦能工廠庫存優(yōu)化、資源配置、勞動效率等業(yè)務(wù)訴求，實現(xiàn)終端板塊裝置/機臺“供應(yīng)鏈協(xié)同化、裝置柔性化、產(chǎn)品定制化”管理。

在物流倉儲管理方面，機械臂、傳輸帶等在貨物堆垛、場內(nèi)流轉(zhuǎn)已成熟，終端場景“機器換人”已成為必然；同時，RIFD、立體倉庫、AGV 小車等倉儲配送環(huán)節(jié)的一物一碼，定點投送極大提高了資源配置效率。

5.2.2 場景模板

⑴物流拉通-周轉(zhuǎn)提效

以生產(chǎn)物料拉動為核心，統(tǒng)籌考慮物料在各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的交互，促物料(含包材)在場內(nèi)的高效流轉(zhuǎn)，以數(shù)字技術(shù)填補細分場景應(yīng)用。

⑵訂單驅(qū)動-智能排產(chǎn)

以APS 平臺為載體，協(xié)同產(chǎn)、供銷各關(guān)聯(lián)部門，拉通訂單-排產(chǎn)-執(zhí)行-報工核心流程，提升制造柔性。

⑶精準交付-促達客戶

建立“端到端”業(yè)務(wù)交付模型，服務(wù)客戶滿意度提升，實現(xiàn)全鏈路的可視化管理與信息交互，To B業(yè)務(wù)帶來To C 體驗。

5.3 新基地/工廠－業(yè)務(wù)提升方向與場景目標

5.3.1 業(yè)務(wù)提升方向

以廣義“數(shù)字化交付”為主旨，數(shù)字化賦能園區(qū)/廠區(qū)智能化設(shè)計、基礎(chǔ)建設(shè)、智能運營等業(yè)務(wù)訴求，進行全生命周期管理維護(圖3)，實現(xiàn)新興產(chǎn)業(yè)建設(shè)、新園區(qū)/工廠建設(shè)要素“三同時”落地，支撐“決策模型化”應(yīng)用。

圖3 數(shù)字化賦能項目全生命周期管理過程

5.3.2 場景目標

通過AVEVA、SP-3D 等平臺工具，將項目設(shè)計進行整體數(shù)字化交付設(shè)計；全程參與項目建設(shè)，將智能化元素與項目推進“同頻、同時、同步”，降低后期投入重復(fù)成本，分階段提供業(yè)務(wù)管理信息支持；同時，運營可視化管理，由技術(shù)團隊有效運維，實現(xiàn)實體模型與虛擬模型的模擬管理。

5.4 業(yè)務(wù)提升方向與場景目標－管理形態(tài)：低碳運營

5.4.1 業(yè)務(wù)提升方向

國家“十四五”規(guī)劃綱要提出：“十四五”時期生產(chǎn)生活方式綠色轉(zhuǎn)型成效顯著，能源資源配置更加合理、利用率大幅提升，單位國內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗和二氧化碳排放分別降低13.5%、18%。同時，參照GB/T23331—2020/ISO50001：2018 能源管理體系認證要求，建立能源管理系統(tǒng)。

低碳運營管理上，能源統(tǒng)計一次儀表自動率>95%，支撐形成能源能流拓撲圖；能源數(shù)據(jù)自動采集率大于95%，能耗統(tǒng)計精確度由天縮短至小時，實現(xiàn)對外供氣的一級計量監(jiān)測。

5.4.2 場景目標

⑴耗能設(shè)備更新改造

配合業(yè)務(wù)控制系統(tǒng)關(guān)鍵點進行優(yōu)化改造，提升控制精度，提高操作參數(shù)的穩(wěn)定性，保持裝置設(shè)備工況的持續(xù)優(yōu)化和穩(wěn)定提升。

⑵供能設(shè)備運行優(yōu)化

通過大數(shù)據(jù)、鍋爐燃燒機理、現(xiàn)場操作人員經(jīng)驗建立融合模型并進行實時在線推理，確定當前設(shè)定值的優(yōu)化值，實現(xiàn)鍋爐效率與排放指標的綜合最優(yōu)。

⑶用能設(shè)備運行優(yōu)化

開展硅爐的自動化與智能化改造，實現(xiàn)硅爐生產(chǎn)運行的遠程監(jiān)控與優(yōu)化，提升硅爐綜合自動化水平和控制精度，減少人工操作頻次，提高運行安全性，同時進一步穩(wěn)定爐況，實現(xiàn)節(jié)能優(yōu)化生產(chǎn)。

5.5 園區(qū)共性管理服務(wù)

5.5.1 業(yè)務(wù)提升方向

以統(tǒng)一標準建設(shè)一套基礎(chǔ)設(shè)施體系，搭建一個共性平臺服務(wù)農(nóng)藥企業(yè)N 個核心園區(qū)/模塊/業(yè)務(wù),面向人、車、物3 個對象實現(xiàn)運營管控、安全應(yīng)急燈場景的高效聯(lián)動，打造“服務(wù)體驗化”的智慧園區(qū)新模式。

5.5.2 場景目標

⑴共性管理

農(nóng)藥行業(yè)安全共性應(yīng)用如隱患、作業(yè)票，根據(jù)近年國家發(fā)文并結(jié)合杜邦及企業(yè)安全管理經(jīng)驗，對應(yīng)用不斷迭代升級優(yōu)化。

⑵態(tài)勢感知

基于可視化的安全態(tài)勢感知能力提升，可視化整體呈現(xiàn)園區(qū)內(nèi)車輛、區(qū)域內(nèi)人員等各類安全相關(guān)信息。

⑶主動防御

AR、AI、熱成像、人員定位等新技術(shù)的場景融合應(yīng)用；跨省市區(qū)域，圍繞重大危險源、自動化裝卸點等場景實現(xiàn)視頻集成穿透。

6 總結(jié)

智能制造在農(nóng)藥行業(yè)的應(yīng)用正逐漸深入，將為行業(yè)帶來巨大變革和發(fā)展機遇。農(nóng)藥企業(yè)可以基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式到數(shù)字化、智能化的轉(zhuǎn)型升級[3]。首先，智能制造可以實現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)線的自動化控制與監(jiān)測，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，通過實時數(shù)據(jù)采集和分析，可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精準調(diào)控，避免資源浪費和質(zhì)量問題；智能化的質(zhì)量檢測和追溯體系可以有效保障產(chǎn)品的安全性和可追溯性，提升消費者的信任度。其次，智能制造可以實現(xiàn)供應(yīng)鏈的信息化和協(xié)同化，實現(xiàn)對原材料和產(chǎn)品的全程可視化和監(jiān)控，通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測算法，農(nóng)藥企業(yè)可以更好地進行庫存管理、生產(chǎn)計劃和配送調(diào)度，降低成本并提高交付效率。智能制造有利于提高農(nóng)藥企業(yè)的風(fēng)險管理和應(yīng)急響應(yīng)能力，企業(yè)能夠更快速、準確地應(yīng)對市場變化和突發(fā)情況。智能制造還可以促進農(nóng)藥企業(yè)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者之間的緊密合作；通過遠程監(jiān)控技術(shù)和智能傳感器，農(nóng)藥企業(yè)可以及時獲取農(nóng)田的土壤信息、氣象數(shù)據(jù)等，為農(nóng)戶提供個性化的農(nóng)藥使用建議和精準施藥方案，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益和農(nóng)藥利用率，實現(xiàn)可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展。然而，智能制造在農(nóng)藥行業(yè)的推廣和應(yīng)用也面臨一些挑戰(zhàn)，如高昂的技術(shù)投入、組織架構(gòu)和文化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)安全與隱私保護等問題。農(nóng)藥企業(yè)需要充分認識到智能制造的重要性，并制定相應(yīng)的戰(zhàn)略規(guī)劃。