成果简介 研究背景：为响应国家数字化转型、新型工业化建设政策要求，破解石化流程工业设备集群规模大、上下游联动性强、数据分散异构的行业特性痛点，解决传统设备管理存在的信息孤岛、数据标准缺失、算力不足、数据价值挖掘浅层化等瓶颈，扬子石化启动基于数字化与AI智能的设备管理大数据平台建设。 管理技术难点：核心攻克多源异构设备数据贯通难、全生命周期管理链路割裂、TB级时序数据高效处理难度大、预测性维护模型行业适配性不足、跨系统业务协同效率低等石化行业共性技术与管理难题。 成果先进性：首创“一链三中心”数智管控架构，搭建湖仓一体工业数据中枢，日均处理PB级数据，构建“感知-分析-决策”AI智能闭环，设备数据利用率从19%提升至83%，实现设备管理从传统运维向数据运营的根本性跨越。 创新性：管理层面首创“一链三中心”数智管理方法论；技术层面打造AI+低代码工业智能数据中枢；业务层面构建433类设备专属健康指数模型体系；模式层面创新“数据即服务”行业赋能生态，填补多项行业技术与管理空白。 可推广性：采用模块化设计适配炼化行业共性需求，可通过工业云输出数据订阅、算法调用、模块复用等轻量化服务，已落地40余项健康管理场景，具备低成本、快部署特性，可快速向全行业复制推广。 社会经济效益：年减少非计划停机损失450万元，节约系统开发与人工成本550万元，核心机组能耗降低12%年节约电费超1500万元，设备故障率平均下降40%以上，安全风险大幅降低，管理决策响应时间从1天压缩至2小时，提质增效成效显著。 推动行业进步：破解了流程工业数据孤岛、管理碎片化的共性痛点，统一了设备数据治理标准，为石化行业数智化转型提供了可落地的标杆样板，带动工业软件、智能传感等上下游产业迭代，降低企业设备管理数字化转型门槛，推动全行业从经验驱动向数据驱动转型。