＊白德军
（液化空气（北京）工业气体有限公司 北京 100176）
化工行业是我国重要支柱行业，我国已经形成了完整的化工产业体系，产业规模跻身世界化工大国行列[1]，随着政府在不断推进产业升级与产业数字化转型，化工行业也是目前产业升级转型中重要一环，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出：“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”[2]，通过数字化的方式提高化工企业运营效率、提升综合管理能力非常迫切。
目前，化工行业因其自身特点普遍存在以下需要优化的问题：
（1）部门独立，存在大量数字烟囱：化工企业部门与部门之间并没有共享数据的机制，大多数部门会对分享部门数据控制非常严格，这造成了一个公司根据部门的划分存在大量数字烟囱。
（2）制度完善，但容易缺失整体进度把控：化工企业因行业标准化程度高，组织架构成熟，往往内部会有相对完整的管理制度，许多流程是需要跨部门完成，公司管理人员并不容易清晰地知道影响效率的环节。
（3）不断增加的安全要求与外部挑战。
①安全与合规工作：随着政府对化工行业监管力度不断增大，标准化程度越来越高，化工企业需要更高的效率与意识满足安全与合规要求；
②竞争日趋加剧的成本管理：化工产业面临巨大的成本竞争压力，每一个项目投资成本都是获取项目的关键，公司运营迫切需要实现网络化、敏捷化、智能化[3]。
在产业数字化大背景下，化工企业应当将数字化工具视为能够改善运营效率与综合管理水平的关键，并认真选择一条适合于自身企业的转型之路。
数字化转型的核心目的在于解决企业存在的痛点，让企业在更高效率下运转，因此数字化转型应着眼于以下三个方面：
一是实现业务全流程可视化，轻易找到优化关节点；
二是相关事务数据共享，为业务部门决策提供更量化更快捷的参考；
三是减少低价值以及风险高工作比例，增加员工的安全性与工作附加值。
为了确保企业能够真正执行数字化变革，下面会将企业转型涉及的主要步骤进行描述：
（1）确定转型方向与目标。①企业主要负责人需要真正的了解数字化转型的概念，并切实参与到变革中；
作为企业领导者，需要去持续交流，反复沟通，克服一切去推动转型，最终才会得到结果[4]。②数字化转型并非一朝一夕能完成的，从硬件软件的改变与完善，到员工行为意识的转变，可能是一个数年的工作；
③经过高层管理人员与转型负责人基于需求进行讨论，制定适合于自身所需的数字化目标。
（2）成立数字化转型负责团队，明确人员职责。数字化转型是一个专业性要求高，所需时间长，目标性强的团队工作，需要成立一个职责明确且专门负责转型的团队，该团队需要对数字化整体进程负责，包括数字化架构的制定，数据规则制定，数据质量提高等工作，并支持各业务部门数字化的变革与意识的转变。
（3）业务部门设置变革协调人。为了促进每个业务部门数字化转型的参与度，每个业务部门需设置一名精干人员作为变革协调人，该角色在数字化转型中具体职责为：①协助制定部门级的数据架构；
②深入理解业务部门存在的痛点与需求；
③与业务部门进行需求对接，共同确定部门数字化的内容与介入方式，频率等要素；
④协助部门经理，确保部门遵守数字化相关的制度规则；
⑤推动本部门数字化分析自助挖掘能力。
（4）执行适用于公司的新型数字化架构与管理规则。与其他行业类似，化工行业需要搭建适合自己的数据感知与采集能力，数据感知与采集能力也是数字化硬件的眼睛，可采用以下方式搭建数据感知能力[5]：
①各类传感器与元器件：工业设备运行数据，环境数据等可以使用各类传感器将数据感知并采集，目前传感器种类多样，如常用的温度、压力、流量等；
②二维码或条形码：二维码拥有庞大的信息携带量，能够使用一条二维码携带很多数据信息；
化工行业可考虑在物料管理、备件备品管理等方面进行应用；
③图像数据采集；
④视频数据采集：同样通过计算机技术，提前设定要素，计算机可根据设定的要素对视频内容进行甄别；
⑤事务数据采集：可通过常用的埋点技术，对各业务部门或公司的APP以及其他事务性数据软件进行流程跟踪，可采集每个节点信息，统计基本APP数据，可视化观察现有APP流程信息；
日志信息采集；
⑥其他数据采集方式。
（5）数据初加工。数据采集后，应当对数据进行有计划的加工，如数据如何进行命名，数据密级如何确定，数据转换成什么样的格式等等；
不同的数据类型要能够有明确的进入数据池规则，并且每一个入池数据应当经过数据变革团队以及部门协调人员批准后入池。
（6）根据需求进行数据连结。公司数据池是供完成初加工的数据集中储存的物理设施，旨在打破原有信息壁垒，将所有识别到的有需求数据进入数据池内，以此为基础，能够实现更好的建立数据链接。数据池使用前应当明确好数据池管理规则，确保数据池是在规则管理下有序展开并应用，数据池规则主要考虑以下几个方面：
①安全性：数据池含有公司级各种数据资源，应当通过必要的物理手段以及明确的管理手段确保数据资源安全；
②统一性：进入数据池的数据应当有统一的入池规则；
③原始性：入池数据不应当进行数据加工处理，确保数据为最真实最准确的原始记录；
④可持续性：数据池应能满足实时的数据入池需求。
（7）数据自助消费端建设。数字化转型绝非通过数字化变革团队+必要的硬件就能完成的，真正完成数字化转型的标志应该为公司全员认可数字化并能够主动使用数字化进行分析决策及效率优化工作；
因此仅靠公司级的数据链接无法满足业务部门所有的需求，应当在数据池以及初步数据链接基础上，建立一个能够供各业务部门进行自行开发的平台，业务部门可根据实际需要进行自助式开发与数据分析，比如生产维修部门可以基于大量原有生产数据，自主的对生产数据进行归类、清洗、梳理、分析，最终实现生产数据的最优化[6]。
（8）识别需求，以需求为突破点。数字化变革的目的是为了更好的解决化工企业及每个部门存在的需求，需要从每个业务部门存在的痛点与效率难点解决为目标开始数字化：作为业务部门，需要识别出现有业务存在的难点痛点，确定需要产出或连接那些数据，通过数字化解决的痛点包括但不限于：①部门自身因数据不足导致的决策困难点；
②因外部（公司外部或其他部门）数据获取困难导致的效率低下；
③因自动化不足或预见性数据不足导致的低价值重复性工作较多；
④部门未来规划所需要的数据支持。
数字化变革绝不仅仅是增加成百上千个传感器或数据池等硬件，真正能让这些数据相关的基础设施起作用的是人因此而转变的行为与意识；
正如修建高速公路能够提振经济发展一样，只有高速公路上走的车多人多，给每辆车每个人带来高速便捷后，进一步促进沿线物资交换、人才交换的便利，从而促进经济提振；
同样的，数字化能否成功，取决于是否有合适的足够的数据基础设施投入，更取决于公司员工对这些设施的理解与利用率；
化工制造业一直以来追求稳态管理，这也造成了化工行业做任何改变都会比其他企业更慎重，当面临一些变革时，会对安全与设备稳定性有较多顾虑；
为了促进化工行业真正的转变行为与意识，可采取如下措施。
（1）数字化与工作效率相关的培训：在数字化转型时代背景下，员工要想满足数字化人才需求，必须增加对学习方面的资源投入[7]。而公司应当为员工尤其是部门经理与其他管理人员，进行有针对性培训，让员工进一步了解数字化。（2）搭建数字化自助应用分享平台：搭建一个公司级的数字化自助应用分享平台，鼓励员工积极地去积极探索新知识、新模式和尝试新的问题解决方案，并为员工的探索尝试行为提供资源上的支持[8]；
公司应鼓励每个部门分享自己应用数据分析提高效率或改善某方面的案例，并定期为表现好的部门或员工进行奖励。（3）优秀的数字化人才引入：在内部培养与文化宣导基础上，公司应当积极营造良好环境，探索高效灵活的人才引进、培养、使用、评价、激励和保障政策[9]，内外部人才综合利用。（4）数字化相关的绩效考核：可针对部门经理或其他管理人员，制定对应KPI，推动每个业务部门数字化应用比例的提高。（5）提高数字化服务效率：对于业务部门或员工提出的数据分析或数据链接要求，应当明确满足要求的时间范围，对于合理的且经过审批的要求，应当快速准备的满足。
数字化在化工企业内会产生很多应用，这些应用能够直接提升企业的管理效率，以下为分享的几个可参考的应用场景：
(1)安全管理与数字化的结合
①安全事件汇报与分析—相关事件互联：在建立数据池基础上，进行相关数据互联互通，如装置的安全事件在设备故障方面与设备维护系统进行数据互通，每填一个与某设备有关的一个事件，能够为每个设备运行历史上增加一笔可分析的记录；
与同类项目建设期间的事件，可与项目接收系统互联；
同时，为了确保每个事件及时的真实的关闭，可以使用技术埋点对每个环节进行记录，分析每个环节时间长度，可供流程优化使用。
②人员行为分析—实时监控与提醒重要操作行为：化工行业因其特殊型，任何在现场的行为均有明确要求，操作不慎可能会导致严重的人员伤亡或设备停机；
可通过视频监控的方式实时查看员工的行为，设定重点操作或重要要求实时监督提醒功能，并通过实时视频监控管理技术对员工在现场操作过程进行监督提醒，避免在危险操作或重要要求上违反公司要求。
③访客分析—访客数据有效利用：化工装置因长期运行，需要大量的外部人员进入公司或厂区，包括承包商以及政府人员等，对访客的有效管理也十分关键；
可将访客基本信息进入数据池，包括访客个人基本信息（注意隐私保护）、访客类型，入厂时间、目的等等信息；
通过数据链接（访客信息，公司访客管理要求），可在入厂前实现确认访客是否需要进行安全培训，进行哪些安全培训，考核内容与考核结果等；
同时，公司可对访客信息进行深度分析，如供应商使用频率与周期，政府检查频率与周期，并考虑制定优化方案。
(2)设备运行管理与数字化的结合
实时设备数据监控与分析：
①基于互联网、大数据、专家系统的“设备智能化管理暨远程诊断应用技术”，通过深入的数据分析与迭代，从而实现远程设备监控、诊断与预测性维护方面的应用[10]，让更多的预测性维修替代传统的预防性维修；
②设备运转可视化管理，通过潜在故障量化反映并实时监控，同时对设备运行状态、运行时间、运行模式等进行实时监控。
(3)人员招聘—全流程可视化
招聘流程可视化服务化：可通过数据联接，将业务系统人事变化与招聘部门招聘进度以及员工入职流程一体化可视化，业务部门应当在员工确定离职后规定时间内提交招聘需求，需求在系统上自动反馈给招聘团队负责人，招聘团队负责人开启招聘流程，此过程进度，包括简历情况数量，业务部门均可以清晰看到。招聘部门根据候选人情况与业务部门商定面试时间与方式，双方确认意愿后，系统会自动走到入职板块。整个流程均可以可视化看到进度与时间。
(4)项目全流程管理—全流程可视化
项目全流程可视化管理：①让每个合同都成为数据池的一部分，如合同格式，合同中数据，合同中敏感词汇等等；
让每一份合同可以被系统评估，也可以通过系统对其他合同作参考；
②流程通过数字化方式实现服务化：对于从合同签订到化工装置试生产运行，应当是一整个数据联接以及服务联接，每个环节审批过程都可以参考其他或类似案例，同时每个环节均有明确的时间要求与服务要求，通过使用埋点技术，管理人员可以可视化观察整体流程的进度与难点。
在产业数字化背景下，化工企业面临的问题与挑战不断凸显，如对全流程把控能力不足，安全与合规的被动，以及成本竞争日趋激烈的压力。
以上问题可以使用数字化工具进行优化，而数字化真正能够起作用的基础是需要企业认真制定适合于自身的变革方案，搭建数据感知能力，按需求建立数据连接以及数据自助服务端；
同时，为了让数字化真正的发挥最大效力，更需要企业从业人员真正具有数字化思维，能够理解并主动使用数字化工具来解决岗位存在的痛点难点，这一过程需要企业从文化宣传、奖惩、服务平台搭建等方面进行全方位的行动。
文章中也分享了数字化在化工企业内应用的一些基础场景，随着化工企业数字化变革不断推进，人员越来越理解并接受数字化工具，未来将会有更多场景应用在化工企业内，助力化工企业能够做出更准确快速的决策，让流程管理更加可视化，促进低价值以及风险高工作比例不断降低，最终让企业有更多资源做更安全与附加值更高的工作。
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