对石化企业而言，安稳长满优的生产运行状况堪称任何业主梦寐以求的理想目标。作为行业领头羊企业之一，上海赛科石化公司自2002年筹建、2005年正式投产，到如今已建成中国国内首屈一指的乙烯工厂，拥有乙烯、苯乙烯、芳烃抽提、丙烯腈、丁二烯抽提、聚乙烯、聚苯乙烯、聚丙烯等 11套大型化工装置，每年可向市场提供国内紧缺的高质量、多规格、宽覆盖面的石化产品超过320万吨。
张晨 博士，上海赛科石油化工有限公司 IT总经理
在这家乙烯巨头十几年的迅速发展过程中，支撑其生产运行始终贴近安稳长满优理想目标的，OSIsoft 公司（现已并入AVEVA剑维软件）的PI System运营数据管理平台可谓“功不可没”，直至今日，这一平台仍然是赛科勾勒未来工业互联蓝图的核心基石。
数据中台，扩展应用
赛科堪称PI System的忠实支持者，自2005年投产以来，经过15年的深化应用，赛科在PI System数据平台基础上，已经集成了工艺、设备、环保、消防、HSSE实验室等数据，形成了整个生产领域的大数据平台。
在上海赛科IT总经理张晨博士看来，PI System正是扮演了一个数据中台的角色，一方面从DCS、-SIS、APC等控制层系统获取基础数据，“另一方面它又为上层的运营操作，诸如能源优化、计划执行、质量管理、现场监控等提供了很强的数据支撑作用。
”基于PI System的扩展应用，张晨博士举了几个实际案例，诸如：
一是开发了基于PI System的物料平衡应用SigmaFine，来执行每日物料平衡。在错误发生时能迅速识别并解决问题。“之前某个时间段内，我们发现每吨A物料产生B产品的单耗异常地高。通过SigmaFine我们将问题及时通知相关装置，结果发现在添加催化剂的过程中出现了故障。故障排除后，A物料单耗降至正常水平。”
二是以PI System实时数据平台为基础构建了设备状态预警系统iEM，打造了一套针对海量实时数据，以数据挖掘为分析手段的工业大数据应用平台。其主要功能涵盖对设备的关键参数进行统一建模；对设备的运行工况做实时在线评估；对设备的潜在故障给出早期预警；对预警发生时的关联测点做在线分析，等等。“iEM系统的故障早期预警功能是实现设备的全面状态检修的基础，通过对早期预警信息的分析，制定或调整维修计划，可以实现设备维修过程的不断优化”，张晨博士解释道。
三是搭建了PI AF资产管理平台，更好地实现资产可视化。其目的是以赛科资产为核心对相关的各类时序数据、关系数据、静态数据加以整合，通过资产架构的实时画面做到资产信息的集中展示、分析和报警等，“最终构建起赛科石化智能工厂标准化的数据模型，利用资产范本的复用性来提高资产部署效率。”
经过反复的应用论证，张晨博士认为，“基于PI System的大数据平台，比现在互联网架构的数据中台更适合石化行业生产。”
深入应用，迈向工业互联
目前赛科PI System已经集成了15万点位号，为外部应用提供独立的数据接口。为了进一步提高系统可用性及可靠性，保证PI System的安全性，赛科在2021年升级为PI HA架构。
不满足于作为数据中台的应用，张晨博士所带领的团队正在陆续推进基于PI System的更加深入的数字化赋能应用，包括赋能产供销联动，赋能泛在物联网感知，以及赋能环保大数据分析等方面。
（1）赋能产供销联动：譬如利用RPA技术进行市场预测，根据PI System大数据并结合CRM大数据制定生产计划，通过分析装置最佳负荷，设备及工艺的最佳组合，并结合市场、财务、设备、工艺、环保等方面的数据分析，做到生产计划的每周调优，等等。
（2）赋能泛在物联网感知：在工艺段或设备上增加5G无线传感器，探测实时的工艺状态和监测动/静设备运行参数数据；监测数据保存于后台，PI System数据与频谱数据互补，为预测性检维修应用夯实数据基础。
（3）赋能环保大数据分析：基于网格化监测与实时模型预测预警；PI System中保存所有监测点的环保数据和大气环境数据，实现大气环境态势可掌握，污染因素可溯源，提升环境管理能力。
赛科正在致力于打造一个真正数字化的工业互联网平台系统架构。基于PI System的数据赋能，赛科将形成更为完整的工业互联网平台层，在不断靠向安稳长满优运营目标的同时，进一步树立起石化行业智能工厂的新标杆。
