智能制造典型場(chǎng)景是智能工廠的基本組成單元，為指導(dǎo)企業(yè)掌握工信部《智能工廠梯度培育行動(dòng)》涉及的40個(gè)智能制造典型場(chǎng)景的核心思想，現(xiàn)對(duì)每個(gè)典型場(chǎng)景進(jìn)行解讀。智能制造典型場(chǎng)景參考指引（2025年版）原文，生產(chǎn)作業(yè)-先進(jìn)過(guò)程控制：面向生產(chǎn)過(guò)程精準(zhǔn)平穩(wěn)控制的要求，針對(duì)復(fù)雜工藝過(guò)程控制變量多、控制效果差等問(wèn)題，應(yīng)用先進(jìn)過(guò)程控制、模型預(yù)測(cè)控制、多變量協(xié)同控制等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的實(shí)時(shí)閉環(huán)控制，保證工藝過(guò)程平穩(wěn)性，提高產(chǎn)出率。

先進(jìn)過(guò)程控制典型場(chǎng)景解讀：

一、概念定義

先進(jìn)過(guò)程控制（Advanced Process Control, APC）是一種基于數(shù)學(xué)模型、實(shí)時(shí)優(yōu)化和多變量控制的高階自動(dòng)化技術(shù)，用于提升工業(yè)過(guò)程的效率、穩(wěn)定性及產(chǎn)品質(zhì)量。主要應(yīng)用于流程型行業(yè)或需要參數(shù)化模型化控制的典型制造場(chǎng)景，其核心是通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整操作參數(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的最優(yōu)運(yùn)行。

二、關(guān)鍵技術(shù)

1、模型預(yù)測(cè)控制（MPC）技術(shù)

模型預(yù)測(cè)控制（Model Predictive Control, MPC）是一種基于動(dòng)態(tài)模型的多變量控制策略，通過(guò)滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正處理輸入輸出約束，適用于復(fù)雜工業(yè)過(guò)程。例如：通過(guò)動(dòng)態(tài)響應(yīng)優(yōu)化，使化工反應(yīng)器溫度波動(dòng)減少40%；通過(guò)約束管理使電力鍋爐壓力安全限幅達(dá)標(biāo)率100%；通過(guò)多變量協(xié)同使汽車涂裝車間能耗降低12%。

2、多目標(biāo)尋優(yōu)技術(shù)

多目標(biāo)尋優(yōu)（Multi-Objective Optimization, MOO）是通過(guò)算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化）在多個(gè)沖突目標(biāo)（如成本最低、質(zhì)量最高）間尋找帕累托最優(yōu)解集的技術(shù)。例如：能源管理使用微電網(wǎng)中風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化，運(yùn)行成本降低18%；污水處理廠污水處理優(yōu)化使能耗與排放雙降10%。

3、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模是利用機(jī)器學(xué)習(xí)/大數(shù)據(jù)構(gòu)建過(guò)程模型，指直接從系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)出發(fā)，不依賴于系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)或詳細(xì)的數(shù)學(xué)描述，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法或其他數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)構(gòu)建系統(tǒng)的行為模型。應(yīng)用技術(shù)主要包括回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)與隨機(jī)森林、聚類分析等。

4、技術(shù)應(yīng)用對(duì)比

三、實(shí)施成效

應(yīng)用先進(jìn)過(guò)程控制可以有效提升生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量以及自動(dòng)化水平，例如：某煉油廠通過(guò)APC優(yōu)化催化裂化裝置，化工裝置自動(dòng)化率提高30%以上，年節(jié)約燃料成本120萬(wàn)元；鋼鐵行業(yè)高爐采用APC后，焦炭消耗降低3%，碳排放減少5%；制藥行業(yè)的發(fā)酵過(guò)程采用APC控制后，批次一致性提升90%。

四、典型案例

案例1：生產(chǎn)作業(yè)-先進(jìn)過(guò)程控制-石化行業(yè)APC控制器動(dòng)態(tài)模型

針對(duì)煉化生產(chǎn)裝置具有連續(xù)不間斷、高溫高壓、易燃易爆以及產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)價(jià)值高等特點(diǎn)，依靠操作員經(jīng)驗(yàn)很難達(dá)到裝置的最佳生產(chǎn)狀態(tài)和最大經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)實(shí)施先進(jìn)控制，建立符合控制要求的較為精確的APC 控制器動(dòng)態(tài)模型，采用先進(jìn)控制技術(shù)APC 與DCS 結(jié)合，實(shí)時(shí)檢測(cè)診斷裝置工況，通過(guò)內(nèi)置的功能優(yōu)化模塊，實(shí)現(xiàn)裝置運(yùn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和在線智能先進(jìn)控制，保障裝置的最佳運(yùn)行狀態(tài)，達(dá)到了優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量的目標(biāo)，控制器平均投運(yùn)率大于99%，提高了裝置的操作穩(wěn)定性，年增效超過(guò)500 萬(wàn)元。

圖1：先進(jìn)控制架構(gòu)圖

案例2：生產(chǎn)作業(yè)-先進(jìn)過(guò)程控制-焊裝群控管理系統(tǒng)

在車身焊接工作中，點(diǎn)焊工作量約占整個(gè)白車身連接工作量的60%-80%，其焊點(diǎn)質(zhì)量直接影響整車強(qiáng)度和使用壽命。針對(duì)焊接工藝質(zhì)量受到的外部擾動(dòng)因素多，焊接質(zhì)量不好，會(huì)導(dǎo)致焊接飛濺、產(chǎn)生焊點(diǎn)毛刺、焊裝不良，且存在不合格焊點(diǎn)未發(fā)現(xiàn)流出的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，搭建焊接群控系統(tǒng)，通過(guò)給出焊接過(guò)程中的動(dòng)態(tài)電阻曲線，可清晰呈現(xiàn)每個(gè)焊點(diǎn)的焊接自適應(yīng)調(diào)節(jié)過(guò)程，通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)控并捕捉焊接NG 焊點(diǎn)，防止不良焊點(diǎn)流出，保證白車身質(zhì)量，并實(shí)時(shí)記錄和監(jiān)控每個(gè)焊點(diǎn)的質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括焊接過(guò)程中出現(xiàn)的報(bào)警信息。同時(shí)，采用自適應(yīng)焊接技術(shù)，通過(guò)將實(shí)際曲線與樣本曲線比較，調(diào)節(jié)焊接電流和時(shí)間彌補(bǔ)擾動(dòng)對(duì)焊接不利影響因素，從而確保焊接質(zhì)量穩(wěn)定。

圖2：焊裝群控管理系統(tǒng)的焊接曲線

案例3：生產(chǎn)作業(yè)-全流程智能控制系統(tǒng)（IPC）

針對(duì)石化裝置工藝復(fù)雜流程長(zhǎng)，存在多層次、高維度、強(qiáng)非線性、強(qiáng)耦合等建模及控制的難題，采用IPC 全流程智能控制系統(tǒng)，融合多學(xué)科交叉的理論方法，通過(guò)將催化裂化裝置控制回路升級(jí)為多變量智能PID 控制，增強(qiáng)基礎(chǔ)控制抗干擾能力，減少生產(chǎn)波動(dòng)；優(yōu)化控制方案，實(shí)現(xiàn)控制回路的智能控制，解決石化催化裂化、渣油加氫等控制難題，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝置從基礎(chǔ)層控制到多變量控制的精準(zhǔn)控制，使催化裂化裝置自控率達(dá)93%以上，平穩(wěn)率達(dá)97%以上，控制回路波動(dòng)均方差減少95%，能耗降低0.32kg/t，減輕了基層負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)裝置高精度平穩(wěn)運(yùn)行，達(dá)到了裝置“有人值守、無(wú)人操作”的效果。

圖3：全流程智能控制IPC 應(yīng)用效果圖

來(lái)源：精益智造達(dá)人