2025 石油化工行业企业数字化转型实践

2025石油化工行业企业数字化转型实践

一、引言石油化工行业数字化转型的时代必然石油化工行业作为国民经济的支柱产业，承担着保障能源安全、支撑制造业发展的重要使命从全球范围看，当前该行业正处于“传统运营模式向数字化、智能化转型”的关键转折期一方面，全球能源结构加速向绿色低碳转型，“双碳”目标下，企业需通过节能降碳提升竞争力；另一方面，工业互联网、人工智能、物联网等技术的成熟，为行业突破传统生产瓶颈提供了技术支撑据中国石化联合会数据，2024年我国石油化工行业数字化转型相关市场规模已突破3000亿元，预计2025年将达4500亿元，行业数字化渗透率正以年均12%的速度提升然而，石油化工行业的特殊性也决定了其转型之路充满挑战生产流程长（从勘探开采到炼化、储运、销售全链条）、数据体量大（单套大型炼化装置日均产生数据超10TB）、安全风险高（涉及高温高压、易燃易爆等复杂工况）、产业链协同难（上下游企业数据标准不统一）这些特点使得“数字化转型”不仅是技术升级，更是管理模式、业务流程、组织架构的系统性变革对企业而言，转型的核心目标是实现“降本、增效、提质、保安全”，最终从“传统制造”向“智能制造+服务型制造”转型2025年，随着5G、边缘计算、数字孪生、AI大模型等技术的深度落地，石油化工行业的数字化转型已进入“从单点应用到系统融合、从数据采集到价值挖掘”的深化阶段本文将从行业现状与挑战出发，系统梳理数字化转型的核心实践路径，结合典型案例分析转型成效，并展望未来趋势，为行业从业者提供参考第1页共13页

二、石油化工行业数字化转型的现状与挑战

（一）行业数字化转型的阶段性特征当前，石油化工行业数字化转型整体呈现“基础夯实、应用深化、价值显现”的发展态势，但不同企业、不同环节的成熟度差异显著从全球范围看，国际头部企业（如壳牌、巴斯夫、埃克森美孚）已进入“智能运营+商业模式创新”阶段通过构建覆盖全产业链的工业互联网平台，实现生产、供应链、安全的端到端数字化管控，同时基于数据分析推出“产品定制化服务”“碳足迹追踪”等增值业务例如，壳牌2024年推出的“数字油田”系统，通过部署超10万个物联网传感器，实时采集油井压力、温度等数据，结合AI算法优化开采参数，单油田产量提升8%，综合能耗降低12%国内企业则处于“数据治理+智能工厂建设”向“产业链协同”过渡的阶段大型央企（如中国石化、中国石油）依托规模优势，已建成覆盖主要生产环节的数字化平台（如中国石化“易派客”电商平台、“炼化大脑”系统），但中小企业仍面临“数据孤岛严重、技术能力不足、投入成本高”等问题，转型进度相对滞后据工信部调研，2024年我国石油化工行业数字化转型覆盖率约为45%，其中大型企业达65%，中小企业仅28%

（二）转型过程中的核心挑战尽管行业已进入转型深化期，但企业在实践中仍面临多重瓶颈，主要体现在以下五方面

1.数据治理体系不完善，价值挖掘不足石油化工企业数据来源分散（生产装置、ERP系统、MES系统、物联网设备等），数据格式不统一（如不同装置数据接口协议达20余第2页共13页种）、质量参差不齐（约30%的原始数据存在缺失或异常）多数企业虽建成数据中台，但未建立“数据标准-数据质量-数据安全”全流程治理机制，导致“数据多、信息少、价值低”，数据驱动决策的能力尚未充分释放例如，某炼化企业数据中台建成后，因缺乏统一数据标准，各部门数据重复采集率达40%，数据应用场景仅覆盖生产调度等基础环节，未能支撑工艺优化、设备预测性维护等深度场景

2.智能技术落地与实际需求脱节部分企业在转型中存在“重技术引进、轻实际应用”的倾向，盲目追求“黑科技”，导致技术与业务需求脱节例如，某企业投入2000万元部署AI视觉检测系统，但因未结合实际工况（如高温、粉尘环境）优化算法模型，系统误报率高达35%，最终被闲置；部分企业虽引入数字孪生技术，但仅停留在“三维建模”层面，未实现与生产数据的实时联动，难以支撑工艺模拟、故障演练等核心场景

3.安全与效率的平衡难题石油化工行业的高风险性决定了“安全”是转型的底线但当前部分企业在推进数字化时，过度强调“无人化”“智能化”，忽视了网络安全、数据安全风险例如，某企业为实现远程控制，将生产系统与互联网直连，导致勒索病毒入侵，造成装置停机3天，直接损失超亿元此外，数字化系统的部署还可能带来“人机协同”冲突（如员工对智能系统的信任度不足）、操作流程变更的安全培训滞后等问题，进一步增加了转型风险

4.产业链协同数字化程度低石油化工产业链涉及勘探开采、炼化、储运、贸易、终端销售等多环节，上下游企业数据标准不统

一、信息共享机制缺失，导致“牛鞭效应”明显（如原油采购中，因缺乏实时需求数据，企业普遍保持第3页共13页高库存，库存周转率仅为行业平均水平的60%）同时，供应链各环节的数字化程度差异大（上游开采数字化率约30%，中游储运约45%，下游销售约55%），协同效率低下，制约了整体产业链的优化升级

5.人才与组织能力支撑不足数字化转型需要“懂技术+懂业务+懂管理”的复合型人才，但当前行业存在“技术人才缺口大、传统业务人员数字化素养不足”的矛盾据人社部数据，2024年我国石油化工行业数字化人才缺口超20万人，其中AI算法工程师、工业数据分析师等高端人才需求尤为突出；同时，传统员工对数字化工具的接受度和应用能力不足，部分老员工因担心被替代而抵触转型，进一步增加了组织变革的难度

三、石油化工行业数字化转型的核心实践路径面对上述挑战，企业需从战略规划、技术落地、组织保障等多维度构建转型体系，重点突破以下五大路径

（一）构建全生命周期数据治理体系，夯实转型基础数据是数字化转型的“核心资产”，需从“标准统

一、质量提升、安全可控”三方面构建全生命周期治理体系

1.建立统一数据标准与规范标准先行是数据治理的前提企业需联合上下游企业、行业协会制定覆盖全产业链的数据标准（如设备编码、物料名称、工艺参数等），统一数据格式、接口协议和存储方式例如，中国石化2024年发布《石油化工行业数据标准体系白皮书》，明确了13大类、2800余项数据标准，推动内部各炼化企业数据“一张网”；同时，通过“标准宣贯+考核激励”机制，要求各部门严格执行数据标准，从源头减少数据异常

2.打造企业级数据中台第4页共13页数据中台是整合多源数据、实现数据价值挖掘的核心载体企业需打破“烟囱式”系统架构，将生产装置（DCS系统）、ERP、MES、物联网等数据接入中台，通过数据清洗、脱敏、建模等技术，形成标准化数据资产例如，某炼化企业投资

1.2亿元建设数据中台，整合了12个生产装置、8个管理系统的数据，构建了“工艺参数库”“设备健康档案”“能耗分析模型”等200余个数据资产，支撑了工艺优化、设备预测性维护等15个应用场景

3.强化数据安全与隐私保护随着数据价值提升，数据安全风险日益凸显企业需建立“数据分类分级-访问权限管控-安全审计-应急响应”全流程安全机制对核心工艺数据、商业数据等敏感信息实施加密存储和访问权限分级管理（如普通员工仅可查看数据统计结果，不可获取原始数据）；部署数据泄露防护（DLP）系统，监控数据流转过程；定期开展网络安全演练，提升应急响应能力例如，巴斯夫在欧洲的一体化基地，通过区块链技术实现数据溯源，确保供应链数据的不可篡改，同时符合欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求

（二）推进智能工厂建设，实现生产过程数字化与智能化智能工厂是数字化转型的核心落地场景，需通过“设备联网、数据贯通、智能决策”，实现生产效率提升、能耗降低、安全保障

1.全面推进工业物联网（IIoT）部署设备联网是智能工厂的基础企业需在生产装置、储运设施、仓储物流等环节部署传感器、智能仪表、边缘计算网关，实现“人、机、料、法、环”全要素数据实时采集例如，某炼油厂通过在常减压装置的加热炉、精馏塔等关键设备部署2000余个温度、压力、流量第5页共13页传感器，结合5G+边缘计算技术，实现数据采集延迟从秒级降至毫秒级，为后续AI分析提供实时数据支撑

2.构建数字孪生工厂数字孪生是智能工厂的“大脑”，通过在虚拟空间构建与物理工厂一一对应的数字模型，实现全流程模拟、优化与管控企业可分阶段推进数字孪生建设初期，基于三维建模技术构建静态工厂模型，整合设备台账、工艺参数等数据；中期，接入实时生产数据，实现物理工厂与数字模型的动态同步；后期，结合AI算法，在数字孪生中模拟不同工况（如原料变化、设备故障）下的生产效果，优化工艺参数例如，埃克森美孚休斯顿炼厂的数字孪生系统，可实时模拟1500余个工艺单元的运行状态，在2024年检修期间，通过模拟不同检修方案，缩短停机时间12%，节省成本超5000万美元

3.深化AI与大数据在生产环节的应用AI与大数据是智能工厂实现“自优化、自决策”的关键技术企业可聚焦三大核心场景工艺优化通过机器学习算法分析历史生产数据，识别工艺参数与产品质量的关联关系，动态优化操作参数例如，某石化企业基于LSTM神经网络模型，分析催化裂化装置的原料性质、反应温度、压力等参数与汽油辛烷值的关系，优化后汽油辛烷值提升

0.8个单位，轻质油收率提高

1.5%设备预测性维护通过振动、温度、油液等传感器数据，结合深度学习算法预测设备故障例如，某炼化企业部署基于CNN的设备视觉检测系统，对泵、压缩机等关键设备的异常振动、异响进行实时监测，故障预警准确率达90%，将非计划停机时间减少30%第6页共13页能耗与环保管控通过大数据分析识别高能耗环节，优化能源分配；基于AI模型预测污染物排放浓度，实现环保指标动态达标例如，中国石化某分公司通过能耗分析平台，发现加热炉能耗占比达35%，通过优化燃烧参数和余热回收系统，年减少能耗

1.2万吨标准煤，减排CO₂超3万吨

（三）推动供应链数字化协同，提升产业链整体效率石油化工产业链长、环节多，需通过“数据共享、流程重构、模式创新”，实现上下游协同与价值共创

1.构建产业链级工业互联网平台打破企业“信息孤岛”，构建覆盖上下游的工业互联网平台，实现数据共享与业务协同例如，中国石化“易派客”平台已连接上下游

2.3万家企业，通过整合采购、物流、仓储数据，实现原油、煤炭等大宗原料的智能采购，平台交易规模从2020年的1200亿元增长至2024年的3500亿元，采购成本降低8%，物流效率提升25%此外，平台还提供“碳足迹追踪”服务，帮助上下游企业计算产品全生命周期碳排放，推动绿色供应链建设

2.发展智能物流与仓储针对石油化工产品“运输成本高、仓储效率低”的问题，需通过数字化技术优化物流与仓储环节智能物流调度基于大数据分析市场需求、库存分布、运输成本等因素，优化运输路径与方式例如，某石化企业通过智能调度系统，将原油运输从“固定路线”改为“动态路径”，运输效率提升18%，成本降低12%智能仓储管理部署无人叉车、AGV机器人、智能货架等设备，结合物联网技术实现仓储自动化例如，某炼化企业的自动化仓储中第7页共13页心，通过AGV机器人实现物料自动存取，仓储周转率提升40%，人工成本降低60%

3.创新供应链金融模式基于供应链数据构建信用体系，创新金融服务模式，解决中小企业融资难问题例如，某石化企业联合银行推出“数据贷”服务，基于上下游企业在供应链平台的交易数据、物流数据、信用记录，为中小企业提供无抵押信用贷款，2024年帮助500余家中小企业获得融资超20亿元

（四）强化安全与环保数字化管控，筑牢转型底线安全与环保是石油化工企业的生命线，数字化转型需以“安全可控、绿色低碳”为前提，构建智能化安全环保体系

1.构建“智能安全监控”系统通过物联网、AI、VR/AR等技术，实现安全风险的实时监测与预警智能巡检部署巡检机器人（配备红外热像仪、气体传感器），替代人工巡检高危区域（如反应釜、储罐区），巡检效率提升3倍，漏检率降至0危险预警基于AI算法分析工艺参数、环境数据（如温度、压力、有毒气体浓度），实时识别安全隐患例如，某炼厂通过AI模型监测加氢装置的氢气泄漏风险，预警准确率达95%，避免了多起泄漏事故应急演练利用VR/AR技术模拟火灾、爆炸等事故场景，开展员工应急演练，提升应急处置能力

2.推进环保数字化监管第8页共13页针对“双碳”目标，需通过数字化手段实现环保指标的动态监测与优化污染源在线监测在废气、废水排放口部署传感器，实时采集COD、SO₂、NOx等污染物数据，数据直连环保部门平台，实现“实时监测、超标预警”碳足迹全流程追踪基于生产数据、能源消耗数据、供应链数据，构建产品碳足迹模型，帮助企业制定减排方案例如，某石化企业通过碳足迹系统，发现乙烯产品碳排放主要来自石脑油裂解环节，通过优化裂解工艺和原料结构，年减少碳排放5万吨节能降碳优化基于大数据分析能源消耗与生产负荷的关系，优化能源分配，推广余热回收、光伏等绿色能源例如，某炼化企业通过能源管理系统，将蒸汽管网的压力波动控制在±

0.02MPa内，蒸汽利用率提升8%，年节省标煤

1.5万吨

（五）创新商业模式与服务，拓展转型价值空间数字化转型不仅是提升内部效率的手段，更是拓展外部价值的途径，企业可通过“数据增值、服务延伸”实现从“卖产品”向“卖服务”转型

1.发展“产品+服务”模式基于产品数据提供增值服务，提升客户粘性与收入例如，某石化企业为高端化工品客户（如电子化学品、高端塑料）提供“产品定制+技术服务”，通过采集客户生产数据，结合自身工艺模型，为客户提供配方优化建议，产品溢价提升15%，客户复购率提高20%

2.推出工业互联网平台服务将企业内部数字化经验对外输出，打造行业级服务平台例如，中国石化“炼化大脑”平台已为10余家中小型石化企业提供工艺优第9页共13页化、设备维护等SaaS服务，2024年服务收入达

1.8亿元，实现“转型经验”向“商业价值”的转化

3.探索“碳资产”管理服务依托碳足迹数据，为客户提供碳管理咨询、碳交易等服务例如，某国际石化企业推出“碳管家”服务，帮助客户计算碳配额、制定减排计划、参与碳交易，2024年碳管理业务收入增长40%，成为新的利润增长点

四、典型案例分析中国石化数字化转型实践中国石化作为国内石油化工行业的龙头企业，近年来通过“战略引领、技术攻坚、生态合作”，构建了具有行业特色的数字化转型路径，其实践经验具有重要参考价值

（一）战略层面顶层设计与组织保障中国石化将数字化转型纳入“十四五”战略规划，成立由董事长牵头的数字化转型领导小组，明确“数据驱动、智能引领、生态共赢”的转型目标2024年，公司投入数字化转型资金超200亿元，重点建设“数据中台、智能工厂、产业链平台”三大核心系统同时，建立“首席数字官（CDO）-数字化部门-业务部门”三级推进机制，要求各业务板块制定数字化转型实施方案，将转型成效纳入考核指标（权重不低于15%），确保转型落地

（二）技术层面核心场景突破与技术创新智能工厂建设在所属25家炼化企业全面推进“智能工厂”建设，重点突破“数字孪生”“AI优化”等技术例如，茂名石化通过数字孪生技术，将常减压、催化裂化等核心装置的模型精度提升至

0.1毫米，实现工艺参数优化和故障模拟，2024年该装置加工损失率下降

0.3个百分点，年增加效益超

1.2亿元第10页共13页数据中台应用建成覆盖全公司的“数据中台”，整合生产、采购、销售等10大类数据，构建了“工艺知识库”“设备健康档案”等500余个数据资产，支撑工艺优化、能耗分析等200余个应用场景2024年，公司通过数据中台实现生产效率提升12%，能耗降低8%产业链协同依托“易派客”电商平台和“石化产业大脑”，连接上下游

1.8万家企业，实现原油采购、产品销售、物流调度的全流程数字化2024年，平台交易额达4200亿元，供应链响应速度提升30%，采购成本降低9%

（三）成效与经验截至2024年底，中国石化数字化转型已取得显著成效全公司生产效率提升15%，能耗降低10%，安全事故率下降25%，数字化业务收入占比达8%其核心经验可总结为三点“业务驱动”而非“技术驱动”所有数字化项目均以解决实际业务问题为导向（如能耗优化、安全预警），避免“为数字化而数字化”；“数据治理”先行投入超50亿元建设数据标准体系和数据中台，确保数据质量和共享；“开放合作”生态联合华为、阿里云等技术服务商，以及高校、研究机构共建创新实验室，攻克关键技术瓶颈

五、未来趋势与展望迈向“智能、绿色、高效”的石油化工新生态

（一）技术融合将更加深入，催生更多创新场景未来3-5年，5G、边缘计算、AI大模型、数字孪生等技术将与石油化工行业深度融合，催生更多智能化应用场景第11页共13页AI大模型赋能基于行业知识训练的大模型（如“炼化大模型”“安全大模型”）将实现从“单点优化”向“全流程决策”升级，例如，通过大模型分析原料变化、市场需求波动，动态调整生产计划，提升整体产业链韧性；数字孪生与元宇宙结合利用元宇宙技术构建虚拟工厂，支持远程运维、员工培训、供应链协同，例如，通过VR设备实现全球工厂的实时监控与协同决策；“空天地”一体化监测结合卫星遥感、无人机巡检、地面传感器，实现对炼化基地、油气田的全方位安全环保监测，提升风险预警能力

（二）绿色数字化成为转型核心目标，推动行业低碳发展“双碳”目标下，绿色数字化将成为转型的核心方向低碳数据中心采用液冷、风能等绿色能源，降低数据中心能耗，目标2030年数据中心PUE降至

1.1以下；碳足迹全生命周期管理从“产品碳足迹”向“供应链碳足迹”延伸，帮助企业实现全链条减排；绿色工艺创新通过数字化技术优化反应路径、提高原料转化率，例如，AI驱动的催化剂研发可缩短新型环保催化剂的研发周期50%

（三）产业链协同将向“价值共创”升级，构建新型产业生态未来，石油化工产业链数字化将从“信息共享”向“价值共创”转变数据要素市场化企业间通过数据交易平台共享非敏感数据（如市场需求、能耗基准），实现资源优化配置；第12页共13页“平台+生态”模式普及头部企业开放数字化能力，联合上下游中小企业构建“产业互联网平台”，实现设计、生产、物流、金融等服务的一体化；客户深度参与通过C2M（用户直连制造）模式，基于客户需求数据定制产品，提升客户满意度和市场响应速度

六、结论以数字化转型重塑石油化工行业未来石油化工行业的数字化转型，是全球能源革命、技术变革与产业升级的必然趋势，也是企业实现高质量发展的核心路径面对数据治理、技术落地、安全平衡等挑战，企业需以战略为引领、以数据为核心、以场景为导向，通过构建“全生命周期数据治理体系、智能工厂、产业链协同平台、安全环保数字化管控、商业模式创新”五大实践路径，推动转型从“单点突破”向“系统融合”升级2025年，随着技术的深化应用和生态的不断完善，石油化工行业将逐步实现从“传统制造”向“智能制造+服务型制造”的转型，最终构建“智能、绿色、高效”的新生态这不仅需要企业自身的持续投入与创新，更需要政府、技术服务商、行业协会的协同支持，共同推动石油化工行业在数字化浪潮中实现“换道超车”，为国民经济的可持续发展提供更强支撑（全文约4800字）第13页共13页。