疫情時代的化工產業迎來了新一輪的契機，綠色化、數字化的發展方向為企業創造新興領域的機遇，也催生了一系列的創新商業模式。作為工業自動化領域硬件和軟件的知名企業，艾默生一直專注于傳統工業行業的數字化轉型和可持續發展，推出更符合客戶需求的智能化解決方案。

化工行業正在尋找創新型發展道路

目前，安全、可持續發展和數字化這三大趨勢正推動化工行業發展。

1.安全仍然是化工行業的重中之重。

2.可持續發展舉措由圍繞減少碳排放的相關環境法規，以及期望通過相應的節能舉措來更好地治理環境，去年國家發改委發布的禁塑令促使綠色生物基材料產業的發展， PHA、EPA、戊二胺等新興生物化工產品的需求快速增長。另外回收塑料制品產業也在不斷擴大，將回收的塑料制品轉化為基本聚合物或單體，這樣的試驗工廠或是項目的數量正在迅速增加。

3.第三就是數字化，這是化工行業正在開始探索的領域。該行業關注數字化的這幾個關鍵領域，其中包括以更有效的方式改善數據流和分析，加快從試點到生產的創新速度，提高工廠的管理，利用更多的數據和預測分析做到實時響應，更快地適應市場變化，簡化運營，優化資產性能效，減少停車，簡化與客戶和供應商的互動。

艾默生如何幫助客戶應對挑戰

不同的行業受疫情影響各不相同。疫情對住房、建筑、汽車以及其他耐用品行業沖擊較大，導致一些聚合物和聚氯乙烯的需求下降，但人們對于外賣和在家用餐以及對清潔、消毒和衛生產品的需求增加，使得包裝行業繁榮起來。同時酒精、表面活性劑、部分聚烯 烴等抗疫化工品需求逆熱增長。

2020年全球對有機和無機化學品的需求下降了10-12%(參考IHSMarkit)，但在化工行業的抗疫化工品、新材料等領域需求卻是直線上升。為了保證企業良性發展、疫情要求以及成本考量，企業希望在減少工作人員的情況下保證安全和有效的生產運營。那么，生產運營的自動化是提高生產率的最好方法之一，自動化可能體現在安裝無線測量傳感器來替代人工現場測量；或者是使用增強現實的耳機、攝像頭和wifi等設備，讓行業專家不出門就能幫助操作員檢查設備情況。當設備正常運行時，無線傳感器和數據分析可以預測可能會出現的問題，并提前給維護人員發出預報，以便計劃停車時間。這些技術在疫情期間尤顯價值。

艾默生幫助優化運營和預測性維護能力

預測性維護的主要創新是在艾默生的無線傳感器和數據分析領域。我們的產品變得越來越小，越來越實用。艾默生新款振動傳感器可在一個小型的無線設備上提供三軸振動、溫度和PeakVue信息，可將其安裝到電機、泵或齒輪箱上。新一代AMS資產監測器可在邊緣設備中執行分析功能，自動檢測10種常見故障，其中包括平衡、對準、松動、齒輪嚙合、軸承、潤滑和電機問題。

艾默生AMS 9530無線機械設備振動變送器

艾默生AMS設備資產監測器

我們看到越來越多的化工客戶將運營數據轉移到云端，云系統可以存儲大量來源不同的數據，可實現跨多個資產、工廠和地區的分析。由于考慮到局部和工廠整體之間的相互作用，優化應用程序正在從局部優化轉移到更廣泛的工廠整體的優化。實踐而言，應是從小處開始不斷發展，選擇一個對盈利有影響的部分，讓企業相關部門參與進來，建立一個有IT、OT和最終用戶組成的堅實的項目團隊。

艾默生Plantweb Optics集成化設備管理平臺

化工行業對智能工廠建設的投資增大

隨著國家十四五計劃的發布，我們預計化工企業對于數字化智能工廠的投資將會繼續增加，實際上這是幾年來數字化上升的延續，新冠疫情恰巧加速了這一趨勢。越來越多的跨國化工企業開始在年報中將數字化轉型作為一項重要戰略。在疫情期間數字化方面的支出不斷增加，是因為有相當一部分人員需要在家工作，也使得數字化技術更加受到關注。在此期間企業發現，如果能提供可靠的遠程操作基礎設施、工具和技術來支持正常運營工作，用更少的人員來實現高效生產也是可能的。  

由于疫情影響,人員不能過于密集，工廠對人員密度的管理收緊，使得工廠采取“單人”工作的安全措施，也使得艾默生人員定位解決方案受到更多的關注。通過和政府共同資助和推動，讓智能工廠項目和工業安全相關數字化項目進程都進一步加速，已經有多家企業引入了人員定位系統。

艾默生人員定位系統架構

新冠疫情對化工企業的影響 

這次新冠疫情導致市場對數字化的敏感度和關注度增加。其中，對數字化和普適測量這兩個方向的關注較為明顯。在市場對變化的反應速度和工廠對遠程作業有了全新看法，這兩種情況都需要從不同的角度看待數據以及如何更精簡的收集、查看和評估數據，有很多這樣的例子，但明確的是要求使用較少的資源運營工廠。工廠在疫情發展嚴重時期，允許進入現場工作的人員數受到了很大影響，導致工廠的許多操作變得十分困難，這也凸顯了利用無線技術測量的優勢，不但能夠測量更多點位也可以從多個方面降低成本，同時還可以減少入場人員和收集數據的時間，提高工程的整體安全。

新冠疫情促使抗疫化工品的市場需求在不斷增加，迫使企業提高產量。在這方面，艾默生的用戶越來越多地利用高級分析工具和機器學習，從而更好地做到管理資產的性能，并提前預測故障，以避免非計劃停車。

疫情后，化工廠會面臨高能耗的挑戰和不斷優化運營的需求，這使得企業會越來越關注可持續發展和能源管理。能源用戶和電廠用戶越來越多將投資用于尋找能源過度消耗的根本原因，因此需要進一步開發可靠的能源監測信息系統能夠對過程行為、操作模式、資產可用性趨勢進行建模和優化。