国家级化学品数据中心呼之欲出,大数据实现化工行业四大变革

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

工业和信息化部印发《石化和化学工业发展规划(2016-2020年)》。通过大数据,紧急应对当前化工行业产能结构转变、节能环保、安全监管、两化融合等问题。

近日,工业和信息化部印发《石化和化学工业发展规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》)。《规划》提出,要推动新一代信息技术与石化和化学工业深度融合,推进以数字化、网络化、智能化为标志的智能制造。

“在工业互联网开发与应用方面,建设石化和化工行业互联网标准化体系,大力推进具有自主知识产权的工业平台软件研发,包括工业云平台、工业大数据平台、三维数字化平台、物联网接入平台、生产优化工具等。”

“综合监管平台建设方面,按照统一标准、规范和模型对危化品全生命周期数据以及各部门监管所需数据进行集成和存储,建设国家级化学品数据中心,建成覆盖全流程的危化品安全监管应用体系。”

化工行业增长潜力和下行压力同时并存

化工行业是我国国民经济的重要支柱产业,经济总量大,产业关联度高,与经济发展、人民生活和国防军工密切相关,在我国工业经济体系中占有重要地位。《规划》表明,“十三五”时期是我国石化和化学工业转型升级、迈入制造强国的关键时期,由于目前行业发展面临的环境严峻复杂,有利条件和制约因素相互交织,增长潜力和下行压力同时并存。

实际上,在过去的“十二五”期间,我国石化和化学工业经济总量和发展质量都有较大的进步,但与发达国家相比,发展水平仍有差距。主要表现为,结构性矛盾较为突出、行业创新能力不足、安全环保压力较大、产业布局不尽合理等问题。而“下行压力”的出现也正是由这些原因所造成,那么如何解决下行压力带来的种种问题?“增长潜力”又是什么?其实,这在《规划》中已有所体现——“推动新一代信息技术与石化和化学工业深度融合”“建设国家级化学品数据中心”。

大数据调整行业结构 解决凸显难题

近年来,随着大数据深入到我国经济建设中的方方面面,利用大数据来解决行业发展过程中遇到种种难题,已成为各个行业改革的新常态。而对于化工行业,未来,随着国家级化学数据中心的建立,面对化工产业结构调整、节能环保、安全监管、两化融合、科技创新等多项问题,通过大数据的创新与应用,化工行业将可以应对面临的种种挑战,同时提升政府监管能力。

大数据将实现化工行业四大变革:

  • 首先,国务院在印发的《促进大数据发展行动纲要》中指出:大数据成为提升政府治理能力的新途径。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制。2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。针对化工行业结构性矛盾较为突出等问题,利用大数据,针对开放数据进行分析研判,可以帮助行业进行结构趋势预测,及时调整行业发展、生产方向,进一步推动行业向信息化迈进,实现两化融合,完成行业转型。
  • 其次,大数据本身就是创造力的体现,利用大数据可以充分挖掘全新的化工产业商业模式,建立行业生态产业链园区,完善产业布局,拉动生产力。而对于企业来讲,通过大数据技术,可以从数据深度关联、可视化查询、数据报告等多个方向,为化工产业实现企业决策、生产管理的智能化提供数据支持。此外,通过与行业之外的数据融合,可实现化工行业跨界发展,如与农业、电子商务等相结合,实现行业创新发展。
  • 第三,在安全环保方面,大数据可以从海量数据中提取有价值的数据,为事故预警预测提供有效分析工具,对生产过程中的多个参数进行分析比对,及时准确地发现事故隐患,提升排查治理能力。在环保节能方面,大数据可以支撑装置生产优化,提升装置在线率,调整行业电耗、油耗,实现节能开源,提高生产效益。
  • 最后,在较为关注的政府监管方面,大数据可以挖掘事故发生的季节性、周期性、关联性等规律,找出事故根源,制定监管预防方案,提升源头治理能力,降低安全生产事故发生的可能性。

通过大数据,不仅可以全面提高政府对于化工行业的监管服务水平,同时也可以提升行业信息化水平,转变产业生态结构,挖掘产业潜能。总而言之,大数据应用已经是整个化工行业的趋势所在。

目前,九次方大数据已研发出基于安全生产管理的大数据监管平台、能源大数据平台、企业大数据平台,通过海量数据源及数据的开放融合,经过先进的大数据分析技术,可以实现政府部门对于化工企业的安全监管、事故预警预测、应急救援等。同时,帮助企业优化生产信息平台,实现两化融合,提升安全生产管理水平,完成化工企业的转型升级与发展。


本文作者:九次方大数据

来源:51CTO

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
Web App开发 存储 固态存储
|
28天前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
7天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
38 1