化工行業正在經歷一場由數字化、智能化技術引領的變革，作為主體的生產企業應積極擁抱變革，用新技術、新理念武裝自己，以求盡早實現轉型升級。數字化、智能化建設的根本目的都是為了幫助企業消除生產過程中的不確定性、降低成本、提高效率和綜合競爭力。
很多企業有這樣的疑問：“從ERP到PLM，從MES到各種集成軟件平臺，幾乎實施了智能制造系統架構中的所有軟件系統，可為什么還是沒有打造出理想中的數字化企業或實現智能制造呢？”
企業的信息管理水平和生產效率并沒有因為實施各種軟件平臺而實現本質的提高，事實上，軟件和機器一樣，僅僅是工具，現有的技術水平只能輔助人解決具體的問題，花錢買軟件容易，但要實現系統之間的集成與橫向縱向業務的互聯互通并非易事。
數據是靜態的，有沒有形成通暢的網絡化的信息流，以及信息流的質量、速度和覆蓋范圍，可以反映企業在生產、管理和決策等各方面的信息化水平。在數字化企業中，人員動態、生產情況、設備狀態、物流信息、業務流、環境信息等最終都以網絡化的動態信息流高級形式展現，這些恰恰是數字化建設的最重要組成部分。
所有的軟件管理系統、云平臺、移動技術、大數據、可視化分析、物聯網、智能機器、人工智能等等均是數字化的一部分，在數字化企業中通過信息流連接使之發揮作用，而孤立的系統體現的價值有限。
其次，目前很多企業偏重硬件建設，導致投入巨大，動輒成千萬上億元，且硬件存在被技術進步所淘汰的風險。比如，“5G”技術的突破必然帶來硬件設備的更新換代。
再者，期望簡單移植機械制造行業的智能化生產到化工行業，以實現“無人工廠”，忽視“人”的價值，這在當下是難以實現的，或者要付出巨大的經濟代價；也是由兩個行業的自身特點決定的。
數字化智能化工廠的靈魂是有一個數字孿生的模型，能夠根據各種條件或工況的實時變化進行精確運算，計算結果與實時工況進行比對，提供預測或量化的調整參考。然而，
-
物理過程——易建立精確數學模型 物理+化學過程——難以建立精確數學模型
這兩個本質的區別決定了流程化工行業難以簡單移植在機械制造行業中業已實現的高柔性、高可靠性、無人值守的智能工廠方案。
目前，化工企業在裝備先進性、自動化、作業標準化、即時通訊等方面都有很大的進展，但在信息支持服務、信息發布與傳遞、數據整合利用、操作易用性等方面存在短板。隨著信息科學技術的發展，特別是移動互聯網和物聯網技術（如防爆移動終端）的發展，給存在易燃易爆區域的化工企業帶來現場信息支持技術和服務手段，亦很方便地實現全方位的數據整合和實時傳遞，極大地提高橫向縱向互聯互通的信息化水平和管理精細化、可視化。
對于流程化工行業的數字化工廠建設來說，具體可以分三個階段：
-
· 補短板，夯實基礎管理?，提高底層數據收集、信息化水平，提升數字化能力；
-
· 實現業務流程的全數字化，橫向縱向信息的互聯互通，搭建數據中心，釋放數據價值；
-
· 創新業務模式，逐步建立精準數學模型，及建立可持續、可生長的生態體系，推動數字化向智能化轉型。
化工企業的數字化智能化建設必然是一個長期的過程，不可能一蹴而就，采取的實施策略應注意以下三點：
-
· 要有針對性：先著力解決標準化、規范化問題，再解決智能化的問題；
-
· 成本要適度：概念美好、脫胎換骨式的改造意味著高昂的投入，并不一定能帶來期望的回報；
-
· 技術具有前瞻性：技術布局沒有前瞻性，就可能導致頻繁修改甚至推倒重來，極大增加企業負擔，挫傷企業員工實施數字化智能化改造的積極性。
數字化工廠實施成敗的關鍵是：
-
· 系統開發商對行業特性具有深刻理解
-
· 用戶的準確反饋快速迭代
-
· 互聯網、自動化等專業技術服務商的強大資源與協助
尤其注重系統開發商與用戶密切合作，快速迭代、不斷進步。
信息化、數字化是實現智能化的必經途徑，數字化建設帶來的效果也會在實施過程中逐步體現：
-
· 電子化的信息實時記錄和查閱：信息記錄更全面真實，信息查閱更實時準確。
-
· 高效、自動的全業務流程：通過信息流實現工作協同和工作過程管控。
-
· 數據的梯級利用：自動統計分析數據，提前發現各種安全和設備隱患，輔助設備維護和工藝優化，逐步具有輔助決策能力。
-
· 兩化融合，數字化向智能化轉變：將標準、規范等通過系統固化和落實，融入企業生產管理體系，各方面的信息逐步模型化，最終實現智能化工廠。
總之，化工行業的數字化智能化建設是個長期的過程，需要針對各個企業的情況總體規劃，采取相對穩妥的策略逐步實施，夯實不同階段的基礎，在系統開發商、專業技術服務商及企業用戶的緊密合作下逐步實現數字化、網絡化、智能化。
