在2015年的政府工作報告中，李克強總理首次提出制定“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等與現代制造業結合。這在業內掀起一股互聯網+制造的熱潮。

　　所謂互聯網+制造，就是傳統制造業企業采用移動互聯網、云計算、大數據、物聯網、機器人、人工智能以及3D打印等技術，改造原有產品及研發生產方式，是“兩化融合”的升級。比如，運用物聯網技術，石油化工企業可以將機器等生產設施接入互聯網，構建網絡化物理設備系統(CPS)，進而使各生產設備能夠自動交換信息、觸發動作和實施控制，加快生產制造實時數據信息的感知、傳送和分析，加快生產資源的優化配置。

　　當前，石化企業成為互聯網+制造的先行者。中石油、中石化、中國海油等企業，正在打造智能化油田、智能化管道、智能化工廠。

　　中石油今年將繼續推進油氣生產物聯網系統、工程技術物聯網系統、煉化物聯網系統建設，同時啟動裝備制造物聯網系統。據了解，中石油正在打造的工程技術物聯網系統(A12)，通過傳感、射頻、通訊等技術，自動采集并實時傳輸物探、鉆井、測井、錄井、井下作業等專業的動態數據與靜態數據，搭建規范、統一的數據管理平臺，實現生產現場信息的綜合應用;建立遠程作業支持中心，實現作業優化與生產協同;打造數據采集與應用、多專業協同服務平臺，提高一體化服務能力，推動工程技術革命。

　　中石化以智能工廠為代表的信息化示范工程建設已取得初步成效。智能工廠試點企業通過對生產操作、工藝優化、HSE、物流、設備的智能化管理，提高了裝置運行績效，提升了企業運行效益。比如，燕山石化乙烯裂解裝置通過實時在線優化系統與APC的集成，提高了乙烯、丙烯收率，創效近6000萬元。下一步，中石化計劃用3年時間建成智能工廠應用框架，在4家企業開展智能化應用試點;5年內實現重點企業業務領域智能化應用的試點建設;未來8～10年，在20家千萬噸級大規模煉化企業實現智能工廠的全面推廣，率先在煉化企業打造世界一流信息化能力。

　　從數字油田走向智能油田，是中國海油的主體思路。據該公司信息化管理部有關負責人介紹，“十三五”期間，中國海油將通過構建勘探開發協同工作環境和海陸協同工作體系，基本建成智能油田。近期，企業將在油氣生產領域重點建立全面感知、自動控制、智能預測、優化決策的生產體系。

　　為石油和化工企業提供配套服務的制造企業，也在互聯網+制造領域邁開了步伐。

　　比如，華為為中亞天然氣管道提供的數字化油氣管道集成通信解決方案，有效將管道與壓縮機站、計量站、主控中心實時鏈接，管理人員在北京就能實時了解千里之外的管道現場情況，有助于合理制訂檢修計劃，大幅節約運維資金。

　　今年3月，沈鼓“云服務平臺——遠程監測中心”正式上線，用戶通過手機服務端APP就可隨時了解產品運行的最新動態。沈鼓在原有遠程診斷中心基礎上，進一步擴充系統服務功能，建立起一個“沈鼓云服務”大數據平臺，收集和管理機組的設計、制造、工程、遠程監測、檢修維護等各類數據，并進行深入數據挖掘和管理。據了解，“沈鼓云”現階段正規劃創新平臺、產品平臺、制造平臺、數據平臺、服務平臺、物流平臺、數據挖掘平臺、數據應用平臺。

　　而陜鼓已為120余家企業的300余臺套機組提供了遠程健康管理服務，通過監測點監控并從用戶現場傳回機組運行實時數據，利用前沿故障分析技術，進行機組運行狀態分析，并著力打造動力裝備的“云服務”平臺。

　　新疆天業集團研究院副總工程師熊新陽介紹，氯堿化工目前只基本實現了流程自動化，管理水平還比較低。此外，企業數量較多，技術水平差異性較大。物聯網系統等技術，可以把先進廠家的先進控制和智能專家系統嵌入進去，應用到眾多氯堿企業，這樣企業就有了24小時的專家服務和控制。

　　據北京數碼大方股份有限公司山東區總經理史金鵬介紹，自動化在很多化工企業還沒普及。比如，他們通過對山東700多家制造企業進行調研，發現使用ERP達到60%功能的還不到10家。同時，目前企業將所有信息化系統全部集成的很少，還處于信息化孤島的狀態。其實，信息化是個體系，需要和整個生產流程與信息系統融合，也只有將所有數據連貫后，才能達到智能化工廠的目的。

　　不過化工業內人士也表示，行業要實現互聯網+制造的智能化也存在一些困難。

　　實聯化工(江蘇)有限公司顧問孔祥昶表示，煤化工裝置比較復雜，比如煤氣化裝置運行要結合水質、煤質、煤漿的濃度，此外后期很多因素還要靠人工綜合判斷，如渣樣的顏色狀態能決定爐溫高低的調節，僅依靠機器是沒法判斷的。而煤的灰熔點分析、粘溫特性要在有氫氣和一氧化碳還原的環境下進行，依靠儀器智能化分析的難度很大。

　　江蘇索普集團氣化車間主任步建軍向記者表示，智能化是大勢所趨，不過數據采集統計分析終歸要靠人，要通過彼此的關聯性判斷。智能判斷是建立在已知的基礎上，但實際未知可能比已知要多得多。具體說來，智能化是要把已經發生的關聯都考慮進去，但在過程中有些新發生的未知因素會影響判斷，這就得靠人去分析判斷，并把得出的結論再進行完善。因此，智能化是趨勢，但得有個過程。這個過程就是數據預警要和人的分析判斷相結合，人要在智能化的過程中發揮關鍵作用。