智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，为指导企业掌握工信部《智能工厂梯度培育行动》涉及的40个智能制造典型场景的核心思想，现对每个典型场景进行解读。智能制造典型场景参考指引（2025年版）原文，生产作业-先进过程控制：面向生产过程精准平稳控制的要求，针对复杂工艺过程控制变量多、控制效果差等问题，应用先进过程控制、模型预测控制、多变量协同控制等技术，实现高质量的实时闭环控制，保证工艺过程平稳性，提高产出率。

先进过程控制典型场景解读：

一、概念定义

先进过程控制（Advanced Process Control, APC）是一种基于数学模型、实时优化和多变量控制的高阶自动化技术，用于提升工业过程的效率、稳定性及产品质量。主要应用于流程型行业或需要参数化模型化控制的典型制造场景，其核心是通过动态调整操作参数，实现复杂工业系统的最优运行。

二、关键技术

1、模型预测控制（MPC）技术

模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种基于动态模型的多变量控制策略，通过滚动优化和反馈校正处理输入输出约束，适用于复杂工业过程。例如：通过动态响应优化，使化工反应器温度波动减少40%；通过约束管理使电力锅炉压力安全限幅达标率100%；通过多变量协同使汽车涂装车间能耗降低12%。

2、多目标寻优技术

多目标寻优（Multi-Objective Optimization, MOO）是通过算法（如遗传算法、粒子群优化）在多个冲突目标（如成本最低、质量最高）间寻找帕累托最优解集的技术。例如：能源管理使用微电网中风光储协同优化，运行成本降低18%；污水处理厂污水处理优化使能耗与排放双降10%。

3、数据驱动建模

数据驱动建模是利用机器学习/大数据构建过程模型，指直接从系统的输入输出数据出发，不依赖于系统的物理结构或详细的数学描述，通过统计方法、机器学习算法或其他数据分析技术来构建系统的行为模型。应用技术主要包括回归分析、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、决策树与随机森林、聚类分析等。

4、技术应用对比

三、实施成效

应用先进过程控制可以有效提升生产效率、产品质量以及自动化水平，例如：某炼油厂通过APC优化催化裂化装置，化工装置自动化率提高30%以上，年节约燃料成本120万元；钢铁行业高炉采用APC后，焦炭消耗降低3%，碳排放减少5%；制药行业的发酵过程采用APC控制后，批次一致性提升90%。

四、典型案例

案例1：生产作业-先进过程控制-石化行业APC控制器动态模型

针对炼化生产装置具有连续不间断、高温高压、易燃易爆以及产品经济价值高等特点，依靠操作员经验很难达到装置的最佳生产状态和最大经济效益。通过实施先进控制，建立符合控制要求的较为精确的APC 控制器动态模型，采用先进控制技术APC 与DCS 结合，实时检测诊断装置工况，通过内置的功能优化模块，实现装置运行实时检测和在线智能先进控制，保障装置的最佳运行状态，达到了优化产品质量的目标，控制器平均投运率大于99%，提高了装置的操作稳定性，年增效超过500 万元。

图1：先进控制架构图

案例2：生产作业-先进过程控制-焊装群控管理系统

在车身焊接工作中，点焊工作量约占整个白车身连接工作量的60%-80%，其焊点质量直接影响整车强度和使用寿命。针对焊接工艺质量受到的外部扰动因素多，焊接质量不好，会导致焊接飞溅、产生焊点毛刺、焊装不良，且存在不合格焊点未发现流出的质量风险，搭建焊接群控系统，通过给出焊接过程中的动态电阻曲线，可清晰呈现每个焊点的焊接自适应调节过程，通过系统自动监控并捕捉焊接NG 焊点，防止不良焊点流出，保证白车身质量，并实时记录和监控每个焊点的质量数据，包括焊接过程中出现的报警信息。同时，采用自适应焊接技术，通过将实际曲线与样本曲线比较，调节焊接电流和时间弥补扰动对焊接不利影响因素，从而确保焊接质量稳定。

图2：焊装群控管理系统的焊接曲线

案例3：生产作业-全流程智能控制系统（IPC）

针对石化装置工艺复杂流程长，存在多层次、高维度、强非线性、强耦合等建模及控制的难题，采用IPC 全流程智能控制系统，融合多学科交叉的理论方法，通过将催化裂化装置控制回路升级为多变量智能PID 控制，增强基础控制抗干扰能力，减少生产波动；优化控制方案，实现控制回路的智能控制，解决石化催化裂化、渣油加氢等控制难题，实现生产装置从基础层控制到多变量控制的精准控制，使催化裂化装置自控率达93%以上，平稳率达97%以上，控制回路波动均方差减少95%，能耗降低0.32kg/t，减轻了基层负担，实现了生产装置高精度平稳运行，达到了装置“有人值守、无人操作”的效果。

图3：全流程智能控制IPC 应用效果图

来源：精益智造达人