近日，工業和信息化部印發《場景化、圖譜化推進重點行業數字化轉型的參考指引（2025版）》，發布14個重點行業場景圖譜，為行業數字化轉型實踐提供了科學指引。石化行業數字化轉型場景圖譜圍繞石油煉制、基礎有機化學品生產、高分子材料生產、高分子合成與成型等重點環節，重點關注研發設計、生產制造、運維服務、經營管理、供應鏈管理等業務活動，深度剖析78個數字化主場景和12個細分場景，梳理223項工具軟件、159項知識模型、146項數據要素和82項人才技能，綜合呈現石化行業數字化協同與各要素流轉貫通?，F對石化行業“SH01-ABCD-1-7 實驗室信息管理”典型場景進行解讀。 SH01-ABCD-1-7 實驗室信息管理 1 場景概貌 實驗室信息管理：位于石化行業的研發設計環節，屬于跨業務活動場景。 石化行業場景圖譜 場景定義：石化行業實驗室信息管理場景是指針對石化行業質量控制等分析任務與結果信息進行規范化采集、管理與應用的過程。 場景描述：在石油化工行業煉油質量控制與檢測分析過程中，實驗室作為核心環節，主要承擔著對生產過程中關鍵介質及產品進行大量、高頻次、高精度理化指標分析的任務，是保障生產安全、產品質量和環境合規的基石。 實驗室信息管理場景信息 2 需求痛點 石化行業對產品質量和安全要求極高，高效、精準、可靠的質量管控是保障生產穩定運行、提升產品競爭力、滿足嚴苛法規要求的關鍵。然而，傳統實驗室普遍面臨自動化程度低、數據孤島林立、分析效率受限、人力成本高、實時監控與預警困難等痛點，依賴“人盯數據”的模式已難以應對復雜生產需求，智能化升級迫在眉睫。 3 解決方案 工具軟件應用方面：針對跨平臺數據標準不統一、整合難的痛點，部署統一的實驗室信息管理系統并集成數據中間件，實現對多源異構數據的自動采集與系統整合。 數據要素開發方面：針對數據校準機制不完善的問題，制定實驗室數據治理規范，明確設備輸出、人工錄入及外部數據庫等數據的采集標準、格式與校準流程。 知識模型部署方面：針對評價模型動態更新機制缺失的痛點，開發并部署基于機器學習的智能分析模型，利用歷史數據持續訓練優化，實現分析方法的自適應迭代。 人才技能提升方面：針對跨領域技術融合不足的問題，組織開展專項培訓，內容涵蓋LIMS系統操作、數據標準規范及模型應用解讀，培養既懂業務又懂數據的復合型實驗室人才。 案例：Q-Lab賦能天津石化智慧實驗室質控新范式 Q-Lab平臺通過“全流程透視+智能決策”雙輪驅動，推動質量管控從被動響應轉向主動預警轉變，打破數據孤島，實現全流程集成；利用“AI+機器人”技術，部署水質與色譜全流程無人分析系統，覆蓋樣品自動分揀、上樣、分析、上傳、洗瓶與分裝等環節，實現水質、色譜等多系統數據的全自動、全過程采集與匯聚，解決人員不足、時效低、業務量大、數據分散、信息不透明等問題。 賦能智能分析，驅動決策升級。Q-Lab全流程智能質量監控系統，整合原輔料、生產過程、成品的質量數據建立全流程質量監控平臺，深度融合大數據與AI技術，輔助質量趨勢預測，提升實時預警能力，顯著提升決策效率。 重構工作模式，優化人力配置。通過自動化替代和智能化輔助，推動化驗員角色轉型——從繁重的重復性手動操作轉向數據分析、異常診斷、趨勢研判和決策支持等高價值工作。 項目建設完成后，智慧實驗室年節約用工成本超900萬元，任務響應效率提升80%，實現人力替代、本質安全與數據驅動決策的統一，顯著增強企業核心競爭力。該場景為石油化工乃至整個流程工業質控智能化提供了可復制、可推廣的新路徑。 4 價值成效 部署統一平臺與智能模型，能夠實現實驗室數據的自動采集、集中管理與深度挖掘。在增效方面，打通數據孤島，實現分析任務的高效流轉與自動化處理，大幅提升實驗室運營效率。在提質方面，通過規范化數據治理與智能分析模型，提高檢測結果的準確性與質量控制的可靠性。在新模式方面，推動實驗室工作模式由傳統人工操作向數據驅動決策轉變，培育人機協同的智能化運維新業態。
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