突触性能指标可以帮助建立工艺工厂所有人员和职能的统一制造和盈利目标。

改变原料，高度可变的能源成本以及需求不一致的方式使加工厂更难优化操作。当将高成本和日益稀缺的熟练人员添加到该方程式中时，需要改变心态以确保最佳表现。可以使用数字双胞胎来促进这种转变，也可以在工厂的分布式控制系统（DCS）中充分实施。

过去，加工厂经常转向专业咨询服务以进行优化。第三方主题专家可在时间和物质基础上提供并充电，以延伸工厂的技术团队。

这些服务通常反应地解决植物问题。尽管这种方法在某些情况下可能会很好地工作，但高成本通常是一个问题，缺乏主动的建议和结果保证。

一种不同的（通常是优越的方法）更多地依赖于使用内部资源来平衡多个目标，包括安全性，盈利能力和有效利用人事资源。但是，这种目标通常反映出矛盾的目标，这些目标在部门，植物或企业边界之间并非一致。

大多数公司建立C级关键绩效指标（KPI），例如能源成本，毛利率和事件。不幸的是，C级高管使用的KPI经常与工程和运营人员使用的KPI不符。最后两个小组通常有自己的KPI集，通常会独立生成，以在他们面临的日常约束中保持安全和稳定的植物运营。除这些挑战外，由于关键人员的退休，尤其是控制室操作员的退休，手动与高级目标保持一致所需的经验和能力正在下降。

但是，如果KPI可以在组织到工程到运营的组织中进行系统地结构，以统一所有员工的能力，激励他们做得更好，并培养组织DNA中的知识，该怎么办？东京横川川之间的合作（横正在Yokogawa.com）和英国萨里（Surrey）的沃尔顿（Waltonwww.kbc.global）提供了一个有关成功开发和实施该类型的结构化KPI框架的例子。

一种新方法

横川与KBC行业顾问紧密合作，首先定义，然后系统地构建数百个称为突触性能指标（SPI）的指标。这些是基于对植物绩效的深入了解，在工厂行业运营中的工厂运营，工程和流程行业的顶级管理水平上收集。

在操作水平上，一个典型的中型炼油厂约有377个SPI，典型的乙烯植物的SPI约为77个。大约60％的SPI间接对应于控制变量，而40％直接对应于这些变量。中型炼油厂将有大约93个高级SPI，用于管理管理和使用；357 SPI用于工程人员每小时观看和使用；和377 SPI，用于实时查看和使用转移操作员。

SPI可以分为三个一般组：

•改进操作：可以使用DCS数据确定操作SPI。377操作SPI都与高级工厂管理目标之一对齐，IE。，生产成就，盈利能力，节能，资产可靠性或安全性和环境

植物控制系统不断从传感器和设备接收大量数据。使用此数据主要仅限于前线植物安全和线路控制。对于这种新方法，内部域知识已被严格应用于首先选择影响高级管理目标的适当指标，然后确定从何处收集数据以创建指标。对于由于缺乏传感器或分析仪而未测量的SPI，实施过程仿真来计算软传感器，以使用严格的过程模型从测量变量估算未测量的过程变量。

通过为每个关键设定点设置最佳范围来优化过程变化。流程工程师和具有广泛域知识的专家对历史数据的分析可以确定每个设定点的正确范围，这是一个复杂的任务，因为许多控制循环相互交互。还考虑了设定点对供应链的影响，添加了进一步的复杂性。所有这些数据都可以组合在一起，以深入了解在任何时间点过程的行为。

当变量超出理想范围时，SPI数据也可以用来以消息的形式触发专家指导，从而支持即使经验不足的操作员的及时操作。通过优化SPI，操作员的操作模仿了多变量控制器的操作员，这是高级过程控制的类别之一，从而最佳地控制了相关过程变量。

仪表板通过检查SPI的正常运行时间在轮班期间跟踪每个控制室操作员的性能IE。，SPI在理想范围内或没有警报的时间。操作员可以检查其相对于高级目标的性能，并且可以通过比较跨轮班的操作员的性能来可视化改进。

•改善工艺工程工程：SPI，警报信息和操作员分数存储在DCS中。植物工程和第三方人员可以使用此信息进行基准测试，根本原因分析或专家咨询以进行持续改进。因此，SPI和相关的仪表板可以帮助工程师和运营商将其工作从事件驱动到以利润为导向。

控制室操作员SPI用于为工程团队提供可能的改进机会，为运营和工程团队创造一致的目标。工程团队可以使用结构化的SPI和存储数据来分析植物性能，确定改进机会并分析其他生产问题。

•改善工厂管理和绩效：用于管理的SPI清楚地了解了高级性能指标，例如设施操作，计划生产和实际生产之间的差异以及能源使用。与精心制作的SPI相关的均衡性能指标可提高质量和效率，降低库存，确保合规性并提高灵活性，从而提高盈利能力。

一些管理和工程SPI还利用制造系统（MES）数据，例如，生产计划数据，原油数据和实验室数据，以及从公用事业和原料定价等外部来源的数据。

为了提供此功能，管理和工程SPI是通过基于云的数字双胞胎提供的。数字双胞胎收集了该工厂分布式控制系统，历史学家和实验室以及其他来源（例如原料和能源价格）的数据。它使用此数据来计算相关的管理和工程SPI，并将此信息安全地分配给全球用户。

绩效管理

很容易陷入当今工厂的功能信息孤岛陷阱，每个人都优化了自己的责任领域以实现目标，但是组织，操作或价值流的总体效率低下。当工厂的工程团队和管理人员使用一组与控制室操作员KPI不同和不结盟的KPI时，就会发生这种情况。可以通过对工程，操作和管理的目标对齐目标来解决此问题。简而言之，从运营到工程到管理层的SPI为所有工厂人员提供了一个共同的目标，使他们从事件驱动到利润驱动。

SPI是系统和无缝连接的，从管理级别连接到工程人员，然后是控制室操作员，反之亦然。他们帮助管理层深入研究与运营有关的问题。控制室操作员SPI的改进最终也有助于更好的管理SPI。

本文中的信息由横川高级经理兼执行顾问Yasunori Kobayashi提供（横正在Yokogawa.com）。

结果 - 服务模型

结果无处不在。考虑发电，其中主要设备供应商已从销售燃气轮机转变为“小时销售”。消费者不再购买CD，而是订阅“您可以吃的一切”聆听的在线流媒体服务。这些类型的服务模型的扩散已经通过技术的重大改进来实现。

现在，这种成果 - 服务模型正在应用于在工业环境中确保植物绩效，从而通过云提供了卓越的运营卓越服务。该方法提供了更有效，有效地实现植物故障排除和优化目标的能力。

横克公司KBC的副驾驶计划通过创建高保真，支持分子的（动力学）数字双胞胎的炼油厂和石化植物来提供结果。云中的数字双胞胎收集了来自工厂分布的控制系统，历史学家和实验室的数据，以及其他来源，例如原料和能源价格。这些数据经过数十年的全球植物故障排除和优化经验，不断地监视和分析数据，并通过高度稳健，基于云的数据共享来创建实时改善工厂性能的见解。

该计划还提供了预测能力，可以改善纯粹的反应性方法。支持分子的数字双胞胎能够计算设备健康参数，该参数无法通过传感器直接测量，开放了在限制或影响性能之前识别和减轻问题的机会。

通过在线，网络安全的协作门户网站提供了反应性和主动的建议和建议，从而使多个外部专家以及基于植物的工程，运营，维护和规划小组之间进行实时讨论和思想交流。建议和建议也可以通过电子邮件和文本以及向现有的植物控制和监视系统发送数据和信息来向工厂人员提出。

这些类型的服务协议适用于日常运营，对维护和资产完整性产生长期的积极影响，然后回到生产计划，使工厂能够以最有效的方式始终发挥其全部潜力可能的。- 詹恩·亚历山大（Jane Alexander）