“一图四清单”场景解读：石化行业实验室信息管理场景_技术论坛_资讯

近日，工业和信息化部印发《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》，发布14个重点行业场景图谱，为行业数字化转型实践提供了科学指引。石化行业数字化转型场景图谱围绕石油炼制、基础有机化学品生产、高分子材料生产、高分子合成与成型等重点环节，重点关注研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等业务活动，深度剖析78个数字化主场景和12个细分场景，梳理223项工具软件、159项知识模型、146项数据要素和82项人才技能，综合呈现石化行业数字化协同与各要素流转贯通。现对石化行业“SH01-ABCD-1-7 实验室信息管理”典型场景进行解读。　　SH01-ABCD-1-7 实验室信息管理　　1 　　场景概貌　　实验室信息管理：位于石化行业的研发设计环节，属于跨业务活动场景。　　石化行业场景图谱　　场景定义：石化行业实验室信息管理场景是指针对石化行业质量控制等分析任务与结果信息进行规范化采集、管理与应用的过程。　　场景描述：在石油化工行业炼油质量控制与检测分析过程中，实验室作为核心环节，主要承担着对生产过程中关键介质及产品进行大量、高频次、高精度理化指标分析的任务，是保障生产安全、产品质量和环境合规的基石。　　实验室信息管理场景信息　　2 　　需求痛点　　石化行业对产品质量和安全要求极高，高效、精准、可靠的质量管控是保障生产稳定运行、提升产品竞争力、满足严苛法规要求的关键。然而，传统实验室普遍面临自动化程度低、数据孤岛林立、分析效率受限、人力成本高、实时监控与预警困难等痛点，依赖“人盯数据”的模式已难以应对复杂生产需求，智能化升级迫在眉睫。　　3 　　解决方案　　工具软件应用方面：针对跨平台数据标准不统一、整合难的痛点，部署统一的实验室信息管理系统并集成数据中间件，实现对多源异构数据的自动采集与系统整合。　　数据要素开发方面：针对数据校准机制不完善的问题，制定实验室数据治理规范，明确设备输出、人工录入及外部数据库等数据的采集标准、格式与校准流程。　　知识模型部署方面：针对评价模型动态更新机制缺失的痛点，开发并部署基于机器学习的智能分析模型，利用历史数据持续训练优化，实现分析方法的自适应迭代。　　人才技能提升方面：针对跨领域技术融合不足的问题，组织开展专项培训，内容涵盖LIMS系统操作、数据标准规范及模型应用解读，培养既懂业务又懂数据的复合型实验室人才。　　案例：Q-Lab赋能天津石化智慧实验室质控新范式　　Q-Lab平台通过“全流程透视+智能决策”双轮驱动，推动质量管控从被动响应转向主动预警转变，打破数据孤岛，实现全流程集成；利用“AI+机器人”技术，部署水质与色谱全流程无人分析系统，覆盖样品自动分拣、上样、分析、上传、洗瓶与分装等环节，实现水质、色谱等多系统数据的全自动、全过程采集与汇聚，解决人员不足、时效低、业务量大、数据分散、信息不透明等问题。　　赋能智能分析，驱动决策升级。Q-Lab全流程智能质量监控系统，整合原辅料、生产过程、成品的质量数据建立全流程质量监控平台，深度融合大数据与AI技术，辅助质量趋势预测，提升实时预警能力，显著提升决策效率。　　重构工作模式，优化人力配置。通过自动化替代和智能化辅助，推动化验员角色转型——从繁重的重复性手动操作转向数据分析、异常诊断、趋势研判和决策支持等高价值工作。　　项目建设完成后，智慧实验室年节约用工成本超900万元，任务响应效率提升80%，实现人力替代、本质安全与数据驱动决策的统一，显著增强企业核心竞争力。该场景为石油化工乃至整个流程工业质控智能化提供了可复制、可推广的新路径。　　4 　　价值成效　　部署统一平台与智能模型，能够实现实验室数据的自动采集、集中管理与深度挖掘。在增效方面，打通数据孤岛，实现分析任务的高效流转与自动化处理，大幅提升实验室运营效率。在提质方面，通过规范化数据治理与智能分析模型，提高检测结果的准确性与质量控制的可靠性。在新模式方面，推动实验室工作模式由传统人工操作向数据驱动决策转变，培育人机协同的智能化运维新业态。