作为国内行业信息化交流的专业平台，我们十分关注电子半导体行业信息化与数字化，并于今年4月在深圳成功举办了ECS 2019中国电子通信与半导体CIO峰会，与会嘉宾360余人，并在行业内引起不小反响。
在12月1-3日苏州太湖即将举办的IMC 2019中国智造CIO年会中，我们将电子半导体行业列为重要领域之一，并已积极邀请到了近百位行业信息化专家，以促进电子半导体行业信息化的交流与发展。
目前已确认受邀参会的电子半导体行业嘉宾主要包括：
小米集团MES系统负责人和信息技术部副总监、京东方科技集团ITS BG CIO、歌尔股份CIO、蓝思科技集团CIO、烽火通信科技IT架构师、中微半导体设备IT/ERP总监、长飞光纤光缆CIO、天马微电子流程与信息化管理中心CIO、维信诺科技信息系统部负责人、武汉光迅科技流程信息部总经理、北京北斗星通导航技术集团副总裁和IT总监、成都中电熊猫显示科技信息技术部部长、胜宏科技（惠州）IT课长、长沙景嘉微电子信息办主任、扬州扬杰电子科技IT总监、浙江东尼电子资讯服务中心总监、韵升股份信息部总监、博敏电子总裁特助和智能信息化中心高级经理、江苏捷捷微电子副总经理、广东骏亚电子科技信息中心总监、深圳雷柏科技副总、华为海思半导体芯片规划总监、北京燕东微电子副总经理、上海普天邮通科技企业发展部副总经理兼信息中心主任、翱捷科技（上海）IT Director、苏州维信电子信息技术中心总监、武汉华工正源光子技术IT部经理、紫光集团苏州光建存储科技数字化总监、厦门宏发电声信息总监、上海新昇半导体IT Director、生益电子资深主任工程师、无锡华润微电子IT Director、上海新进芯微电子IT及总务处总监、广州兴森快捷电路科技流程与IT部负责人、晟铭电子（宁波）副总经理何副总特别助理、北方华创微电子IT总监、捷普科技亚洲区域卓越运营技术总监、罗森伯格技术自动化测试部经理、生迪光电科技IT总监、芜湖宏景电子研究所所长、龙旗电子IT总监和IT总经理、天彩电子（深圳）信息中心总监、深圳市深联电路集团CIO、大连达利凯普科技副总经理等近百位企业高管、CIO和信息化负责人。
作为中国制造行业极具影响力的科技盛会，IMC 2019关注全行业“智造”信息化。年会将以“趋势预测——洞见未来智造”为主题，聚焦制造业CIO们关注的新技术、新思维、新方向，邀请700位制造业优秀企业资深人士汇聚一堂，共叙企业信息化发展之道，共议制造行业变革趋势，共谋未来智造的新机遇！
中国CIO创新峰会组委会衷心感谢所有受邀参会的企业嘉宾们对IMC 2019的认可和支持，希望更多制造业CIO与技术专家，一同参与本次IMC 2019中国智造CIO年会，洞见未来智造！
同时，大会欢迎全球优秀的信息技术解决方案服务商进行展示、交流与合作！
数字经济已成为21世纪全球经济增长的重要驱动力。现如今，信息技术创新日新月异，促进了全球资源的优化配置和发展模式创新，对政治、经济、社会和文化的影响更加深刻，同时信息化已成为企业发展的必经之路。制造业作为实体经济的主体，更是信息化应用的大户，但因管理体制，传统观念，导致企业只能在部分领域实现信息化的应用，如今制造业高速发展，竞争也日趋白热化，制造业信息化的重要性便有目共睹。欲引领信息化浪潮，增强制造业发展新动力，需要将信息化贯穿全产业链始终，释放信息化发展的巨大潜能。
作为推动中国企业信息化建设的专业平台，由勤哲文化发起的中国CIO创新峰会系列之—中国智造CIO年会（简称IMC Summit），届时，来自全国各地1000+ CIO、专家、企业家将齐聚一堂，就“趋势预测，洞见未来智造”主题展开探讨。为鼓励创新，树立标杆，本次峰会同期将举行2019年度“应龙杯”中国智造信息化年度评选暨颁奖典礼，将对活跃在制造业信息化一线的优秀信息化工作者及企业进行表彰。本次“应龙杯”年度评选旨在助力信息化经验总结、促进IT产业发展、致敬新一代IT领袖！
“应龙杯”中国智造信息化年度评选，是全国规模最大、层次最高的制造业信息化评选，评选覆盖主流媒体报道100多家，累计曝光量100万人次，超过1000位过国内制造业专家现场共同见证......通过评选，我们希望发现一批、推出一批、凝聚一批我国制造业信息化领域优秀的人才，企业及产品，力争形成一个关注中国制造业信息化领域发展的“大社群”。共同推进中国制造业由大变强的历史跨越，迈入制造强国行列，实现“中国制造2025”伟大使命！
为表彰一部分在信息化领域表现优秀的行业专家，企业和管理者，发掘一批卓越的制造业信息化产品，服务及解决方案，展示信息化在制造业应用中的优秀案例，本次“应龙杯”年度评选特别设置以下奖项
2019年度中国智造优秀信息化人物
2019年度中国智造最具领导力信息化人物
2019年度中国智造最具创新力信息化人物
2019年度中国智造最具前瞻力信息化人物
2019年度中国智造信息化标杆企业奖
2019年度中国智造信息化突出贡献企业奖
2019年度中国智造信息化领军企业奖
2019年度中国智造信息化成长力企业奖
2019年度中国航空航天船舶信息化标杆企业奖
2019年度中国汽车制造信息化标杆企业奖
2019年度中国电工电器信息化标杆企业奖
2019年度中国机械制造信息化标杆企业奖
2019年度中国能源化工信息化标杆企业奖
2019年度中国电子半导体信息化标杆企业奖
2019年度中国冶炼信息化标杆企业奖
2019年度中国机床模具信息化标杆企业奖
2019年度中国新能源信息化标杆企业奖
2019年度中国轨道交通信息化标杆企业奖
2019年度中国智造信息化最佳企业服务商奖
2019年度中国智造信息化最具价值企业奖
2019年度中国智造信息化最佳产品奖
2019年度中国智造信息化最佳解决方案奖
2019年度中国智造信息化最佳口碑奖
2019年度中国智造信息化最佳项目奖
2019年度中国智造信息化最佳企业奖
2019年度中国智造信息化最佳个人奖
国内制造业CEO，VP , CIO, CTO,信息总监，IT总监等信息技术相关负责人，及全球顶尖的制造业信息技术解决方案供应商。均可独立申报奖项。
特别希望企业积极组织、发动、鼓励并指导相关部门及个人参与评选，积极参与评选。
1：企业介绍（中文200-300字左右，Logo矢量图）
2：个人介绍（中文200-300字左右）
3：个人免冠一寸照
4：个人工作经历及成果介绍（中文字数不限）
1：企业介绍（中文200-300字左右，Logo矢量图）
2：企业信息化历程及成果介绍（中文200-300字左右）
1：企业介绍（中文200-300字左右，Logo矢量图）
2：企业信息化历程及成果介绍（中文200-300字左右）
1：企业介绍（中文200-300字左右，Logo矢量图）
2：个人介绍（中文200-300字左右）
3：项目或服务成果介绍（中文200-300字左右）
承办单位自行组织开展，评审工作包括材料审查、初审、终审、公示及结果发布等。
网络投票数占比60%，专家投票占比40%
1. 申报参评：
时间：评选公布之日起，截至2019年11月5日。
规则：
组委会接受符合评选条件的各参选企业和个人的独立申报，同时接受公众推选、专家、媒体和机构推荐；
企业和个人一经申报须按评选要求提交相关资料，不得中途退出。
2. 组委会初审：
时间：评选公布之日起，截至2019年11月5日。
规则：
组委会根据评选要求，审查申报材料的完整性和真实性。
所有参选企业和个人由组委会指定专人负责评选活动日常工作处理及联系。
组委会承诺收到的所有资料，仅作为评审之用，不作商业等其他用途。
3. 公众投票：
时间：2019年11月5日-11月20日
规则：
评选通道发布于组委会官方微信公众平台，并由专人全程监督；
投票通道所显示所有参评资料由组委会专人审核、上传并更新；
网络投票通道公开面向所有用户；
组委会严禁各种刷票行为，一经发现，票数清零；严重违规操作者，组委会有权对其免除评选资格。
4. 专家组初审：
时间：2019年11月20日至2019年11月23日
规则：
评审委员会由组委会提名、审核。评审委员会限全球制造行业领先企业的信息技术相关负责人组成。
专家组部分专家，参照评审标准对全部符合参赛要求的个人或项目进行评审。初审不需打分，按照各奖项设置数量的2倍左右，筛选进入终审的个人或项目。初审结果为“是否进入联合终审”。
5. 联合终审：
时间：11月23日-11月26日
规则：
专家组成员根据评选统一标准，经过独立打分，统计结果排序，集中评议等程序，确定各奖项获奖名单。具体包括：
独立打分：专家组成员根据评选统一发布的评审标准，独立打分。
结果排序：根据专家打分结果，对各类个人或项目进行降序排列。
集中评议：专家组成员，参照结果排序，对评分结果进行校正，同时给出评语。
6. 结果公示：
时间：2019年11月27日
网络投票及专家评审结果，由组委会如实、及时在指定官方网站进行公示。
时间：2019年12月2日
2019年度“应龙杯”中国智造信息化年度评选暨颁奖典礼将于2019年12月2日晚在苏州太湖万豪酒店举行，现场公布获奖名单，进行颁奖仪式。
六：奖励政策：
1、中国智造CIO年会颁奖晚宴由 特邀嘉宾 颁发奖项及证书；
2、相关企业，个人及产品研究在 中国智造CIO年会 中重磅发布；
4、颁奖典礼现场2019年度“应龙杯”中国智造信息化年度评选获奖奖杯及证书；
5、大会现场将安排行业媒体及记者进行专访及群访，会后将做新闻报道，在100家专业媒体推送曝光。
评选其他说明和评选内容说明等请见微信公众号及官方网站，并将通过以下途径对外发布，请随时关注。
评选报名渠道：IMC组委会对接人
评选官方网站：www.qzevents.com
咨询电话：021-61830955 18654141727
为保持联系，请避免在评选期间更换您的手机、Email和常用QQ等相关联系方式。
本次评选的最终解释权归IMC 2019组委会所有。
以云计算、大数据、物联网、AI、5G等新技术的出现，深刻地改变和影响着传统汽车生产制造，加速全球汽车产业转型。不仅促使新能源汽车和智能汽车行业风生水起，更推动传统汽车制造工业开启信息化发展和数字化转型的新道路。智能制造、信息安全、系统运维、智能设备、数据中台等成为了企业信息化领导者密切关注的技术话题。
作为中国极具影响力的制造业科技盛会，IMC 2019中国智造CIO年会将以“趋势预测——洞见未来智造”为主题，聚焦制造业CIO们关注的新技术、新思维、新方向，邀请700位来自国内外制造业的优秀企业高层领导、技术专家、信息化负责人等业内资深人士汇聚一堂，共叙企业数字化发展之道，共议行业变革趋势，共谋未来智造的新机遇！
IMC 2019中国智造CIO年会将于2019年12月1日-3日在苏州太湖万豪酒店盛大开幕，目前已邀请各制造行业代表已超过400位，其中包括众多汽车制造企业嘉宾：
上汽集团乘用车数据及信息系统部总监、长安汽车管理创新与IT中心总经理、陕西汽车控股集团副总经理兼CIO、上汽云计算中心总经理、郑州宇通客车智能制造办公室-主任、重庆小康工业副总裁和信息管理总部部长、 广汽本田汽车IT科主任、宁德时代CIO、上汽集团PMO项目经理、中国重汽济南动力信息管理室主任、湖南猎豹汽车企业管理部部长、佳通轮胎信息科技总经理、无锡威孚高科CIO、爱柯迪副总经理、宁波均胜电子IT总监、蔚来汽车应用发展总监、威马汽车科技集团CIO、康明斯中国CIO、万丰奥特信息中心部长、南京知行新能源汽车技术开发IT高级总监、博世汽配信息中心总监、采埃孚亚太集团项目经理、开沃新能源汽车集团（南京金龙）信息部总监、苏州前途汽车信息总监、安徽环新集团信息总监、中兴精密IT共享服务中心总监、赛麟汽车新技术应用部总监、三菱电机汽车部件情报系统科长、昆山沪光汽车CIO、博郡汽车IT总监、滨州渤海活塞信息部长、赛轮金宇副总裁兼信息中心总经理、上海游侠汽车电气部部长、重庆延锋安道拓技术中心执行总监、天津天汽集团数字智能VP、昆山锋宏海力汽车技术副总经理、南京知豆新能源汽车工艺工程部部长、广汽新能源汽车IT室规划开发科科长、上海比亚迪信息部经理、爱驰汽车IT高级经理、上汽通用五菱汽车新能源试验室经理兼新四化展示首席体验官、库博标准IT经理、济南福士汽车零部件信息技术经理、宁波中骏森驰汽车零部件IT经理等均已确认受邀出席峰会。
中国CIO创新峰会组委会衷心感谢受邀参会的企业嘉宾们对IMC 2019的认可和支持，希望更多制造业CIO与技术专家，一同参与本次IMC 2019中国智造CIO年会，洞见未来智造！
同时，大会欢迎全球优秀的信息技术解决方案服务商进行展示、交流与合作！
导语：决策科学是企业数据科学中最有趣的领域之一，但它需要成为组织所构建的数据科学生态系统的一部分。
数字化转型的共同目标之一通常被描述为“成为一家数据驱动型公司”。无论是商业智能、预测分析还是机器学习，使用客观数据而不是直觉来驱动决策都是企业越来越多谈论的话题。
这里面有很多挑战。并不是所有的大型组织都足够灵活地充分利用数据驱动的决策，或者足够熟练地大规模收集可靠数据并提出正确的问题。在年度NewVantage Partners大数据研究中，大多数高管都希望通过数据做出更好的决策，但只有三分之一的高管认为他们的公司拥有数据驱动的文化。
数据并不能解决所有问题。你的数据可能不会告诉你一个成功的产品可能会更好，因为数据只会表明它已经成功了。
做出数据驱动的决策就是提出正确的问题，并拥有正确的数据来获得答案。以下你将看到关于所谓的“决策科学”（或“决策智能”）。
Google决策智能负责人Cassie Kozyrkov将决策智能描述为：将以前孤立的学科中的工具和观点结合起来，并将其应用于选项之间进行选择的各个方面，以减少基于事实，做出更高质量决策所需的工作。她写道：“它将应用数据科学、社会科学和管理科学的精华整合到一个统一的领域，来帮助人们使用数据改善生活、业务以及周围的世界。”
这与行为经济学（behavior economics）和计算机科学（computer science）与经济学（economics）的交叉领域EconCS有相似之处，前者是预测市场行为并使用激励机制来改变市场，后者是Microsoft用来设计Bing广告拍卖、Azure云定价和Xbox游戏营销的。
但是决策科学并没有那么广泛的关注点；它是通过预测决策的结果，用数据和算法来解决特定的业务问题。
预测决策结果的这一方面是决策科学和数据科学之间的一个关键区别。
Microsoft高级首席研究员Greg Lewis解释说：“决策科学是将理论和数据结合起来，预测个人或组织做出改变环境的决策后会发生什么。”它是帮助决策者找到正确选择的水晶球。
Lewis说，另一方面，数据科学是预测如果你不采取任何措施来改变系统，接下来会发生什么。“例如，数据科学可能被用来计算出，以目前的速度，一家商店的存货即将耗尽；但是决策科学将有助于决定是购买更多的存货并保持价格不变，还是提高价格以使目前的存货充足。”
尽管如此，LinkedIn数据科学总监Chi-Yi Kuan指出，决策科学仍然是数据科学的一部分，直到最近他还是公司的决策科学解决方案团队的负责人。 他将其概括为“定量分析和用于指导和推动决策的技术”。
“在数据科学领域，我们做了很多工作来理解发生了什么，历史是什么——这就是描述性分析。然后，诊断分析进行深入研究，以了解为什么会发生这种情况。当我们变得更先进时，我们就可以做预测分析：未来会发生什么？在流行术语中，我们称之为人工智能和机器学习的都是关于预测和预测的：规定性分析是关于什么是最好的选择。
数据科学是要从原始数据转变为有意义的数据洞察；决策科学应用于为决策者提供的建议。“数据科学的工作是在生态系统中做出更好的决策，帮助公司成长。在决策科学中，重点只放在决策上，”他说。
决策科学的原则应该为管理人员所熟悉，因为它们已经被用于运营领域。但是从领域专家那里获得业务见解，这些专家根据他们的经验（和有限的数据量）提供建议，速度太慢，成本太高，无法用于每一个决策。Kuan表示，决策科学使利用实时数据的能力民主化。“我们想让它具有可扩展性。我们希望公司的每个人都能做出数据驱动的决策：这不仅仅是针对高管，而且是一个巨大的改变。”
这意味着不仅仅是拥有一个数据科学团队。这意味着赋予人们使用数据进行决策的权力。 Kuan说：“很多公司都有称之为数据科学团队的队伍，但没有赋予他们权力，也不信任他们提出建议。”
他认为，除非你将数据转化为决策，否则数据是无用的。这意味着要授权给那些拥有需要评估的数据和需要解决的业务问题的人们使用数据来帮助他们做出决策。
Kuan提供了一长串适用于决策科学的示例：产品的A/B测试、营销活动绩效评估、销售客户生命周期智能，以及改善客户体验的客户服务机会。
结果可能不是一个单一的选择，而是一系列的选择：“在数字世界中，我们可以做大量的A/B测试，并对结果做出决定，”他说。LinkedIn的几乎每一个产品决策都会作为一个实验交付给一小部分用户，产品团队可以看到这些变化如何影响KPI和其他指标。
LinkedIn广泛应用决策科学，从寻找合适的电子邮件细分成员到客户支持，再到使用文本分析来了解成员反馈，再到新闻提要，它选择确保日常成员获得更多的曝光率，因为评论和喜欢对于他们与平台的接触，比他们对像Bill Gates 和 Richard Branson这样的名人更重要。
员工会进行大量临时分析（ad-hoc analyse），看看是什么推动特定业务指标发生变化；这些都可以通过分析门户网站获得，这样数据科学团队就可以花更多的时间进行由问题和假设驱动的分析，这有助于业务团队做出决策。
Kuan指出，做出决定后，数据科学还没有完成。他说：“做出决策后，数据科学之旅将继续衡量我们所从事的工作所产生的影响，以及我们从所做出的决策中学到的东西，并通过实验不断加以改进。”
这是与决策科学的另一大区别：“按照过去的方式，当你做决定时，它基本上已经完成了；你没有任何机会（在未来）改进，”Kuan说。“跟踪这些数据驱动型决策的影响，使公司有机会从失败中吸取教训并成长。”
但决策科学不仅适用于像LinkedIn这样的数字公司。Lewis解释说，决策科学带给你的是一个更好的决策过程。
他说：“实践中决策科学的一个最好的例子是A/B实验的兴起，在这种实验中，组织系统地尝试两种不同的方法，看看哪种方法对客户的效果更好。”“这里的很多附加价值是，运行A/B实验会迫使团队澄清什么是成功，什么可能是他们现在所做工作的一个好的替代方案，并建立一个持续更新策略的流程。”
这样一来，您就不会陷入困境，即使您无法交付两种版本的产品，您仍然可以做到。Lewis说：“那时，基于现有客户数据的经济学，博弈论和因果机器学习将向前发展，以提供其他方式来预测如果选择了新的方向可能发生的事情。”
决策科学不是你要做的，数据科学才是；它是你如何使用数据科学来指导组织决策的方式，它需要数据科学家和理解决策的人。
OnePath CTO（首席技术官）Patrick Kinsella说：“决策科学是数据科学成果的应用，并与利益相关者行为和问题的业务环境相结合。”实施决策科学需要的不仅仅是采用数据科学工具，这些工具可以从数据中创建模型、得出结论和预测结果。“组织必须确定能够评估决策行为影响的个人团队。这些人通常在通过组织转型、并购整合或重新定义核心价值观进行变革管理方面经验丰富。”
Kuan强调招聘不仅仅是为了数据科学方面的专业知识。LinkedIn的数据科学家需要统计专业知识，这样他们就可以设计实验，知道如何衡量他们是否成功。他们需要知道足够多的机器学习，以便将业务问题形式化为机器学习问题，而不将相关性误认为因果关系。他们需要充分了解数据的业务背景，以便能够对其进行解释、清理并将其转换为可用的内容。他们需要能够展示他们的发现并解释它们是如何被创建的。
“我们的目标是从分析中获得洞察力，并有效地影响关键决策，从而推动业务影响，”Kuan解释道。
Lewis推荐了一个由经济学家、统计学家和数据科学家组成的团队。“经济学家找出需要衡量的东西，以便更好地了解下一步会发生什么；统计学家弄清楚如何衡量的方法；数据科学家建立基础设施和工具，以便进行大规模、定期和可靠的衡量。”
SADA的CTO Miles Ward说，也不要忘记基础知识。“如果你的数据来源和质量都没得到验证，不可访问，也不容易查询，那么做出决策将是偶然的。所以，如果你还没到，就从这开始。”
来源：CIO信息化圈公众号
中国海油渤海油田渤中28-2SCEP生产平台，不断刷新产量纪录，创造辉煌，是海上大庆的主力军，助力中国海油持续绿色高效发展，源源不断地为国家提供能源。杜鹏辉/摄
能源产业是关系国计民生和国家战略竞争力的重要产业，是现代经济体系的重要组成部分。石油与天然气是优质化石能源、基础化工原料、重要战略资源和关系国计民生的重要商品，在我国能源战略中占有重要地位，对促进经济持续健康发展、提高人民生活水平、加强生态文明建设、维护社会长治久安、保障国家安全都具有重要意义。
经过70年发展，我国原油产量从1949年的12.0万吨增至2018年的1.89亿吨，增长1574.9倍，年均增长11.3%；天然气产量从1949年的仅0.1亿立方米增至2018年的1602.7亿立方米，增长22894.7倍，年均增长15.7%，油气产量增速大大高于同期我国能源生产年均7.6%的增长。经过几代人的努力，我国已建立从油气勘探开发、管道储运、炼油化工到产品销售与贸易一体化的油气产业链，并具有规模化、国际竞争力的油田服务、石油石化工程建设和装备制造业的现代化石油工业体系，是目前世界上具有完整石油产业链的两个国家之一。
建立起完整的现代化石油工业体系
1949年，我国累计探明石油地质储量仅有0.29亿吨；截至2018年底，全国累计石油探明地质储量为398.77亿吨，增长1374倍。1959年，累计天然气探明地质储量只有310.93亿立方米；截至2018年底，全国累计天然气探明地质储量为14.92万亿立方米，是1959年的480倍。页岩气作为独立矿种通过招标向社会开放，2015年7月，在新疆地区首次开展常规油气矿权的招标试点工作。中央2017年发布的《关于深化石油天然气体制若干意见》进一步提出，要完善并有序放开油气勘查开采体制，提升资源接续保障能力。2018年国内原油总产量1.89亿吨，其中中国石油占比53.46%，中国石化占比18.37%，中国海油占比22.20%，延长石油等企业占比6%。
中游环节发展是伴随着大庆、胜利等大油田的发现和大型炼化企业的布局，从上世纪70年代开始，以“八三”管道工程为代表的原油长输管道得到快速发展。目前我国西北、东北、西南、海上四大原油进口战略通道已全面建成，基本形成资源多元、调度灵活、安全可靠的石油供应网络格局，成为促进国民经济发展的大动脉。截至2018年底，全国长输原油管道2.38万公里，成品油管道2.60万公里，中国石油分别拥有69%和42%，中国石化分别拥有27%和57%。目前，我国已建成舟山、舟山扩建、镇海、大连、黄岛、独山子、兰州、天津及黄岛国家石油储备洞库共9个国家石油储备基地，形成了相当于我国35天左右净进口量的储备规模。根据油气体制改革“管住中间、放开两头”的意见，把具有自然垄断属性的管输业务和部分储存设施从三大石油公司剥离出来，组建独立的国家油气管网公司，即形成“N+1+N”，为“两头”进一步放开、形成竞争创造条件。
我国炼化行业自新中国成立70年来，实现了从无到有、从小到大的快速发展。1949年，全国只有几座小炼油厂，原油加工能力合计17万吨/年，当年加工原油11.6万吨，只能提供12个油品品种，绝大部分产品依靠进口。随着大庆油田和其他油田相继发现和投产，为炼油加工的发展提供了资源条件，1978年原油加工能力达9291万吨/年。截至2018年底，我国已建成炼化企业216家，千万吨级及以上炼厂26家，中国石油和中国石化拥有的炼厂平均规模分别为743万吨/年和746万吨/年，与世界炼厂平均规模759万吨/年相差无几，原油一次加工能力8.13亿吨/年（也有统计为8.3亿吨/年），是仅次于美国的全球第二大炼油国。
炼化产业格局从1998年两大石油集团重组时的二分天下到近年地方炼油企业异军突起形成三分天下甚至四分天下的新格局。同时，我国化工业务早已放开，市场主体非常多元。截至2018年底，我国已成为世界第二大乙烯生产国和最大消费国、世界第一大丙烯生产国和消费国。
经过70年发展，我国炼化产业完成了规模化发展，目前“一体化、基地化、集群化”产业格局正在形成中。面对全球能源转型和石油行业格局调整，深入推进炼化产能供给侧结构性改革势在必行。
成品油销售业务是随着交通运输业务的快速发展，特别是汽车的普及、航空运输业务的高速成长、高速公路的大规模建设和河海运输业务的繁荣得以推动的，2018年我国成品油消费量达3.25亿吨，与新中国刚成立时的不到10万吨的消费量相比，可谓天壤之别。截至2018年底，全国共有加油站10万座左右，其中中国石化拥有3.07万座，占比32.12%；中国石油拥有2.14万座，占比21.08%；民营企业拥有4.5万座，占比45.91%；其他国有企业和外资企业分别拥有1700座和3000座，占比分别为1.73%和3.06%。随着2018年国家对外资大力开放炼化领域和终端零售领域政策的落地，以及此次批发仓储经营资格审批权的取消、零售经营资格的下放和乡镇以下具备条件的地区建设加油站等可使用存量集体建设用地政策的落实，并伴随着国内新增炼油能力的集中释放，成品油市场竞争会更加激烈，中国石油和中国石化长期占主导的市场格局面临重新洗牌。
进出口贸易环节中，新中国刚成立时，我国石油需要进口，中国化工进出口总公司（1950年成立时称为“中国进口公司”）负责进口原油和成品油。新中国成立第一个十年，我国原油和石油产品都是净进口；自1959年大庆油田发现到1995年的36年间，我国一直保持原油净出口国地位；但在1996年，我国原油进口量首次超过原油出口量而成为净进口国，其实早在1993年我国就已经成为石油净进口国了。目前，我国原油和成品油进口国营贸易实行自动许可管理，主要是中国石油、中国石化、中国海油、中国中化和珠海振戎5家国有企业，非国营贸易实行配额管理。自2015年以来，我国陆续放开进口原油使用权和原油非国营贸易进口资质（简称“两权”）。2018年国内获得原油进口权与使用权的地方炼厂的原油进口份额已达1/4左右，且具有“两权”的企业和获得进口配额的数量不断增多，商务部2019年首批原油进口配额中向58家企业发放了总计8984万吨的原油配额。
经过70年发展，我国建立起适应社会主义市场经济的石油工业体制，一是多元主体参与的市场体系基本形成；二是生产要素和油气产品基本实现市场配置；三是以人民币计价的国际化原油期货成功上市并运行良好，我国在国际石油市场定价的影响力显著增强；四是三大石油公司全球化竞争力显著提升，国际影响力日益增强；五是政府运用市场化手段管理石油行业的能力显著提升。
我国天然气产供储销体系建设取得积极进展
我国天然气产业在新中国成立70年来快速发展，特别是进入本世纪以来，随着西气东输等超大型基础设施项目的相继竣工和国际能源合作项目逐一落地，天然气供应能力实现了跨越式增长，已形成国产常规和非常规气、进口管道气和进口LNG等多气源、多品种、多渠道的互济供应和“西气东输、北气南下、海气登陆、就近供应”的管道网络化供应格局，管网覆盖主要产气区及长三角、珠三角和环渤海等区域，地下储气库和LNG等天然气储存设施建设取得积极进展并开始发挥调峰作用。
从国内生产来看，1949年，全国天然气工业产量只有1117万立方米，而且产量、销量绝大部分局限在四川盆地。改革开放以来，随着勘探开发力度不断加大和勘探理论与技术的不断进步，全国相继发现并建成塔里木盆地、鄂尔多斯盆地、四川盆地、柴达木盆地、莺歌海盆地、东海地区、松辽盆地、渤海湾盆地、准噶尔盆地9大天然气生产基地。2018年国产气量1603亿立方米，增速8.3%，其中页岩气发展进入提速期，产量达109亿立方米，同比增长21%，川渝、鄂尔多斯、塔里木和海域四大气区贡献国产气量的85%左右。
从进口来看，随着我国深圳大鹏首个LNG项目建成和中亚天然气、中缅天然气管道相继投产，我国开始大规模利用境外资源，多元进口来源、多样进口方式、多种进口主体的格局正在形成。2018年，进口天然气9039万吨，同比增长31.9%，对外依存度上升到45%，其中管道气进口占40.5%，进口LNG占59.5%，2018年超过日本成为全球第一大天然气进口国。
从储运设施来看，目前我国初步形成了以西气东输系统、陕京系统、川气东送、中贵线、中缅线等天然气管道主干线为骨架，其他联络线、省管网为补充的横跨东西、纵贯南北、连通境外的供气网络。截至2018年底，我国已建成天然气干线管道7.6万公里，一次输气能力3200亿立方米。LNG接收站已投产22座，接收能力达7000万吨/年，建设和运营主体多元化趋势明显。我国储气库建设相对滞后，调峰能力严重不足，形成夏季限产、冬季限供的尖锐矛盾，也直接影响冬季供暖高峰季节的安全稳定供应能力。得益于近些年投资力度加大，我国已初步形成京津冀、西北、西南、东北、长三角、中西部、中南、珠三角八大储气基地，约占全国天然气消费总量的3.5%左右。纵向看，我国储气设施建设速度很快，但横向来比，远低于国际经验12%的要求和发达国家15%以上的水平。
从价格体系来看，2011年以来，我国建立了与替代能源价格挂钩的天然气“市场净回值”定价机制，已基本理顺了包括居民用气在内的门站价格，天然气相比燃料油和LPG具有较强的价格竞争力。2017年，在按照“管住中间、放开两头”的方针积极推进天然气价格市场化改革的过程中，国家发改委重新核定并下调了跨省长输管道的运输价格，推进省级输气管网和城镇燃气管公司降低输配气价格，终端用户的天然气价格总水平有所下降。但目前我国天然气供应环节仍然过多，且各环节利润分配不符合“风险-收益”对等的一般商业原则，这样的政策情景不利于天然气产业可持续发展。同时，前几年为应对“气荒”在高油价下签订的LNG长贸协议价格高于当前的LNG现货价格，因不能合理顺价到用气终端而导致价格倒挂，一定程度上制约了合理利用国际天然气资源。因此，要继续深化天然气价格市场化改革，加快推进上海、重庆等地天然气交易中心建设和发展，并建立和实行反映天然气供需的差别价格制度，提升天然气的市场竞争力。
2018年天然气在我国一次能源消费结构中的占比达7.8%，仍远低于世界平均水平。因此，我国有必要大规模、高强度地推广天然气利用，特别是在天然气发电、工业燃料、城镇居民生活和取暖及交通运输等煤和燃料油需求量高、减排压力大的领域。
“引进来”和“走出去”战略实施
增强我国参与全球油气资源配置能力
我国参与国际能源合作的进程与国内经济社会发展阶段和油气资源禀赋密不可分。理论认识的突破、特殊时期高效的会战组织模式和石油精神的激励，一个个陆上大油气田的相继发现，推动我国石油工业实现跨越式发展，跻身世界石油生产大国行列。虽然我国海域辽阔，海底蕴藏着丰富的油气资源，但海洋石油工业对技术装备的要求更高，资金更加密集，投资风险更大，陆上大会战的成功经验很难移植到海上油气资源勘探开发，在改革开放前既缺资金又缺技术的背景下，唯有借鉴国际上比较成熟的国际石油合作模式。从此我国海洋石油工业走上良性发展的道路，通过自营与合作并举，实现我国海洋石油工业的高速高效发展，从1982年组建中国海洋石油总公司时的9万吨原油产量快速攀升到1997年的1628万吨；天然气产量从无到有，达40亿立方米，油气当量接近2000万吨。截至2018年底，我国海上油气产量当量已超过6000万吨/年。
石油化工领域“引进来”的成功案例也不少，特别是从20世纪90年代开始，为了满足国民经济持续快速增长对以乙烯为“龙头”的石化产品的需求，我国石油公司采取与国外一流大公司或资源国大公司对半合资的方式，以规模达“世界级”、乙烯及其下游加工与炼油生产一体化、工艺及装备技术达国际先进水平为目标，先后与德国巴斯夫公司合资在南京建设了以60万吨/年乙烯装置为主体的扬巴石化项目，与英国石油公司（BP）合资在上海建设了以90万吨/年乙烯装置为主体的赛科石化项目，与美国埃克森美孚、沙特阿美公司合资建设了福建1200万吨炼油/年和80万吨乙烯/年炼化一体化项目，与沙特基础工业公司合资建设了天津100万吨/年乙烯等项目。开创了我国“基地化、大型化、一体化、园区化”发展石化工业的新模式，并通过引进、消化、吸收、创新的技术研发机制，推动了我国石化产品关键技术和装备的自主研发，具备了“以我为主”的发展能力，我国乙烯工业、芳烃工业的整体竞争力达到世界水平。
1993年我国成为石油净进口国，利用国外资源成为必然选择。1993年12月，中央正式提出“充分利用国内外两种资源、两个市场”发展我国石油工业的方针，为中国石油工业启动国际化经营战略指明了方向。自1993年“走出去”以来，我国石油公司国际化经营取得重大突破，海外油气业务实现跨越式增长，形成了以五大油气合作区、四大油气战略通道和三大运营中心为核心的完整油气产业链，中国企业全面参与国际油气资源的配置能力和资源保障能力不断增强。截至2018年底，我国有20多家企业参与海外油气上游领域投资，作为海外油气投资引领者的中国石油实现海外权益油气当量接近1亿吨，相当于国内油气产量的一半左右。
能源转型推动我国油气工业实现高质量发展
展望未来，第四次工业革命和新一轮能源转型步伐明显加快，清洁低碳化、分布式利用和智能化发展是能源转型的方向。但不同于西方发达国家，我国尚处在工业化过程中。未来10年，我国石油消费将继续保持增长态势，即使达到消费峰值之后，在较长时期将继续保持平稳的石油消费。作为一种清洁能源，我国天然气勘探仍处早期阶段，潜力巨大，在未来能源转型过程中将起到非常重要的作用，可逐步发展成为主力能源。
我国能源消费总量大与经济发展阶段、产业结构和发展模式密不可分。目前我国是全球第二大经济体、最大的货物贸易国、第一大商品出口国、第二大商品进口国，能源消费总量与发展中国家出口导向型经济联系密切。一方面，我国仍处在工业化阶段，产业结构偏重，转型升级正在进行，与进入后工业化阶段的欧美发达国家相比，能源强度明显高；另一方面，作为世界第一制造业大国、世界工厂，我国消费能源是为全世界提供产品。因此，要在加大国内油气增储上产和提高应急储备能力的同时，通过不断提升全球油气资源配置能力，实现开放环境下的油气安全。
一是加大石油勘探开发力度，实现国内原油有效稳产。制定鼓励“深、非、低、稠”的财税政策，推进油气矿区有序流转，完善矿业投资管理体制等，加快国内油气资源勘探开发，遏制石油对外依存度过快上升的势头。二是加快天然气产供储销体系建设，实现国内天然气产量较快增长，多元进口确保天然气市场稳定供应，多措并举推进储运调峰能力建设，政策引导推动天然气销售市场化。三是构建有效竞争的市场结构和市场体系，完善油气进出口管理体制，深化下游竞争性环节改革，加快油气交易平台建设，发挥市场决定价格的作用，有效释放竞争性环节的市场活力。四是深入推进炼化产业供给侧结构性改革。五是充分发挥油气在“一带一路”建设中的引领示范作用，转变发展理念，创新发展模式，着力优化业务布局和资产结构，持续提升投资效益、国际化经营水平和抗风险能力。六是加强市场监管能力建设。
(作者系中国石油经济技术研究院国家高端智库首席专家)
德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生，不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解，通过阅读本文你将对智能制造有一个更全面的了解。
智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。
智能制造包括——开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。
智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。
1、智能产品
智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。
2、智能服务
基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
3、智能装备
制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
4、智能产线
很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。
5、智能车间
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。
目前国内比较领先的几家MES系统供应商自主研发的系统，已经在国内的众多制造企业之中得到广泛的运用。不久的将来，MES系统也必定会全面普及。
6、智能工厂
一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。
作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。
一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。
一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。
智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（ProducTIon planning），并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产（producTIon scheduling），MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。
7、智能研发
离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。
8、智能管理
制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
9、智能物流与供应链
制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和TMS（Transport Management System，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。
10、智能决策
企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（Enterprise Performance Management，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。
朱小姐
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