本文來(lái)自微信公眾號(hào)“工聯(lián)網(wǎng)iitime”，【作者】 程琳琳。
工業(yè)人工智能當(dāng)前的目標(biāo)是將以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化的任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
如今新一代信息技術(shù)為工業(yè)智能系統(tǒng)的研發(fā)帶來(lái)了新的契機(jī)。工業(yè)智能系統(tǒng)應(yīng)該如何研發(fā)？10月28日，在2024新浪新聞搜索大會(huì)上，中國(guó)工程院院士柴天佑發(fā)表了關(guān)于工業(yè)智能發(fā)展的幾點(diǎn)意見(jiàn)。
工業(yè)智能的發(fā)展是在對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)的反思和改進(jìn)中不斷推進(jìn)的。柴天佑院士指出，傳統(tǒng)的工業(yè)自動(dòng)化與信息化系統(tǒng)存在不少缺陷。例如，常見(jiàn)的資源計(jì)劃（ERP）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、過(guò)程控制系統(tǒng)（PCS）三層企業(yè)信息化結(jié)構(gòu)，在實(shí)際應(yīng)用中無(wú)法實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)全局優(yōu)化和個(gè)性定制高效化。
這意味著企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中，無(wú)法根據(jù)自身的特殊需求和實(shí)時(shí)情況，對(duì)整個(gè)生產(chǎn)流程進(jìn)行最優(yōu)的調(diào)整和安排。同時(shí)，復(fù)雜工況與關(guān)鍵工藝參數(shù)的感知與識(shí)別，以及生產(chǎn)全流程的運(yùn)行決策與控制，往往依賴于人工的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。這種方式不僅效率低，而且由于人的主觀性和局限性，容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，從而影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
就像在一些傳統(tǒng)的制造業(yè)中，工人憑借經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷生產(chǎn)是否正常，對(duì)于一些細(xì)微的變化可能無(wú)法及時(shí)察覺(jué)，進(jìn)而導(dǎo)致生產(chǎn)問(wèn)題的積累。
為了解決這些問(wèn)題，企業(yè)綜合自動(dòng)化與智能化系統(tǒng)開(kāi)始受到關(guān)注。這種系統(tǒng)是一個(gè)綜合性的體系，它包含了物理系統(tǒng)、優(yōu)秀知識(shí)工作者以及制造流程等多個(gè)關(guān)鍵要素。它具備強(qiáng)大的功能，如管理與決策、認(rèn)知學(xué)習(xí)、分析決策等，并且擁有自己的知識(shí)庫(kù)，就像一個(gè)擁有智慧大腦的系統(tǒng)。
通過(guò)智能感知與學(xué)習(xí)，它能夠?qū)ιa(chǎn)過(guò)程中的工況進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，從而為生產(chǎn)提供更精準(zhǔn)的控制和決策支持。例如，在某些先進(jìn)的制造企業(yè)中，智能系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)線上的各種數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，最終提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
柴天佑院士指出，工業(yè)人工智能是工業(yè)智能算法的基礎(chǔ)。雖然對(duì)工業(yè)人工智能的界定并不明確且隨時(shí)間的推移不斷變化，但是目前工業(yè)人工智能的核心目標(biāo)是，針對(duì)產(chǎn)品與工藝設(shè)計(jì)、經(jīng)營(yíng)管理與決策、制造流程運(yùn)行管理與控制等工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中目前只能依靠人的感知、認(rèn)知、分析與決策能力和經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)來(lái)完成的影響經(jīng)濟(jì)效益的知識(shí)工作，實(shí)現(xiàn)知識(shí)工作的自動(dòng)化與智能化(工況識(shí)別、指標(biāo)預(yù)測(cè)與回潮、人機(jī)互動(dòng)與協(xié)作的智能優(yōu)化決策)，來(lái)顯著提高經(jīng)濟(jì)效益。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅是智能制造的基礎(chǔ)設(shè)施，也是制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造的必備條件，它能夠?qū)崿F(xiàn)智能制造縱向集成、端到端集成和橫向集成。
以電熔鎂砂生產(chǎn)過(guò)程為例，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，可以構(gòu)建人工識(shí)別、決策與控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，還可以實(shí)現(xiàn)端邊云協(xié)同智能系統(tǒng)，其中端能夠?qū)崿F(xiàn)工況識(shí)別決策與控制一體化系統(tǒng)，云可以運(yùn)行工況、決策與控制過(guò)程數(shù)字孿生系統(tǒng)，邊可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)自優(yōu)化智能系統(tǒng)。
在實(shí)際應(yīng)用中，這種基于新一代信息技術(shù)的工業(yè)智能系統(tǒng)取得了令人矚目的成果。比如在電熔鎂砂生產(chǎn)中，實(shí)施后產(chǎn)量提高了3.4%，能耗降低了6.65%，效益達(dá)到4291元/每爐次。單噸能耗降低8.82%，優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)出率提高3.65%，電極消耗降低3.73%，CO?排放降低8.82%。
那么，工業(yè)智能系統(tǒng)究竟應(yīng)該如何研發(fā)呢？柴天佑院士提出了自己的看法。
首先是問(wèn)題驅(qū)動(dòng)。要從復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程中識(shí)別、決策與控制所面臨的亟待解決的問(wèn)題出發(fā)，精準(zhǔn)選擇應(yīng)用場(chǎng)景。例如在化工生產(chǎn)中，對(duì)于那些危險(xiǎn)且復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的參數(shù)控制和安全監(jiān)控是關(guān)鍵問(wèn)題，需要針對(duì)這類(lèi)場(chǎng)景進(jìn)行深入研究。
其次是確定目標(biāo)。要以最優(yōu)秀的操作人員、工程師和管理者為參考目標(biāo)，并努力達(dá)到和超越他們的水平。這就要求工業(yè)智能系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)和吸收人類(lèi)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和智慧，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新和優(yōu)化。
再者是采用系統(tǒng)工程方法。要利用工業(yè)大數(shù)據(jù)和端邊云架構(gòu)，建立生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字孿生系統(tǒng)。通過(guò)收集和分析大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程相對(duì)應(yīng)的數(shù)字模型，以便更好地進(jìn)行模擬、優(yōu)化和決策。同時(shí)，要將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)人工智能、工業(yè)元宇宙與工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景緊密融合與協(xié)同，研發(fā)工業(yè)智能系統(tǒng)。
最后是機(jī)制創(chuàng)新。研究單位、高技術(shù)公司和制造企業(yè)要形成合作機(jī)制，包括基礎(chǔ)研究、技術(shù)研發(fā)、工程應(yīng)用和產(chǎn)品化等長(zhǎng)期穩(wěn)定的合作研究機(jī)制和研發(fā)團(tuán)隊(duì)。通過(guò)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)研發(fā)模式，將學(xué)科方法與技術(shù)研發(fā)相結(jié)合，共同推動(dòng)工業(yè)智能系統(tǒng)的發(fā)展。
綜上所述，工業(yè)智能的實(shí)現(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜而系統(tǒng)的工程，需要我們充分認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)的不足，積極探索企業(yè)綜合自動(dòng)化與智能化系統(tǒng)，借助新一代信息技術(shù)開(kāi)辟新途徑，并遵循科學(xué)的研發(fā)思路和方法。只有這樣，才能推動(dòng)工業(yè)智能不斷向前發(fā)展，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展。
