如何在工業(yè)運營中為 AI 做好準備？
發(fā)布時間：2025-05-12 作者：www.dzsex.cn
在制造和加工行業(yè)，出于安全和環(huán)境考慮，通常會逐漸采用新的工業(yè)自動化技術(shù)。盡管行業(yè)采取了這種謹慎的態(tài)度，但在過去幾年中，AI 已成為整個行業(yè)的一個重要趨勢。它代表著該行業(yè)的下一個重大發(fā)展階段，能夠以傳統(tǒng)工具無法做到的方式提升生產(chǎn)效率。
如今，AI在工業(yè)領(lǐng)域最常見的應(yīng)用是設(shè)備監(jiān)控 —— 尤其是像泵和壓縮機這樣的大型資產(chǎn) —— 以幫助預(yù)測潛在故障。許多工業(yè)設(shè)施已經(jīng)在使用資產(chǎn)管理軟件。AI通過分析歷史和實時數(shù)據(jù)來識別和降低風(fēng)險，從而增強了該軟件的功能。
除了維護方面的應(yīng)用，AI也越來越多地用于流程優(yōu)化以及處理那些僅靠先進過程控制無法解決的復(fù)雜問題。
有些人可能會疑惑，既然已經(jīng)有了先進過程控制（APC），為什么還需要AI。原因在于，先進過程控制依賴于第一性原理模型，這意味著當(dāng)過程遵循已知的科學(xué)定律并且可以被準確建模時，它能表現(xiàn)良好。然而，在流程高度可變、難以建模或需要多個假設(shè)的情況下，AI 可以適應(yīng)并找到傳統(tǒng) APC 無法適應(yīng)的模式。
這并不意味著先進過程控制不再重要。但重要的是要認識到，現(xiàn)有的APC技術(shù)可以通過AI得到補充，在傳統(tǒng)建模存在不足的領(lǐng)域改善決策制定。
制造商為何轉(zhuǎn)向 AI
最近幾年，我們看到工業(yè)公司在面臨大型或復(fù)雜的流程問題時開始考慮采用AI，尤其是傳統(tǒng)方法難以解決的長期問題。當(dāng)其他方法被證明無效時，AI 提供了一個可行的解決方案，它能夠使用歷史數(shù)據(jù)制定有針對性的策略來幫助客戶實現(xiàn)他們的目標。
對于大型制造企業(yè)來說，AI在處理多單元和全廠范圍的挑戰(zhàn)時很有價值，它可以通過數(shù)據(jù)收集和匯總在全廠范圍內(nèi)對復(fù)雜系統(tǒng)進行分析。例如，一家煉油廠通過采用AI技術(shù)實現(xiàn)了過程優(yōu)化。該煉油廠通過收集歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，這個系統(tǒng)為分布式控制系統(tǒng)（DCS）提供控制設(shè)定點，實現(xiàn)了新的過程優(yōu)化。它還整合了成本數(shù)據(jù)，使 AI 能夠調(diào)整生產(chǎn)策略以提高效率和盈利能力。
這也是我們往往看到，規(guī)模較小的公司更難以利用 AI，因為它們?nèi)狈θ鏀?shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)設(shè)施和投資 AI 驅(qū)動的分析平臺所需的資源。如果無法使用這些工具，或者無法有效集成這些工具的工程工作，他們在解決復(fù)雜問題時將面臨更大的挑戰(zhàn)。
控制系統(tǒng)供應(yīng)商正在積極采用 AI 并為客戶擴展資源，這有助于彌合大型和小型制造企業(yè)之間在AI應(yīng)用方面的差距。
這種可訪問性意味著制造商應(yīng)該現(xiàn)在就開始準備。最大限度地收集數(shù)據(jù)是使用 AI 的關(guān)鍵，即使您計劃采用 AI 可能還需要幾年時間。由于 AI 依賴于歷史和實時數(shù)據(jù)，因此沒有強大數(shù)據(jù)收集能力的企業(yè)在實施AI 時將難以有效發(fā)揮AI的價值。
為 AI 做準備的最佳方法是確保您的運營數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)良好，并且可供未來的 AI 應(yīng)用程序訪問。
了解 AI 可以做些什么來改進您的生產(chǎn)過程、如何準備您的運營數(shù)據(jù)以及選擇 AI 技術(shù)時要考慮的因素，這些都是 AI 采用過程中的關(guān)鍵步驟。圖片來源：Hargrove
為工業(yè)運營選擇合適的 AI 技術(shù)
并非每個 AI 平臺都適合工業(yè)應(yīng)用。許多 AI 開發(fā)人員專注于數(shù)據(jù)科學(xué)，但缺乏控制系統(tǒng)專業(yè)知識，導(dǎo)致解決方案不優(yōu)先考慮可靠性和安全性。制造商應(yīng)從了解其特定制造流程和控制系統(tǒng)的供應(yīng)商那里選擇 AI 解決方案，以確保系統(tǒng)按預(yù)期運行。
同樣重要的是要認識到，操作員通常是最抗拒 AI應(yīng)用的阻力之一，因為 AI 對他們來說就像一個黑匣子，可能做出他們無法輕易解釋的決定。在實施 AI 工具時，全面的培訓(xùn)、清晰的溝通和嚴格的測試是建立信任和確保順利推出的關(guān)鍵。如果 AI 在早期就造成了問題，那么重新獲得信任可能很困難。
在工業(yè)環(huán)境中采用 AI 時，網(wǎng)絡(luò)安全是另一個重要的考慮因素，尤其是在使用基于云的第三方 AI 解決方案時。將控制系統(tǒng)連接到外部 AI 平臺可能會引入漏洞，從而增加網(wǎng)絡(luò)威脅的風(fēng)險。隨著 AI 應(yīng)用的不斷增加，制造商應(yīng)與其 IT 和 OT 安全團隊密切合作，以確保 AI 解決方案符合行業(yè)標準的網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)防護措施。
以人為本的工業(yè)AI系統(tǒng)
將AI集成到工業(yè)運營中有助于制造企業(yè)更精確地管理生產(chǎn)線、監(jiān)控設(shè)備運行狀況和協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈。雖然這些技術(shù)成就推動了生產(chǎn)力的提高，但現(xiàn)代制造的成功取決于該技術(shù)與人類操作員和技術(shù)人員的配合程度。
制造工廠和工業(yè)設(shè)施中的智能系統(tǒng)必須適應(yīng)不同的技能水平，考慮不同的身體能力并提供可訪問的接口。成功的工業(yè)自動化可以平衡數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能與以人為本的設(shè)計原則，解決員工問題，并構(gòu)建可訪問的系統(tǒng)，從而提高制造能力。
機器操作員和維護技術(shù)人員常擔(dān)心 AI 系統(tǒng)會取代他們的判斷或削弱其在質(zhì)量控制中的作用。然而，成功集成 AI 的制造設(shè)施證明，自動化監(jiān)控通過處理常規(guī)數(shù)據(jù)收集，反而放大了員工的專業(yè)能力，使團隊能專注于復(fù)雜問題解決。熟練操作員如今負責(zé)訓(xùn)練 AI 質(zhì)量控制系統(tǒng)并配置自動化監(jiān)控工具，將生產(chǎn)經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為更優(yōu)的過程控制。
多年的制造實操經(jīng)驗使技術(shù)工人具備獨特優(yōu)勢，可以成為 AI 系統(tǒng)的培訓(xùn)者和優(yōu)化者。經(jīng)驗豐富的操作員利用對生產(chǎn)波動和質(zhì)量標準的深刻理解，教會自動化系統(tǒng)識別正常運行狀態(tài)和潛在問題。他們的實踐知識有助于捕捉自動化監(jiān)控可能遺漏的細微異常，構(gòu)建更可靠的質(zhì)量控制流程。
集成AI的自動化系統(tǒng)將為操作員創(chuàng)造應(yīng)用專業(yè)知識的新機會。團隊主導(dǎo)系統(tǒng)配置，設(shè)定精確的警報閾值并為特定制造場景定制自動化響應(yīng)。當(dāng)工人根據(jù)實際生產(chǎn)條件塑造這些系統(tǒng)時，他們會發(fā)現(xiàn)自動化增強而非取代了其關(guān)鍵決策能力。
未來十年，制造工廠可能出現(xiàn)預(yù)判操作員需求的 AI 系統(tǒng)。智能工廠或配備自適應(yīng)工作站，識別個體工人并自動調(diào)整高度、控制布局和信息顯示，匹配預(yù)設(shè)偏好。這些個性化環(huán)境將兼顧所有能力水平的工人，同時在輪班中維持一致的生產(chǎn)標準。