如何將人工智能融入過程制造？
發(fā)布時間：2025-08-21 作者：Claudio Fayad
歷史上很少有技術(shù)能像人工智能（AI）在過去幾年中那樣迅速普及。AI占據(jù)了頭條新聞，企業(yè)聽到的關(guān)鍵信息之一是他們必須采用AI，否則就會被拋在后面。
過程制造領(lǐng)域也不例外。運(yùn)營技術(shù)（OT）團(tuán)隊(duì)受到大量新AI技術(shù)的轟炸，旨在幫助他們更好地執(zhí)行任務(wù)。然而，并非所有AI技術(shù)都同樣適用，尤其是在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域。選擇適合特定用途的工業(yè)AI技術(shù)對于確保關(guān)鍵運(yùn)營的安全性和效率至關(guān)重要。
工業(yè)AI在過程制造中的關(guān)鍵應(yīng)用
標(biāo)準(zhǔn)AI和工業(yè)AI都使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來快速解決復(fù)雜問題。然而，工業(yè)應(yīng)用受到物理、化學(xué)和熱力學(xué)原理的約束。因此，專用型工業(yè)AI與標(biāo)準(zhǔn)AI的一個主要區(qū)別在于，前者受限于第一性原理模型。這些模型有助于高效訓(xùn)練AI模型，并確保其結(jié)果對工廠運(yùn)行是安全的。
基于詳細(xì)物理和化學(xué)數(shù)據(jù)的、不可變的第一性原理約束（內(nèi)置于混合模型中）指導(dǎo)并規(guī)定了工業(yè)AI模型的訓(xùn)練方式以及這些模型可能產(chǎn)生的結(jié)果。這些約束為AI劃定了可操作的安全區(qū)，確保AI不會模擬OT團(tuán)隊(duì)不想運(yùn)行的情景或構(gòu)建模型——因?yàn)檫@些情景或模型可能不切實(shí)際、危險或成本高昂。世界太大，無法探索所有可能性，因此工業(yè)AI的探索空間僅限于現(xiàn)實(shí)且安全的場景。
這些策略結(jié)合的結(jié)果是，工業(yè)AI不僅可以通過關(guān)鍵約束來限制其操作方式，還為如何最有效地對模型進(jìn)行采樣提供了更清晰的指導(dǎo)，從而使團(tuán)隊(duì)無需探索無限且通常無意義的選項(xiàng)。此外，專用型工業(yè)AI能夠外推至沒有工廠數(shù)據(jù)的設(shè)定點(diǎn)，同時消除AI工具產(chǎn)生越界建議的可能性。最終，工業(yè)AI工具幫助團(tuán)隊(duì)在獲取數(shù)據(jù)時更輕松、更準(zhǔn)確地改進(jìn)其模型，從而更快地收斂到精確的設(shè)定點(diǎn)，為控制優(yōu)化鋪平道路。
AI工具的應(yīng)用場景多種多樣，但在過程制造領(lǐng)域，有三個關(guān)鍵方向備受關(guān)注。
· 敏捷性 (Agility)
過程工廠的運(yùn)營十分復(fù)雜。OT團(tuán)隊(duì)不僅要管理不斷變化的變量（環(huán)境、資產(chǎn)可靠性、計(jì)劃等），許多團(tuán)隊(duì)還必須管理生產(chǎn)的常規(guī)變更，以滿足可再生能源供應(yīng)的波動、市場需求的變化以及其他可變操作因素。AI工具簡化并強(qiáng)化了持續(xù)完善模型以滿足基于實(shí)時觀察的操作需求的過程。利用來自控制、調(diào)度、資產(chǎn)性能管理軟件等的上下文數(shù)據(jù)，OT團(tuán)隊(duì)可以將關(guān)鍵信息整合起來，幫助完善模型及其相關(guān)流程，最終做出更優(yōu)決策（圖1）。
圖1：使用基于AI的智能數(shù)據(jù)采樣方法對工業(yè)過程模型進(jìn)行連續(xù)調(diào)整。本文圖片來源：艾默生
· 指導(dǎo) (Guidance)
隨著經(jīng)驗(yàn)豐富的人員不斷退休，OT團(tuán)隊(duì)也在流失數(shù)十年積累的組織知識?，F(xiàn)代AI工具為經(jīng)驗(yàn)較少的用戶提供了決策支持，幫助他們更好地探索選項(xiàng)、調(diào)整過程控制，從而提升安全性、吞吐量、效率和可持續(xù)性等?；贏I的虛擬顧問不僅能夠解鎖龐大的知識數(shù)據(jù)庫，還能通過自然語言交互實(shí)現(xiàn)，提高了決策支持的速度和準(zhǔn)確性。
· 自動化 (Automation)
深入考慮各種替代方案和選項(xiàng)以確定最佳解決方案或首選設(shè)計(jì)方法的過程通常被稱為“工程優(yōu)選”（optoineering）。利用AI生成最有效、最高效的工程選項(xiàng)正在改變OT團(tuán)隊(duì)處理過程和項(xiàng)目設(shè)計(jì)的方式。與追求單一最優(yōu)設(shè)計(jì)不同，團(tuán)隊(duì)可以利用生成式AI選項(xiàng)工程工具為工程流程增添更多互動性，從而更快速、更輕松地生成多個設(shè)計(jì)方案。
每個模型具有非常不同的特性，同時仍符合要求。此外，工程優(yōu)選使設(shè)計(jì)者能夠考慮通常使用的簡單數(shù)值/分類規(guī)格中未涵蓋的無形設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，例如長期可靠性、可維護(hù)性、設(shè)計(jì)與工廠其他部分或連接設(shè)備的兼容性，甚至美觀性（圖2）。
圖2：在Aspen OptiPlant 3D Layout? 中實(shí)現(xiàn)的生成式AI工程優(yōu)選示例。AI/ML算法用于自動計(jì)算設(shè)備布局，以最小化管道和基礎(chǔ)設(shè)施成本，同時遵守安全和可維護(hù)性法規(guī)要求的距離約束。
優(yōu)化的工業(yè)AI代理
圍繞第一性原理構(gòu)建工業(yè)AI模型的一個關(guān)鍵優(yōu)勢在于，這些模型可以通過專用的AI代理（agents）來交付。這些代理旨在特定任務(wù)集上實(shí)現(xiàn)更高的效率和有效性。
如今，工業(yè) AI 代理使用特定且相關(guān)的數(shù)據(jù)源來解決各種問題。一個常見的例子出現(xiàn)在可靠性領(lǐng)域，其中企業(yè)級可靠性解決方案與預(yù)測性和規(guī)范性資產(chǎn)健康軟件無縫集成，以創(chuàng)建全面的資產(chǎn)健康解決方案。這些系統(tǒng)依賴于建立在廣泛的故障模式與影響分析（FMEA）數(shù)據(jù)庫之上的專用代理，使高級分析更加直觀。
基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的可靠性代理使用模式識別算法，結(jié)合多變量數(shù)據(jù)和內(nèi)嵌的領(lǐng)域知識來預(yù)測資產(chǎn)劣化。這些代理依賴龐大的現(xiàn)有故障模式與影響庫——結(jié)合各種機(jī)器健康狀態(tài)和過程變量——來識別單個異?，F(xiàn)象，這些異?？赡苁枪S內(nèi)更大、更嚴(yán)重問題的一部分。憑借這種識別能力和AI生成的問題解決步驟，可靠性團(tuán)隊(duì)就可以快速干預(yù)，解決工廠乃至企業(yè)最復(fù)雜的問題。
同樣，在運(yùn)營領(lǐng)域，工業(yè)AI代理也可用于過程優(yōu)化。當(dāng)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)流程時，工業(yè)AI幫助他們看到多種替代方案，并考慮多個標(biāo)準(zhǔn)，從而開發(fā)出一系列可能性，以便更輕松地選擇最佳設(shè)計(jì)。在工業(yè)AI的幫助下，混合模型變得更加穩(wěn)健，并與現(xiàn)有設(shè)備和工廠設(shè)計(jì)兼容。隨著這些模型進(jìn)一步完善，它們自身可以演變成AI代理，作為針對更細(xì)粒度目的（例如為換熱器或蒸餾塔設(shè)計(jì)的模型）構(gòu)建的、特定于用例的AI模型，幫助測試和完善操作。
雖然當(dāng)今典型的AI部署往往更具獨(dú)立性，并針對工廠的特定區(qū)域，但最先進(jìn)的解決方案正在向更深入的方向發(fā)展。用于可靠性的AI工具已經(jīng)在利用運(yùn)營系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來提供預(yù)測能力。未來將出現(xiàn)一個無縫互聯(lián)的AI勞動力隊(duì)伍，由針對特定任務(wù)優(yōu)化的單個代理構(gòu)建，并與其他AI代理以及人類操作員和技術(shù)人員并行工作。
圖 3：AspenTech 的過程監(jiān)控 AI 代理（Aspen Mtell? agents）可分析來自不同過程傳感器的數(shù)據(jù)，并向操作員提供協(xié)調(diào)警報(bào)，以診斷過程異常的根本原因。
從數(shù)據(jù)中挖掘更多價值
當(dāng)AI勞動力隊(duì)伍、人類操作員和技術(shù)人員甚至高管一起工作時，他們將嚴(yán)重依賴高質(zhì)量的情境化數(shù)據(jù)。仿真與工廠中存在的東西之間總是存在差異的，而工業(yè)AI解決方案則能有效利用智能數(shù)據(jù)來彌合這一差距。
如今，OT 團(tuán)隊(duì)正在探索能與他們的控制系統(tǒng)無縫集成的工業(yè)AI解決方案，以提供持續(xù)的實(shí)時上下文數(shù)據(jù)，使AI代理始終了解工廠狀態(tài)，并能提出有效的優(yōu)化策略。此外，這種高級連接性簡化了變更實(shí)施，因?yàn)锳I生成的任何優(yōu)化策略都需要通過控制系統(tǒng)來執(zhí)行。因此，系統(tǒng)間的連接越無縫，實(shí)施過程就越容易。
AI的興起為過程制造商提供了各種各樣的新解決方案，通過敏捷性的階梯式變化、更好的指導(dǎo)和改進(jìn)的自動化選項(xiàng)來提高性能。然而，并非所有AI解決方案都適合工業(yè)運(yùn)營。雖然無限的創(chuàng)造力聽起來很美妙，但真正安全、高效和有效的工業(yè)運(yùn)營受到化學(xué)和物理學(xué)不變定律的約束。
具有遠(yuǎn)見的工程團(tuán)隊(duì)會選擇工業(yè)AI解決方案，顧名思義，這些解決方案植根于第一性原理，可以確?；旌夏Ｐ图葴?zhǔn)確又高效。此類解決方案通過利用現(xiàn)有知識的深厚基礎(chǔ)來有效訓(xùn)練模型，同時還通過縮小可選性來簡化定制，從而為制造企業(yè)節(jié)省大量時間和精力。
本文作者：Claudio Fayad是艾默生過程系統(tǒng)與解決方案業(yè)務(wù)的副總裁，Krishnan Kumaran是AspenTech人工智能技術(shù)部門的高級總監(jiān)。