- 工聯網
- 作者：程琳琳
- 2024年10月29日 07:11
工聯網消息(IItime)工業人工智能當前的目標是將以前無法實現工業生產自動化的任務實現自動化。
如今新一代信息技術為工業智能系統的研發帶來了新的契機。工業智能系統應該如何研發？10月28日，在2024新浪新聞搜索大會上，中國工程院院士柴天佑發表了關于工業智能發展的幾點意見。
工業智能的發展是在對傳統工業系統的反思和改進中不斷推進的。柴天佑院士指出，傳統的工業自動化與信息化系統存在不少缺陷。例如，常見的資源計劃（ERP）、制造執行系統（MES）、過程控制系統（PCS）三層企業信息化結構，在實際應用中無法實現制造企業全局優化和個性定制高效化。
這意味著企業在生產過程中，無法根據自身的特殊需求和實時情況，對整個生產流程進行最優的調整和安排。同時，復雜工況與關鍵工藝參數的感知與識別，以及生產全流程的運行決策與控制，往往依賴于人工的經驗和知識。這種方式不僅效率低，而且由于人的主觀性和局限性，容易出現錯誤，從而影響產品質量和生產效率。
就像在一些傳統的制造業中，工人憑借經驗來判斷生產是否正常，對于一些細微的變化可能無法及時察覺，進而導致生產問題的積累。
為了解決這些問題，企業綜合自動化與智能化系統開始受到關注。這種系統是一個綜合性的體系，它包含了物理系統、優秀知識工作者以及制造流程等多個關鍵要素。它具備強大的功能，如管理與決策、認知學習、分析決策等，并且擁有自己的知識庫，就像一個擁有智慧大腦的系統。
通過智能感知與學習，它能夠對生產過程中的工況進行準確識別，從而為生產提供更精準的控制和決策支持。例如，在某些先進的制造企業中，智能系統可以實時監測生產線上的各種數據，通過對這些數據的分析和學習，自動調整生產參數，優化生產流程，最終提高產品質量和生產效率。
柴天佑院士指出，工業人工智能是工業智能算法的基礎。雖然對工業人工智能的界定并不明確且隨時間的推移不斷變化，但是目前工業人工智能的核心目標是，針對產品與工藝設計、經營管理與決策、制造流程運行管理與控制等工業生產活動中目前只能依靠人的感知、認知、分析與決策能力和經驗與知識來完成的影響經濟效益的知識工作，實現知識工作的自動化與智能化(工況識別、指標預測與回潮、人機互動與協作的智能優化決策)，來顯著提高經濟效益。
工業互聯網不僅是智能制造的基礎設施，也是制造業實現數字化、網絡化、智能化制造的必備條件，它能夠實現智能制造縱向集成、端到端集成和橫向集成。
以電熔鎂砂生產過程為例，借助工業互聯網，可以構建人工識別、決策與控制系統結構。同時，還可以實現端邊云協同智能系統，其中端能夠實現工況識別決策與控制一體化系統，云可以運行工況、決策與控制過程數字孿生系統，邊可以實現參數自優化智能系統。
在實際應用中，這種基于新一代信息技術的工業智能系統取得了令人矚目的成果。比如在電熔鎂砂生產中，實施后產量提高了3.4%，能耗降低了6.65%，效益達到4291元/每爐次。單噸能耗降低8.82%，優質產品產出率提高3.65%，電極消耗降低3.73%，CO₂排放降低8.82%。
那么，工業智能系統究竟應該如何研發呢？柴天佑院士提出了自己的看法。
首先是問題驅動。要從復雜生產過程中識別、決策與控制所面臨的亟待解決的問題出發，精準選擇應用場景。例如在化工生產中，對于那些危險且復雜的化學反應過程，如何實現精準的參數控制和安全監控是關鍵問題，需要針對這類場景進行深入研究。
其次是確定目標。要以最優秀的操作人員、工程師和管理者為參考目標，并努力達到和超越他們的水平。這就要求工業智能系統能夠學習和吸收人類專家的經驗和智慧，并在此基礎上進行創新和優化。
再者是采用系統工程方法。要利用工業大數據和端邊云架構，建立生產過程數字孿生系統。通過收集和分析大量的生產數據，構建與實際生產過程相對應的數字模型，以便更好地進行模擬、優化和決策。同時，要將工業互聯網、工業人工智能、工業元宇宙與工業應用場景緊密融合與協同，研發工業智能系統。
最后是機制創新。研究單位、高技術公司和制造企業要形成合作機制，包括基礎研究、技術研發、工程應用和產品化等長期穩定的合作研究機制和研發團隊。通過跨學科團隊研發模式，將學科方法與技術研發相結合，共同推動工業智能系統的發展。
綜上所述，工業智能的實現是一個復雜而系統的工程，需要我們充分認識傳統工業系統的不足，積極探索企業綜合自動化與智能化系統，借助新一代信息技術開辟新途徑，并遵循科學的研發思路和方法。只有這樣，才能推動工業智能不斷向前發展，實現制造業的轉型升級和高質量發展。
