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      工業(yè)制造可持續(xù)發(fā)展之路 – 結合AI的混合模型成為新常態(tài)

      http://www.kblhh.cn 2021-11-09 17:11 來源:艾斯本

      艾斯本

      畢馬威中國于今年2月發(fā)布了一份題為《百舸爭流:“十四五”規(guī)劃行業(yè)影響展望》的報告。畢馬威預計,在工業(yè)制造領域,中國將繼續(xù)推進“制造強國”的重大目標。主要趨勢包括數(shù)字化轉型和智能制造;加快發(fā)展核心技術,增強自主能力、安全性和可靠性;強化綜合供應鏈網絡和產業(yè)集群優(yōu)勢。

      除了工業(yè)制造,能源領域也是重點。畢馬威的同一份報告指出,“十四五”規(guī)劃將致力于打造綠色和低碳經濟,并發(fā)展可再生能源。這項新能源規(guī)劃的主要方面包括:加強戰(zhàn)略性新興產業(yè)的發(fā)展;加快推動低碳發(fā)展;促進清潔和低碳能源的安全和高效利用;支持有條件的地方率先達到碳排放峰值;制定2030年前碳排放達峰行動方案。

      上述針對中國工業(yè)制造和能源的計劃與艾斯本的戰(zhàn)略——推動數(shù)字化轉型和通過人工智能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展——不謀而合。

      結合領域專業(yè)知識與工業(yè)AI提高整體效率

      艾斯本首席技術官Willie K Chan強調了問題的關鍵:“領域專業(yè)知識是區(qū)分工業(yè)人工智能與更通用的人工智能的關鍵。未來,工業(yè)AI能將指導資本密集型行業(yè)進行創(chuàng)新和提高效率。”

      在工業(yè)AI的支持下,普通工程師無需成為高級數(shù)據(jù)專家或專業(yè)工程師即可利用機器學習。事實上,人工智能算法只占軟件源代碼的5%,其余95%均來自領域專業(yè)知識。

      數(shù)字化轉型是實現(xiàn)自優(yōu)化工廠愿景不可或缺的一環(huán),而結合了基于AI的數(shù)據(jù)洞察、行業(yè)特定的第一定律模型和領域專業(yè)知識的新技術則是促成這一愿景的關鍵。這項技術的初衷顯然是為了交付全面的業(yè)務成果,以滿足資本密集型行業(yè)的需求。企業(yè)需要確保選擇適合的人工智能解決方案,結合領域專業(yè)知識,以提供可衡量的價值,并更快獲得投資回報(ROI)。

      通過數(shù)字化帶來價值

      眾所周知,疫情加速了資本密集型行業(yè)對數(shù)字化的需求。不過,企業(yè)最好審慎地衡量投資回報,以確保從所部署的技術中獲得價值。

      例如,石油和天然氣巨頭印度巴拉特石油公司(BPCL)使用數(shù)字孿生來跟蹤排放,由此產生的數(shù)據(jù)有助于識別趨勢、糾正錯誤、優(yōu)化生產以及減少碳排放。數(shù)字孿生使BPCL每年節(jié)省約60萬美元,在提高利潤率的同時實現(xiàn)可持續(xù)性。

      中國藍星(集團)是一家從事新材料開發(fā)的中國化工企業(yè)。公司選擇Aspen Mtell和Aspen ProMV資產績效管理(APM)軟件來加速全球十多個生產基地的數(shù)字化轉型。這些技術的部署幫助藍星實現(xiàn)卓越運營,并能夠利用人工智能和機器學習模型。此次合作使藍星在其整個特種化學品業(yè)務中顯著改進生產,通過對其所有關鍵設備資產進行預測性和規(guī)范性分析,盡早預測過程偏差,避免產品質量問題并減少計劃外的停機時間。通過加速數(shù)字化轉型,藍星得以在動蕩、不確定、復雜和模糊 (VUCA) 的環(huán)境下充分把握全球市場機遇。

      Aspen Mtell挖掘歷史和實時操作及維護數(shù)據(jù),在資產退化和發(fā)生故障之前,精確識別故障指征,預測未發(fā)生的故障并規(guī)定詳細的行動,以減輕或解決問題。Aspen ProMV多元分析創(chuàng)建了一個模型,使數(shù)據(jù)更可見、更容易解讀,這樣工廠就可以快速識別是什么驅動了過程中的數(shù)百或數(shù)千個變量。Aspen Mtell和Aspen ProMV共同幫助企業(yè)通過工業(yè)AI實現(xiàn)其戰(zhàn)略數(shù)字化目標。

      混合模型將成為新常態(tài)

      面對新常態(tài),企業(yè)越來越需要采用將機理模型和人工智能驅動模型相結合的混合模型來更準確、更自主地優(yōu)化復雜操作,尤其是能源轉型技術方案。對于資本項目,估算和項目進展的透明度可以釋放價值。要高效地管理項目風險,必須實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、分析基準和共享數(shù)據(jù),以提高速度和確定性。最終使資產設計更敏捷、更明智和更具協(xié)作性,使執(zhí)行過程更順暢、更可預測。

      例如,中國石油工程公司的全資子公司中國寰球工程公司(HQC)安裝了Aspen HYSYS Dynamics軟件,以便在關鍵系統(tǒng)的設計階段實現(xiàn)最大的安全性、產能和利潤。動態(tài)過程模擬軟件的部署非常方便,它推進了HQC的數(shù)字化轉型,在資產生命周期的早期增加資產價值并提高績效。通過使用aspenONE Engineering軟件對資產生命周期的設計階段進行數(shù)字化改造,鞏固HQC的市場領導地位,更敏捷地響應業(yè)主和運營商 (owner-operator) 客戶的需求,力爭在全球工程和建筑行業(yè)搶占先機。

      可持續(xù)的前進之路

      通過將AI能力嵌入現(xiàn)有的運營技術(OT)和信息技術(IT),企業(yè)將能夠在盈利能力和可持續(xù)性之間取得平衡。這樣的公司將在新的行業(yè)常態(tài)下更有效地應對雙重挑戰(zhàn):為不斷增長的人口提供充分的資源,提高人們的生活水平,同時推進可持續(xù)發(fā)展目標。

      在動蕩的市場中,供應鏈管理至關重要,因為可持續(xù)性和彈性是同一枚硬幣的兩面。日本最大的食品容器制造商和物流供應商FP公司在這一方面堪稱典范。日本FP公司通過回收廢舊食品容器和PET瓶來推動環(huán)境改善。由于每月售出的容器超過10億個,因此銷售回收的產品需要成為一種經濟上可持續(xù)的活動。為此,公司選擇了aspenONE Supply Chain Management(SCM),以高效、可持續(xù)以及環(huán)保的方式提供穩(wěn)定、敏捷的食品配送。

      工業(yè)AI可以幫助企業(yè)駕馭日益復雜的供應鏈選擇和決策。隨著降低成本和碳足跡成為重點議程,全球碳減排格局不斷變化,整個亞洲都必須關注能源轉型。

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