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以工业AI构建自优化工厂,艾斯本助力企业数字化转型

2020-10-26e-works王阳

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下一代工业AI解决方案正在改变流程行业的工作方式,而自优化工厂标志着卓越运营的未来。
    IoT Analytics发布的《工业AI市场调查:2020-2025年》报告预测,到2025年,全球工业AI市场规模将从2018年的逾110亿美元扩大至2025年的725亿美元。
     在这份报告中,共归纳出工业AI三个主要应用场景。首先是预测性维护,2019年占据了工业AI 24%以上的市场份额;其次是质量、可靠性和安全保证,在工业AI应用案例中约占20.5%的市场比重;位居第三的是流程优化
    在艾斯本大中华区总经理丁少杰看来,流程优化可能是工业AI应用中最受关注的场景,但同时也是最难以实施的应用案例之一。因为流程优化涉及到多种基于AI的跨系统能力:譬如自动执行重复的人工任务;支持完成跨多个应用的实时决策;在不同的业务维度上延长资产生命周期并对价值链进行优化等等。工业AI中流程优化还需要应用先进的机器学习方法,包括强化学习和复杂的深度学习神经网络,可从不同的数据源、资产和工艺流程中获取信息和洞察力。
    作为优化资产绩效的领导软件供应商,艾斯本专注于帮助流程工业提供一个涵盖设计、运营、运维全生命周期的智能工厂解决方案。丁少杰告诉记者,艾斯本最近推出了aspenONEV12版本,这是帮助客户加速实现智能工厂的一个关键里程碑——通过工业AI技术的应用,帮助客户实现自优化工厂。
工业AI成大势所趋
    工业AI的意义在于,通过打造集成化AI应用实施环境,把AI技术研究成果和工业应用场景深度融合,助力企业提质增效降本,加速企业数字化转型升级。
    现阶段,很多资本密集型企业都在自主研发工业AI和可持续发展战略以引领未来工厂的建设,在这个过程中,通过AI技术赋能流程优化以实现更安全、更环保、更持久和更快速的运营,以创造一个更卓越的未来工厂。
    从另一个角度来看,推动AI技术在工业领域落地还有着诸多制约因素,譬如技术门槛高,AI人才输出短期难以有效补充;行业缺乏统一标准,没有统一系统、无法制式和量产化;应用开发和实施成本高,无法快速进入企业现场;所依赖的数据的完整性和质量有待提高;应用场景的碎片化、个性化、专业化制约着复制推广和用户接受程度;另外,智能的建模分析是实现工业智能的基础,因此还需要打破工业领域知识和数据建模分析的专业壁垒。
    在流程工业中,有非常复杂的互联资产、工艺过程和系统的实际操作性能,对这些资产的精准建模至关重要。艾斯本的做法是,将其传统、也是最具优势的First Principles(化工过程第一定律)建模技术,结合AI分析方法,形成独特的面向流程工业的混合模型技术。丁少杰称,这也是艾斯本V12版本面向流程优化最大的优势之一。
以混合建模响应市场变化
    艾斯本将混合建模分为了三种类型:
  • 第一种混合模型是AI-driven的混合模型,主要以大数据驱动的新型模型;
  • 第二种是Reduced Order降维/降序的混合模型,它将流程模拟的结果用大数据分析的方法,把一个严格机理模型的复杂模型转变为一个非线性的数据模型;
  • 第三种是First Principles-Driven模型,把流程模拟和大数据分析数据结合在一起。
    艾斯本大中华区绩效工程技术总监胡宇湘指出,艾斯本的建模技术有非常明显的优势,既充分考虑了对工业流程行业背景的知识,包括对工艺过程的理解、对设备性能的了解、以及对这些操作约束的理解等等,还考虑了最基本的质量能量平衡的原则,再结合新的技术,所以它跟所有的纯AI技术非常大的区别在于艾斯本软件产品背后95%是工业知识,只有5%是AI code的算法。
    混合建模技术使得艾斯本可以帮助客户快速响应市场的变化。比如应对不确定性的宏观环境,疫情的影响,以及其他市场变化等,当企业需要降低生产能力或者提高某一种生产产品的能力时,这样的模型能够快速适应、快速地部署,实现生产的优化。
    以流程工业的炼厂为例。炼厂可以通过实施Aspen Unified来调整计划和调度,并与先进过程控制(APC)、动态优化等闭环自动化系统相协调,从而获得更高效率。在多变的市场条件下,帮助工厂达至更有能力、更敏捷、更灵活、更安全和增加利润的目标。Aspen Unified将计划和调度集成在一个单一环境,连接不同业务部门,并提高了可视性以改善决策。值得一提的是,该解决方案可在云中部署,提供了更强大的可扩展性。
 助力自优化工厂实现
    在充满不确定性的大环境中,流程行业和各类资本密集型企业正经历着不同于以往的供需波动,而想要快速应对各种市场环境,就需要全新的资产优化方案。此外,企业对效率和盈利能力有更高的期望,因此实现可持续发展目标的压力也越来越大。正因为如此,流程行业已开始加速实施数字化转型,并推进企业的卓越运营和创新。
    丁少杰告诉e-works记者,下一代工业AI解决方案正在改变流程行业的工作方式,而自优化工厂标志着卓越运营的未来。
    过去40年,艾斯本为流程行业和各类资本密集型企业构建解决方案,经历了各种挑战,从中累积了丰富的经验。这也使得艾斯本可以帮助客户在没有数据科学专业知识的情况下将AI应用于关键流程中,并为缺乏深入掌握流程知识或经验的新用户提供更好的支持。
    丁少杰指出,艾斯本V12版本解决方案为企业提供了更高的建模精度、更深入的企业洞察能力和更合理的的总拥有成本。特别是V12版本中史无前例的工业AI混合建模能力,专为流程行业和各类资本密集型企业设计。通过从企业资产中获取数据,应用AI技术、化工过程第一定律以及艾斯本的领域专业知识,可以快速地、更广范围地为企业提供更全面更准确的模型。
   艾斯本 V12版本中,还包含了一系列先进的新功能:
   -  Aspen Maestro – Aspen DMC3 和Aspen Mtell的最新功能,通过指导缺乏经验的新用户构建特定模型或代理,能够更加快速地、自动的开发出更加精确的模型。
   -  Aspen Deep-Learning IQ– 能够构建更准确的模型和预测。
   -  Aspen Verify™ for Planning – 利用AI获取知识,并计划结果进行核查,预防可能出现的严重错误。
   -   Aspen Multi-Case– 可以轻松地在内部或云中同时运行数千个模拟案例以取得更完整的分析,并使用该结果进行复杂操作,更快地做出更准确的决策。
   -   Aspen Event Analytics – 提供对生产活动的快速洞察。迅速、便捷地调查意外生产活动加快纠正行动决策。监视和检测实时事件,以实现及时的早期干预。
   -  Aspen MES Collaborative– 提供企业互联。利用企业级历史数据汇总数据,并连接各种现场数据点以消除数据孤岛。
   -  Aspen Cloud Connect– 提供具有高性能和安全性的灵活连接,以便将数据从边缘传输 到云端。
   -  Aspen Capital Cost Estimator Insights(ACCE) – 通过ACCE和Aspen Enterprise Insights的集成来理顺用户体验,在混合云环境中提供可视化和协同工作流。
责任编辑:王阳
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