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ARC论坛探讨:人工智能技术(AI)工业领域的应用前景
  2022-11-23   

新冠疫情对生活和工作的方方面面都造成了很多影响和不确定性,企业和工厂管理者也更为紧迫地思考如何更有快速、有效地应对一系列前所未有的挑战,保持竞争优势。这也为人工智能技术的应用和发展提供了有利窗口。在2022年7月举办的ARC以“加速工业数字化转型与可持续发展”为主题的年度欧洲产业论坛中,对于目前人工智能技术的应用进展、与人类的优劣势对比,以及目前在流程行业的应用进行了广泛而深入讨论。

总体而言,目前人工智能应用仍然处于非常早期的阶段,但与人类工作者具有极强的互补性。同时,ARC也看到越来越多的人工智能技术应用来辅助决策,提高生产和运营效率,减少停机时间,提供预测性维护、优化供应链和降低能耗等方面能起到重要作用。

ARC认为理论上所有过程控制最终都可以由人工智能技术来控制,以下是确保部署成功所需的基本步骤:

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人工智能技术的应用仍处于非常早期阶段

根据ARC2022年度欧洲论坛的在线调查显示,人工智能的应用仍处于非常早期的阶段,大部分参与者的项目都处于“第一批产品和解决方案”、“研发”和“测试/挑选项目”阶段。

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目前您的人工智能项目处于哪一阶段?

与会的专家小组认为人工智能项目通常周期很长,在项目开启之前需要制定明确的战略方向、目标和关键考核绩效指标,确保项目能逐步推进,不受诸如管理团队变动等外部因素干扰。基于专家小组的观察实践,绝大部分项目(即使处于上图所示后四个阶段的项目)也很可能缺乏企业或集团层面的清晰的数字化转型战略。与此同时,大部分项目在数据收集、数据清理、数据分析、基础设施建设等基础工作中都需要配置非常多的时间和资源进行开发、部署和学习。

与人类工作者优劣势对比

我们相信人工智能技术应用的前景潜力巨大,有一天能够接管当前的大部分控制工作。这里将人工智能和人类工作者的优劣势进行对比,以期让两者取长补短,更有效地推动相关应用和实践。

人类工作者和人工智能技术在能力上可以互相补充。人类的创造力是不可替代的,人类会将过去积累的经验和知识应用到当前的工作中,但人类却不喜欢重复性工作。人工智能技术在这一点上的表现恰恰相反,高效且勤奋,但没有创造力。从这个角度来说,人类和人工智能技术有很大的协作潜力。人类需要在人工智能技术的应用过程中扮演众多角色,比如项目所有者、系统训练师、最终用户,并在整个项目生命周期中与人工智能应用保持互动。

人类工作者: 独具创造力和洞见,但并不完美

人类更擅长抽象概念,即使信息不完善,也可以做出判断,并对结果负责。具有专业知识,探索和归纳方面具有创造性。通常,人类工作者考虑的内容会更为全面,会将项目放置在更广阔的背景下思考,比如成果会如何在工厂中使用,目的是什么,对于市场会什么样的影响等等。

人类工作者不局限于眼前的工作内容,更会着眼于长期规划。比如除了对当前的产量负责,还会考虑长期的生产计划和员工满意度等感性话题。

人类工作者的独特优势还体现在可以上面提到的这些能力(专业知识和推演、概括能力)整合起来。比如操作人员可能没有当前压缩运行的详细数据,但是他却可以借用在其他压缩机进行维修和排除故障的经验。

于此同时,人类工作者的缺点和局限性也很突出,比如前后不一致、动作和响应不及时、情绪化、厌倦重复的工作内容、不愿意接受变化和挑战等等。除此之外,企业和组织面对的最大挑战之一是知识和经验的传承。比如,操作人员A犯了一个错误,但在后续的工作中类似的错误没有再出现。当该操作人员职位晋升后,她将经验分享给了继任者,有效地避免出现错误。但如果操作员A忘记转授这条经验教训,继任者很可能重蹈覆辙,需要重新学习。

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人类工作者的优势劣势对比

人工智能: 高效能,勤奋,但缺乏创造力

人工智能技术的几个公认特点包括高效、一致性好、不厌倦疲劳、可扩展、决策时无差别等。此外,它可以实时处理多个大数据集,并通过超参数调整和自动特征识别来实时并行数十种算法,人工智能技术在这一点上的表现远远超越人类的能力。

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人工智能技术的优劣势对比

我们看看现实生活中的实例。当设备发出异常声音时,经验丰富的操作员经验很可能会直接说出问题出在哪里,而人工智能系统需要一定的时间运算、检测才能得到类似的结论。但这位经验丰富的操作员很可能会觉得这些任务太枯燥、乏味,有一天辞职了。

在当今复杂的供应链体系中,我们也经常会遇到一个问题刚刚解决,新的问题又跳出来了。这时,往往需要很多具有丰富经验的人并行工作,但对他们来说也会到瓶颈,会发现以往的经验和直觉不够用。这种情况如果采用人工智能技术的系统就提供了解决问题的可行性。人工智能技术有能力处理来自不同供应商的数十个数据系统,创建虚拟供应链,将系统和数据交换在一起,呈现全貌,并系统性地解决问题。

通常,从长远来看,人类和人工智能可以互补、有效地合作,人类工作者保留高价值的任务,将枯燥、无趣、甚至危险的任务可能会被分配给人工智能来完成。此外,人工智能系统可以固化专业知识,加速初级操作人员的学习过程,并提供运行建议。

人工智能在过程控制中的应用

在讨论了人工智能技术与人类工作者优缺点后,研讨会的与会者选择“流程控制”来进行深入讨论,认为人工智能技术在流程控制领域能够弥补人类工作者的不足,并提高安全性。

  • 高级过程控制(Advance Process Control):我们已经很了解这一基于物理模型的属性,如机械,物理,化学等。

  • 密闭空间,采用机器人和人工智能技术来替代操作员。

理想情况下,从长远来看,所有的任务都可以由人工智能完成,以自主生产为目标。但一些与政治或治理相关的过程将继续由人参与,比如智慧城市,人工智能技术的适用性和作用相对较窄。

在向基于AI过程控制过渡的过程中,要考量的关键任务和因素:

  • 评估设施的数字化准备状态,当前自动化水平是影响整个项目的关键因素。 

  • 做瓶颈测试,找出差距; 

  • 确定哪些环节适合APC,哪些适合AI和机器学习;

  • 投资回报率和技术可行性;

  • 建立层次模型和基本的CAD规范。

总结

在研讨会中,我们可以看到,人力和人工智能协作在过程控制、物流和其他领域具有巨大的发展潜力,以提高效率、优化运营/资源配置、提高盈利能力,并以更可持续的方式加强竞争力。我们相信“自主生产”终有一天会逐步实现。

在人工智能的发展、尝试和应用全流程在红,人(用户)都将是最重要的核心要素之一,因为“人”是一切开始和结束的地方,从项目立项到项目部署和最终使用都要参与其中。


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