如何在工業運營中為 AI 做好準備？
發布時間：2025-05-12 作者：www.xstr.xyz
在制造和加工行業，出于安全和環境考慮，通常會逐漸采用新的工業自動化技術。盡管行業采取了這種謹慎的態度，但在過去幾年中，AI 已成為整個行業的一個重要趨勢。它代表著該行業的下一個重大發展階段，能夠以傳統工具無法做到的方式提升生產效率。
如今，AI在工業領域最常見的應用是設備監控 —— 尤其是像泵和壓縮機這樣的大型資產 —— 以幫助預測潛在故障。許多工業設施已經在使用資產管理軟件。AI通過分析歷史和實時數據來識別和降低風險，從而增強了該軟件的功能。
除了維護方面的應用，AI也越來越多地用于流程優化以及處理那些僅靠先進過程控制無法解決的復雜問題。
有些人可能會疑惑，既然已經有了先進過程控制（APC），為什么還需要AI。原因在于，先進過程控制依賴于第一性原理模型，這意味著當過程遵循已知的科學定律并且可以被準確建模時，它能表現良好。然而，在流程高度可變、難以建模或需要多個假設的情況下，AI 可以適應并找到傳統 APC 無法適應的模式。
這并不意味著先進過程控制不再重要。但重要的是要認識到，現有的APC技術可以通過AI得到補充，在傳統建模存在不足的領域改善決策制定。
制造商為何轉向 AI
最近幾年，我們看到工業公司在面臨大型或復雜的流程問題時開始考慮采用AI，尤其是傳統方法難以解決的長期問題。當其他方法被證明無效時，AI 提供了一個可行的解決方案，它能夠使用歷史數據制定有針對性的策略來幫助客戶實現他們的目標。
對于大型制造企業來說，AI在處理多單元和全廠范圍的挑戰時很有價值，它可以通過數據收集和匯總在全廠范圍內對復雜系統進行分析。例如，一家煉油廠通過采用AI技術實現了過程優化。該煉油廠通過收集歷史數據來構建一個神經網絡控制器，這個系統為分布式控制系統（DCS）提供控制設定點，實現了新的過程優化。它還整合了成本數據，使 AI 能夠調整生產策略以提高效率和盈利能力。
這也是我們往往看到，規模較小的公司更難以利用 AI，因為它們缺乏全面數據收集的基礎設施和投資 AI 驅動的分析平臺所需的資源。如果無法使用這些工具，或者無法有效集成這些工具的工程工作，他們在解決復雜問題時將面臨更大的挑戰。
控制系統供應商正在積極采用 AI 并為客戶擴展資源，這有助于彌合大型和小型制造企業之間在AI應用方面的差距。
這種可訪問性意味著制造商應該現在就開始準備。最大限度地收集數據是使用 AI 的關鍵，即使您計劃采用 AI 可能還需要幾年時間。由于 AI 依賴于歷史和實時數據，因此沒有強大數據收集能力的企業在實施AI 時將難以有效發揮AI的價值。
為 AI 做準備的最佳方法是確保您的運營數據結構良好，并且可供未來的 AI 應用程序訪問。
了解 AI 可以做些什么來改進您的生產過程、如何準備您的運營數據以及選擇 AI 技術時要考慮的因素，這些都是 AI 采用過程中的關鍵步驟。圖片來源：Hargrove
為工業運營選擇合適的 AI 技術
并非每個 AI 平臺都適合工業應用。許多 AI 開發人員專注于數據科學，但缺乏控制系統專業知識，導致解決方案不優先考慮可靠性和安全性。制造商應從了解其特定制造流程和控制系統的供應商那里選擇 AI 解決方案，以確保系統按預期運行。
同樣重要的是要認識到，操作員通常是最抗拒 AI應用的阻力之一，因為 AI 對他們來說就像一個黑匣子，可能做出他們無法輕易解釋的決定。在實施 AI 工具時，全面的培訓、清晰的溝通和嚴格的測試是建立信任和確保順利推出的關鍵。如果 AI 在早期就造成了問題，那么重新獲得信任可能很困難。
在工業環境中采用 AI 時，網絡安全是另一個重要的考慮因素，尤其是在使用基于云的第三方 AI 解決方案時。將控制系統連接到外部 AI 平臺可能會引入漏洞，從而增加網絡威脅的風險。隨著 AI 應用的不斷增加，制造商應與其 IT 和 OT 安全團隊密切合作，以確保 AI 解決方案符合行業標準的網絡安全協議和網絡防護措施。
以人為本的工業AI系統
將AI集成到工業運營中有助于制造企業更精確地管理生產線、監控設備運行狀況和協調供應鏈。雖然這些技術成就推動了生產力的提高，但現代制造的成功取決于該技術與人類操作員和技術人員的配合程度。
制造工廠和工業設施中的智能系統必須適應不同的技能水平，考慮不同的身體能力并提供可訪問的接口。成功的工業自動化可以平衡數據驅動的智能與以人為本的設計原則，解決員工問題，并構建可訪問的系統，從而提高制造能力。
機器操作員和維護技術人員常擔心 AI 系統會取代他們的判斷或削弱其在質量控制中的作用。然而，成功集成 AI 的制造設施證明，自動化監控通過處理常規數據收集，反而放大了員工的專業能力，使團隊能專注于復雜問題解決。熟練操作員如今負責訓練 AI 質量控制系統并配置自動化監控工具，將生產經驗轉化為更優的過程控制。
多年的制造實操經驗使技術工人具備獨特優勢，可以成為 AI 系統的培訓者和優化者。經驗豐富的操作員利用對生產波動和質量標準的深刻理解，教會自動化系統識別正常運行狀態和潛在問題。他們的實踐知識有助于捕捉自動化監控可能遺漏的細微異常，構建更可靠的質量控制流程。
集成AI的自動化系統將為操作員創造應用專業知識的新機會。團隊主導系統配置，設定精確的警報閾值并為特定制造場景定制自動化響應。當工人根據實際生產條件塑造這些系統時，他們會發現自動化增強而非取代了其關鍵決策能力。
未來十年，制造工廠可能出現預判操作員需求的 AI 系統。智能工廠或配備自適應工作站，識別個體工人并自動調整高度、控制布局和信息顯示，匹配預設偏好。這些個性化環境將兼顧所有能力水平的工人，同時在輪班中維持一致的生產標準。