11月11日，2022世界工业和能源互联网博览会在常州召开。中国工程院院士柴天佑围绕《端边云协同的工业数字化网络化智能化》做主旨演讲。他认为实现流程工业的跨越式发展，需要将智能制造与流程工业的特点和目标相结合；充分利用大数据，将人工智能、移动互联网、云计算、建模、控制、优化等信息技术与流程工业物理资源深度融合；开发各种新功能来实现智能制造的目标。
“我国制造大国，只有不断培养数字化网络化智能化研发人员，才能成为制造强国。”柴天佑介绍，制造业主要有两种类型：一种是离散工业，包括机械设备制造业；另一种是流程工业，以石油化工、冶金、建材、能源等重要原材料工业为代表。
流程工业是国民经济的支柱产业，石化、化工、钢铁、有色等是典型的流程制造业。解决流程制造中资源、能源利用率和安全环保问题，亟须推动流程制造绿色化、低碳化、高端化、智能化发展。
“目前，企业生产管理过程的决策主要依靠人，企业管理者与工程技术人员通过信息系统获取数据并通过人的智能获取生产信息，依靠经验和知识识别复杂运行工况，决策生产指标、工艺参数、控制系统指令。然而，人的决策行为往往制约发展。人的素质不同，知识结构不同，因此难以实现生产制造全流程优化，难以实现个性定制高效化。”柴天佑说。
工业人工智能的本质是将人工智能技术与特定的工业场景相结合，实现设计模式创新、智能生产决策、资源优化配置等创新应用。工业人工智能赋予工业系统自感知、自学习、自执行、自决策、自适应的能力，使其能够适应复杂多变的工业环境并完成多样化的工业目标和任务，最终提高生产效率、产品质量和设备性能。
“要想创造更大的价值，就必须从产品设计、制造到服务，全过程的知识工作能够自动化的自动化，实现人机交互协作。”柴天佑说，产品的全生命周期包括设计、制造、服务三个阶段，期间需要两种劳动，一种是操作工，一种是知识工作者，而工业自动化主要解决了生产当中的操作工作的自动化，包括机器人、无线车，然而设计软件、管理软件、服务软件相关工作还得靠人，所以还无法实现产品全生命周期优化。工业人工智能主要是利用工业大数据，开发用于工况识别、预测以及决策的人工智能算法和人工智能系统；并设计用于智能决策和智能化管控系统的软件，以补充和提高知识工作者在生产和设计过程中的能力。此外，人工智能算法、运算能力和人机交互也是不容忽视的问题。
数据能带来什么价值？柴天佑以国家特意设立的重大基础研究电容镁砂工厂项目举例。电容镁砂是我们国家的战略物资，是用在航空航天和工业的耐火材料，它的熔化温度达3千度。项目以埋火方式，一边加料一边熔化，中间过程需要人眼观测。由于生产中发光，又有雾气，所以人眼很难看精准。项目计划研发一个智能化设备，一方面做人眼识别，提高加料精准度，一方面在边加料边熔化的动态过程中，做系统优化，采集数据到云端平台，通过数字孪生做模型进行试验，不断优化生产流程，提高生产效率。
柴天佑提出，将工业互联网发展为工业数字化网络化智能化的基础设施，要向“两头”延伸。
一方面向企业管理与控制系统下沉。在原有的工业管理与控制系统基础上增加智能数据采集、智能传感、5G和边缘控制系统。将原来的工业管理与控制系统发展成为基于新一代信息技术的自主可控的工业智能化决策与控制系统，将跨企业的工业互联网平台发展成为面向不同工业场景的专业化、智能化工业互联网平台。
一方面发展工业人工智能技术，研发产生价值的智能算法。将产品设计、产品制造与产品服务中目前只能依靠人的感知、认知、分析与决策能力和经验与知识来完成的影响经济效益的知识工作，实现知识工作的自动化和智能化，来显著提高经济效益。
扫一扫在手机打开当前页  |
