工业人工智能驱动的流程工业智能制造丨Engineering

导语

基于对流程工业特点和运行现状的分析，以及全球智能制造产业的发展，东北大学的杨涛等研究人员提出了一种流程工业智能制造新模式，即工业人工智能、工业互联网与流程工业的深度融合。他们针对流程工业现有的由企业资源规划、制造执行系统和过程控制系统组成的三层结构的发展现状进行了总结，并对流程工业所采取的决策、控制和运营管理进行了分析；在此基础上，阐述了智能制造框架的含义，提出了基于人机协作的智能优化决策系统和智能自主控制系统的设想；最后，分析了在流程工业中成功部署智能制造所面临的科学挑战和关键技术。

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。制造业是国民经济必不可少的基础产业，是支撑经济持续增长和世界经济的重要力量。离散制造是一个物理过程，产品可以单独计算，因此容易将制造过程数字化。离散制造更强调满足个性化的需求和柔性制造，但是，流程工业的生产经营方式具有较为明显的不容易数字化的特点。例如，原料的选取往往不同，而生产过程通常也会涉及不同的物理以及化学反应，涉及的机理较为复杂。对于流程工业来说，生产过程是连续的、不能停止的，过程中任何一个环节出错，都会直接影响整条生产线以及成品的质量。由于流程工业过程中对原材料、生产设备、工艺参数等无法实时测量或检测。流程工业的上述特点表现为测量难、建模难、控制难和优化决策难。

经过几十年的发展，我国的制造行业已经有了跨越式的进步，整体行业规模迅速提高，整体实力不断变强。目前，中国是世界上门类最齐全、规模最大的制造业国家，也是世界上唯一一个在联合国工业分类中包含所有工业类别的国家。我国制造业面临的主要问题是能耗高、资源消耗高、产品附加值低、环境污染严重。因此，要实现制造过程的高效化与绿色化。

高效化的涵义是在市场或原材料可能发生变化的情况下，实现整个生产过程的产品质量、产量、成本、消耗等综合生产指标的优化调控。高效化会带来产品的高绩效和高附加值，同时使企业的利润最大化。绿色化指的是对能源和资源的有效利用，通过尽可能降低能源和资源的消耗，实现污染物零排放以保护环境。

为了实现流程工业的高端化、绿色化、智能化，需要将工业人工智能、工业互联网与流程工业领域知识深度融合，开发人工智能算法和人工智能自主系统，以补充和提升知识型工作者的能力。

目前还有以下亟待解决的关键技术问题：

（1）复杂工业环境下运行工况的多尺度多源信息的智能感知与识别；

（2）复杂工业环境下基于5G 的多尺度多源信息快速可靠的传输技术；

（3）系统辨识与深度学习相结合的复杂工业系统智能建模、数字孪生与可视化技术；

（4）关键工艺参数和生产指标的预测与追溯；

（5）复杂工业系统的智能自主控制技术；

（6）人机合作的智能优化决策方法；

（7）智能优化决策与控制一体化技术；

（8）“端-边-云”协同实现工业人工智能算法的技术。

制造和生产过程的信息物理系统

关键词：工业人工智能；工业互联网；智能制造；流程工业

以上内容来自：Tao Yang,  Xinlei Yi,  Shaowen Lu,  Karl H. Johansson b,  Tianyou Chai. Intelligent Manufacturing for the Process Industry Driven by Industrial Artificial Intelligence[J]. Engineering,2021,7(9):1224-1230.

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原文链接：http://www.engineering.org.cn/en/10.1016/j.eng.2021.04.023

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ISSN 2095-8099

CN 10-1244/N

IF 12.8 Q1

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