★本刊記者/文曉

西門(mén)子數字化工業(yè)集團工業(yè)人工智能團隊主管曹子諫

當前，以人工智能為代表的新興科技正從數字化的“星辰大?！?，成為推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)際驅動(dòng)力。深耕工業(yè)人工智能領(lǐng)域30余年，西門(mén)子對于人工智能與垂直行業(yè)融合有深切的理解和深厚積淀。西門(mén)子數字化工業(yè)集團工業(yè)人工智能團隊主管曹子諫博士表示：“西門(mén)子堅定認為工業(yè)人工智能會(huì )是未來(lái)自動(dòng)化發(fā)展的核心引擎之一，必將重構自動(dòng)化的未來(lái)。與此同時(shí)，西門(mén)子在中國工業(yè)人工智能領(lǐng)域的業(yè)務(wù)探索已經(jīng)取得了積極的發(fā)展；技術(shù)在不斷創(chuàng )新，行業(yè)應用也在持續擴展和深入，集聚和復制擴展效應初步顯現，已經(jīng)成為了各行業(yè)數字化轉型與智能創(chuàng )新方面的重要支持力量?！?/p>

將人工智能融入自動(dòng)化

據曹子諫博士介紹，目前西門(mén)子很多的自動(dòng)化和數字化的產(chǎn)品以及產(chǎn)品組合均“融入”了人工智能相關(guān)技術(shù)，包括：西門(mén)子的一些產(chǎn)品正在為人工智能提供算力和運行環(huán)境的承載能力；一些產(chǎn)品為人工智能的算法模型以及應用開(kāi)發(fā)部署提供管理工具；一些產(chǎn)品為人工智能提供所必需的底層數據；還有一些產(chǎn)品則直接嵌入了人工智能的算法模型進(jìn)行能力提升和功能拓展。

其中，與未來(lái)自動(dòng)化相關(guān)的產(chǎn)品組合與人工智能相融合，在服務(wù)于中國本土客戶(hù)的過(guò)程中主要聚焦在質(zhì)量方面，主要涉及質(zhì)量檢測（發(fā)現問(wèn)題），質(zhì)量剖析（分析原因），質(zhì)量提升（工藝優(yōu)化）三個(gè)方面。因為符合中國制造從量大到質(zhì)強的核心訴求，目前該領(lǐng)域業(yè)務(wù)發(fā)展勢頭良好，在金屬成型，光伏基材，食品飲料，冶金和電子行業(yè)頗受客戶(hù)認可，取得了不錯的成績(jì)。

挖掘工業(yè)數據價(jià)值

工業(yè)場(chǎng)景中無(wú)時(shí)無(wú)刻都在產(chǎn)生海量的數據，有的是控制參數，有的是過(guò)程記錄，有的是監測信息，有的是檢測結果。與消費級市場(chǎng)所處理的數據相比，這些工業(yè)數據同樣量很大，同時(shí)還有維度更廣，數據實(shí)時(shí)性更強，隱私保護要求更嚴苛，數據解釋的專(zhuān)業(yè)性更強等特點(diǎn)。如何能夠通過(guò)先進(jìn)的人工智能算法和行業(yè)經(jīng)驗分析數據，讓其產(chǎn)生價(jià)值并為企業(yè)所用至關(guān)重要。

曹子諫博士認為，對于工業(yè)數據的價(jià)值挖掘，第一個(gè)要解決的問(wèn)題是在哪處理這些數據，在本地，在云端，還是在邊緣？不同的工業(yè)數據因為其自身的數據特質(zhì)不同，待分析的目標不同，因此很難用一套數據分析系統來(lái)解決所有問(wèn)題。西門(mén)子在分析和挖掘工業(yè)數據價(jià)值的過(guò)程中，特別重視在合適的地方通過(guò)合理的方式進(jìn)行工業(yè)數據的整備和分析。因此西門(mén)子提供基于MindSphere這樣的云端數據分析服務(wù)，也拓展了Industrial Edge這樣的邊緣側數據分析和推演系統，還進(jìn)一步完善了SCADA這樣在工廠(chǎng)車(chē)間層級采集底層工業(yè)過(guò)程數據的基石系統。這些系統讓很多行業(yè)的工業(yè)數據在最合適的地方用最合適的方法進(jìn)行了有深度的價(jià)值挖掘。

深入挖掘并利用工業(yè)數據價(jià)值對于中國工業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，仍處于起步探索階段，難免會(huì )面臨重重挑戰。對此，曹子諫博士深有感受，基于歷史項目的經(jīng)驗，西門(mén)子工業(yè)人工智能團隊經(jīng)常面臨到的顯性挑戰會(huì )涉及：數據不可讀、數據不完整、數據不連續、數據有缺失、數據不對齊以及數據顆粒度不細等。然而，更深層次的挑戰在于“慣性”思維，不少企業(yè)的想法是“先采數，再分析”，先期投入巨資建立龐大的物聯(lián)網(wǎng)平臺以及數據中臺等系統，也從底層設備采集到大量的數據，然后就開(kāi)始要找數據分析團隊來(lái)挖掘其中的價(jià)值；客戶(hù)經(jīng)常會(huì )意識到這樣的情況：似乎大量的數據都已經(jīng)采集到手，但并不知道如何讓數據產(chǎn)生價(jià)值。

“這些企業(yè)不知道的是，不帶著(zhù)具體業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和分析目標的數據采集，通常采集到的數據都是無(wú)效的。不僅數據分析工作無(wú)法進(jìn)行，而且會(huì )導致數采系統的重復建設?！辈茏又G博士表示：“對此，建議企業(yè)帶著(zhù)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和目標來(lái)看待數據分析，讓數據分析工程師前置到數據采集工作中，用正確的視角定義待采集的數據，用正確的方法采集數據，并保障數據的高質(zhì)量；而不是讓數據分析工程師對著(zhù)一堆龐大但是無(wú)意義的數據進(jìn)行挖空心思的分析?！?/p>

強化學(xué)習是AI未來(lái)熱點(diǎn)領(lǐng)域

作為自動(dòng)化設備與系統的行業(yè)領(lǐng)導者，西門(mén)子對于各種經(jīng)典自動(dòng)化控制與先進(jìn)控制技術(shù)有較深的理解，相應的行業(yè)應用也很豐富。曹子諫博士透露，西門(mén)子正在利用機器學(xué)習技術(shù)/深度學(xué)習技術(shù)對先進(jìn)控制技術(shù)中的模型預測控制進(jìn)行了提升和擴展，設計出一種有深度的模型預測控制系統，其基本特征包括：（1）利用數據驅動(dòng)的深度監督學(xué)習算法（代替機理和數理模型）進(jìn)行質(zhì)量趨勢預測；（2）增加深度強化學(xué)習算法的應用比例進(jìn)行動(dòng)態(tài)的滾動(dòng)參數尋優(yōu)。

“其中強化學(xué)習是AI中的一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域，強調如何基于環(huán)境而行動(dòng)，以取得最大化的預期利益，其關(guān)注點(diǎn)在于尋找探索和利用之間的平衡?！辈茏又G博士強調。

跳出制造業(yè)這個(gè)范疇，AlphaGo的巨大成功掀起了圍棋界三千年未有之大變局，也使得背后的深度強化學(xué)習漸為大眾所知悉。西門(mén)子也正在自動(dòng)化控制領(lǐng)域推進(jìn)類(lèi)似的探索。

在中國西北方一個(gè)大型的光伏材料生產(chǎn)基地里，西門(mén)子的人工智能增強控制系統由IPC和PLC系統進(jìn)行承載，運行在IPC上的智能分析程序給PLC動(dòng)態(tài)下發(fā)優(yōu)化后的控制指令。兩者相互配合正在幫助客戶(hù)對光伏基材的工藝控制進(jìn)行優(yōu)化，縮短早期溫度調節的時(shí)長(cháng)，減少溫度的波動(dòng)范圍，提高了引晶的成活率，減少過(guò)程中的斷棒風(fēng)險，進(jìn)而幫助客戶(hù)提高了平均單產(chǎn)，在日益激烈的新能源市場(chǎng)中建立競爭優(yōu)勢。

在中國東北一個(gè)大型的粉末狀食品添加劑工廠(chǎng)里，西門(mén)子的人工智能增強控制系統同樣運行在IPC上，不過(guò)其驅動(dòng)的對象變成了過(guò)程行業(yè)的DCS。這個(gè)系統正在幫助客戶(hù)提高粉末食品添加劑中的水分控制精度，減少生產(chǎn)中的損耗和能耗，同時(shí)降低生產(chǎn)過(guò)程中的人為干預，實(shí)現經(jīng)濟效益的最大化。

做工業(yè)原生的人工智能是西門(mén)子關(guān)注的焦點(diǎn)

人工智能的發(fā)展關(guān)鍵是找到能發(fā)揮其價(jià)值的應用場(chǎng)景，只有實(shí)際落地于中國工業(yè)企業(yè)最關(guān)注的應用領(lǐng)域中，才能發(fā)揮最大的價(jià)值。對此，曹子諫博士深表認同：“中國正在從制造大國向制造強國邁進(jìn)，與此同時(shí)‘雙碳’政策也在賦予中國制造企業(yè)更多的歷史使命。從這些制造企業(yè)原生的訴求出發(fā)，做工業(yè)原生的人工智能是西門(mén)子關(guān)注的焦點(diǎn)?！?/p>

何謂工業(yè)原生的人工智能？曹子諫博士做了詳細解釋?zhuān)?/p>

首先是“原生”于工業(yè)的應用場(chǎng)景。隨著(zhù)技術(shù)、算法、資源和人才的不斷充實(shí)，人工智能正在觸及工業(yè)的各個(gè)方面，從普遍接受的設備預測性維護、產(chǎn)品外觀(guān)檢測、物流調度等方面，更多開(kāi)始在人、機、料、法、環(huán)等工業(yè)原生需求領(lǐng)域驗證了人工智能的價(jià)值；未來(lái)還將會(huì )有更多制造場(chǎng)景與智能技術(shù)進(jìn)行創(chuàng )新融合，催生出更多新模式。一些工業(yè)核心和底層的問(wèn)題正在被人工智能加速解決。

其次是“原生”于工業(yè)的現場(chǎng)系統。工業(yè)現場(chǎng)側的自動(dòng)化技術(shù)和系統自身也在不斷革新，例如支持本地應用開(kāi)發(fā)運行維護的工業(yè)邊緣計算系統，高性能低功耗的工業(yè)計算機，以及帶有算力資源的PLC可編程邏輯控制器和支撐軟件工具等。人工智能的應用開(kāi)始在增強的自動(dòng)化系統中被收集、處理、分析和推演，開(kāi)始形成一個(gè)工業(yè)現場(chǎng)側的生態(tài)圈。

對于人工智能未來(lái)在中國工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展，曹子諫博士充滿(mǎn)信心和期待：“我們相信中國制造業(yè)企業(yè)會(huì )更加廣泛地擁抱工業(yè)人工智能，西門(mén)子工業(yè)人工智能將繼續深入行業(yè)實(shí)踐，幫助客戶(hù)提升從數據收集整備，到模型訓練優(yōu)化，以及應用開(kāi)發(fā)落地的全局性能力。同時(shí)針對不同屬性制造業(yè)企業(yè)的深層次差異化需求，西門(mén)子工業(yè)人工智能的技術(shù)形態(tài)也有所側重，西門(mén)子在未來(lái)自動(dòng)化中重視工業(yè)人工智能的骨骼（算力承載系統），血液（數據采集和總線(xiàn)等），心臟（開(kāi)發(fā)和運行系統），以及大腦（增強決策與控制系統）等方面的產(chǎn)品和產(chǎn)品組合布局?！?/p>

摘自《自動(dòng)化博覽》2022年12月刊