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畢馬威中國于今年2月發(fā)布了一份題為《百舸爭流：“十四五”規(guī)劃行業(yè)影響展望》的報告。畢馬威預計，在工業(yè)制造領域，中國將繼續(xù)推進“制造強國”的重大目標。主要趨勢包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能制造；加快發(fā)展核心技術，增強自主能力、安全性和可靠性；強化綜合供應鏈網(wǎng)絡和產(chǎn)業(yè)集群優(yōu)勢。

除了工業(yè)制造，能源領域也是重點。畢馬威的同一份報告指出，“十四五”規(guī)劃將致力于打造綠色和低碳經(jīng)濟，并發(fā)展可再生能源。這項新能源規(guī)劃的主要方面包括：加強戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；加快推動低碳發(fā)展；促進清潔和低碳能源的安全和高效利用；支持有條件的地方率先達到碳排放峰值；制定2030年前碳排放達峰行動方案。

上述針對中國工業(yè)制造和能源的計劃與艾斯本的戰(zhàn)略——推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和通過人工智能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展——不謀而合。

結(jié)合領域?qū)I(yè)知識與工業(yè)AI提高整體效率

艾斯本首席技術官Willie K Chan強調(diào)了問題的關鍵：“領域?qū)I(yè)知識是區(qū)分工業(yè)人工智能與更通用的人工智能的關鍵。未來，工業(yè)AI能將指導資本密集型行業(yè)進行創(chuàng)新和提高效率。”

在工業(yè)AI的支持下，普通工程師無需成為高級數(shù)據(jù)專家或?qū)I(yè)工程師即可利用機器學習。事實上，人工智能算法只占軟件源代碼的5%，其余95%均來自領域?qū)I(yè)知識。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實現(xiàn)自優(yōu)化工廠愿景不可或缺的一環(huán)，而結(jié)合了基于AI的數(shù)據(jù)洞察、行業(yè)特定的第一定律模型和領域?qū)I(yè)知識的新技術則是促成這一愿景的關鍵。這項技術的初衷顯然是為了交付全面的業(yè)務成果，以滿足資本密集型行業(yè)的需求。企業(yè)需要確保選擇適合的人工智能解決方案，結(jié)合領域?qū)I(yè)知識，以提供可衡量的價值，并更快獲得投資回報（ROI）。

通過數(shù)字化帶來價值

眾所周知，疫情加速了資本密集型行業(yè)對數(shù)字化的需求。不過，企業(yè)最好審慎地衡量投資回報，以確保從所部署的技術中獲得價值。

例如，石油和天然氣巨頭印度巴拉特石油公司（BPCL）使用數(shù)字孿生來跟蹤排放，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有助于識別趨勢、糾正錯誤、優(yōu)化生產(chǎn)以及減少碳排放。數(shù)字孿生使BPCL每年節(jié)省約60萬美元，在提高利潤率的同時實現(xiàn)可持續(xù)性。

中國藍星（集團）是一家從事新材料開發(fā)的中國化工企業(yè)。公司選擇Aspen Mtell和Aspen ProMV資產(chǎn)績效管理（APM）軟件來加速全球十多個生產(chǎn)基地的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這些技術的部署幫助藍星實現(xiàn)卓越運營，并能夠利用人工智能和機器學習模型。此次合作使藍星在其整個特種化學品業(yè)務中顯著改進生產(chǎn)，通過對其所有關鍵設備資產(chǎn)進行預測性和規(guī)范性分析，盡早預測過程偏差，避免產(chǎn)品質(zhì)量問題并減少計劃外的停機時間。通過加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，藍星得以在動蕩、不確定、復雜和模糊 (VUCA) 的環(huán)境下充分把握全球市場機遇。

Aspen Mtell挖掘歷史和實時操作及維護數(shù)據(jù)，在資產(chǎn)退化和發(fā)生故障之前，精確識別故障指征，預測未發(fā)生的故障并規(guī)定詳細的行動，以減輕或解決問題。Aspen ProMV多元分析創(chuàng)建了一個模型，使數(shù)據(jù)更可見、更容易解讀，這樣工廠就可以快速識別是什么驅(qū)動了過程中的數(shù)百或數(shù)千個變量。Aspen Mtell和Aspen ProMV共同幫助企業(yè)通過工業(yè)AI實現(xiàn)其戰(zhàn)略數(shù)字化目標。

混合模型將成為新常態(tài)

面對新常態(tài)，企業(yè)越來越需要采用將機理模型和人工智能驅(qū)動模型相結(jié)合的混合模型來更準確、更自主地優(yōu)化復雜操作，尤其是能源轉(zhuǎn)型技術方案。對于資本項目，估算和項目進展的透明度可以釋放價值。要高效地管理項目風險，必須實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、分析基準和共享數(shù)據(jù)，以提高速度和確定性。最終使資產(chǎn)設計更敏捷、更明智和更具協(xié)作性，使執(zhí)行過程更順暢、更可預測。

例如，中國石油工程公司的全資子公司中國寰球工程公司（HQC）安裝了Aspen HYSYS Dynamics軟件，以便在關鍵系統(tǒng)的設計階段實現(xiàn)最大的安全性、產(chǎn)能和利潤。動態(tài)過程模擬軟件的部署非常方便，它推進了HQC的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在資產(chǎn)生命周期的早期增加資產(chǎn)價值并提高績效。通過使用aspenONE Engineering軟件對資產(chǎn)生命周期的設計階段進行數(shù)字化改造，鞏固HQC的市場領導地位，更敏捷地響應業(yè)主和運營商 (owner-operator) 客戶的需求，力爭在全球工程和建筑行業(yè)搶占先機。

可持續(xù)的前進之路

通過將AI能力嵌入現(xiàn)有的運營技術（OT）和信息技術（IT），企業(yè)將能夠在盈利能力和可持續(xù)性之間取得平衡。這樣的公司將在新的行業(yè)常態(tài)下更有效地應對雙重挑戰(zhàn)：為不斷增長的人口提供充分的資源，提高人們的生活水平，同時推進可持續(xù)發(fā)展目標。

在動蕩的市場中，供應鏈管理至關重要，因為可持續(xù)性和彈性是同一枚硬幣的兩面。日本最大的食品容器制造商和物流供應商FP公司在這一方面堪稱典范。日本FP公司通過回收廢舊食品容器和PET瓶來推動環(huán)境改善。由于每月售出的容器超過10億個，因此銷售回收的產(chǎn)品需要成為一種經(jīng)濟上可持續(xù)的活動。為此，公司選擇了aspenONE Supply Chain Management（SCM），以高效、可持續(xù)以及環(huán)保的方式提供穩(wěn)定、敏捷的食品配送。

工業(yè)AI可以幫助企業(yè)駕馭日益復雜的供應鏈選擇和決策。隨著降低成本和碳足跡成為重點議程，全球碳減排格局不斷變化，整個亞洲都必須關注能源轉(zhuǎn)型。