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在制造和加工行业，出于安全和环境考虑，通常会逐渐采用新的工业自动化技术。尽管行业采取了这种谨慎的态度，但在过去几年中，AI 已成为整个行业的一个重要趋势。它代表着该行业的下一个重大发展阶段，能够以传统工具无法做到的方式提升生产效率。
如今www.cechina.cn，AI在工业领域最常见的应用是设备监控 —— 尤其是像泵和压缩机这样的大型资产 —— 以帮助预测潜在故障。许多工业设施已经在使用资产管理软件。AI通过分析历史和实时数据来识别和降低风险，从而增强了该软件的功能。
除了维护方面的应用，AI也越来越多地用于流程优化以及处理那些仅靠先进过程控制无法解决的复杂问题。
有些人可能会疑惑，既然已经有了先进过程控制（APC），为什么还需要AI。原因在于，先进过程控制依赖于第一性原理模型，这意味着当过程遵循已知的科学定律并且可以被准确建模时控制工程网版权所有，它能表现良好。然而，在流程高度可变、难以建模或需要多个假设的情况下，AI 可以适应并找到传统 APC 无法适应的模式。
这并不意味着先进过程控制不再重要。但重要的是要认识到，现有的APC技术可以通过AI得到补充，在传统建模存在不足的领域改善决策制定。
制造商为何转向 AI
最近几年，我们看到工业公司在面临大型或复杂的流程问题时开始考虑采用AI，尤其是传统方法难以解决的长期问题。当其他方法被证明无效时控制工程网版权所有，AI 提供了一个可行的解决方案，它能够使用历史数据制定有针对性的策略来帮助客户实现他们的目标。
对于大型制造企业来说www.cechina.cn，AI在处理多单元和全厂范围的挑战时很有价值，它可以通过数据收集和汇总在全厂范围内对复杂系统进行分析。例如，一家炼油厂通过采用AI技术实现了过程优化。该炼油厂通过收集历史数据来构建一个神经网络控制器CONTROL ENGINEERING China版权所有，这个系统为分布式控制系统（DCS）提供控制设定点，实现了新的过程优化。它还整合了成本数据，使 AI 能够调整生产策略以提高效率和盈利能力。
这也是我们往往看到，规模较小的公司更难以利用 AI，因为它们缺乏全面数据收集的基础设施和投资 AI 驱动的分析平台所需的资源。如果无法使用这些工具，或者无法有效集成这些工具的工程工作，他们在解决复杂问题时将面临更大的挑战。
控制系统供应商正在积极采用 AI 并为客户扩展资源，这有助于弥合大型和小型制造企业之间在AI应用方面的差距。
这种可访问性意味着制造商应该现在就开始准备。最大限度地收集数据是使用 AI 的关键，即使您计划采用 AI 可能还需要几年时间。由于 AI 依赖于历史和实时数据，因此没有强大数据收集能力的企业在实施AI 时将难以有效发挥AI的价值。
为 AI 做准备的最佳方法是确保您的运营数据结构良好，并且可供未来的 AI 应用程序访问。
了解 AI 可以做些什么来改进您的生产过程、如何准备您的运营数据以及选择 AI 技术时要考虑的因素www.cechina.cn，这些都是 AI 采用过程中的关键步骤。图片来源：Hargrove
为工业运营选择合适的 AI 技术
并非每个 AI 平台都适合工业应用。许多 AI 开发人员专注于数据科学，但缺乏控制系统专业知识，导致解决方案不优先考虑可靠性和安全性。制造商应从了解其特定制造流程和控制系统的供应商那里选择 AI 解决方案，以确保系统按预期运行。
同样重要的是要认识到，操作员通常是最抗拒 AI应用的阻力之一，因为 AI 对他们来说就像一个黑匣子，可能做出他们无法轻易解释的决定。在实施 AI 工具时控制工程网版权所有，全面的培训、清晰的沟通和严格的测试是建立信任和确保顺利推出的关键。如果 AI 在早期就造成了问题，那么重新获得信任可能很困难。
在工业环境中采用 AI 时控制工程网版权所有，网络安全是另一个重要的考虑因素，尤其是在使用基于云的第三方 AI 解决方案时。将控制系统连接到外部 AI 平台可能会引入漏洞，从而增加网络威胁的风险。随着 AI 应用的不断增加，制造商应与其 IT 和 OT 安全团队密切合作，以确保 AI 解决方案符合行业标准的网络安全协议和网络防护措施。
以人为本的工业AI系统
将AI集成到工业运营中有助于制造企业更精确地管理生产线、监控设备运行状况和协调供应链。虽然这些技术成就推动了生产力的提高，但现代制造的成功取决于该技术与人类操作员和技术人员的配合程度。
制造工厂和工业设施中的智能系统必须适应不同的技能水平，考虑不同的身体能力并提供可访问的接口。成功的工业自动化可以平衡数据驱动的智能与以人为本的设计原则，解决员工问题，并构建可访问的系统，从而提高制造能力。
机器操作员和维护技术人员常担心 AI 系统会取代他们的判断或削弱其在质量控制中的作用。然而，成功集成 AI 的制造设施证明，自动化监控通过处理常规数据收集，反而放大了员工的专业能力，使团队能专注于复杂问题解决。熟练操作员如今负责训练 AI 质量控制系统并配置自动化监控工具，将生产经验转化为更优的过程控制。
多年的制造实操经验使技术工人具备独特优势，可以成为 AI 系统的培训者和优化者。经验丰富的操作员利用对生产波动和质量标准的深刻理解，教会自动化系统识别正常运行状态和潜在问题。他们的实践知识有助于捕捉自动化监控可能遗漏的细微异常，构建更可靠的质量控制流程。
集成AI的自动化系统将为操作员创造应用专业知识的新机会。团队主导系统配置，设定精确的警报阈值并为特定制造场景定制自动化响应。当工人根据实际生产条件塑造这些系统时控制工程网版权所有，他们会发现自动化增强而非取代了其关键决策能力。
未来十年，制造工厂可能出现预判操作员需求的 AI 系统。智能工厂或配备自适应工作站，识别个体工人并自动调整高度、控制布局和信息显示，匹配预设偏好。这些个性化环境将兼顾所有能力水平的工人，同时在轮班中维持一致的生产标准。
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