目前，我國工業(yè)的“智能+”還存在很大的成長空間。在工廠智能化的過程中，第一步是實現(xiàn)工業(yè)場景的數(shù)字化，包括設(shè)備、產(chǎn)線、工藝等都要進行數(shù)據(jù)化的工作，即我們常說的數(shù)字孿生的工作。

2019年3月22日，由BV百度風(fēng)投、廣州高新區(qū)科創(chuàng)局聯(lián)合主辦的“2019國際工業(yè)智能大會——暨粵港澳大灣區(qū)工業(yè)人工智能峰會”在廣州高新區(qū)舉辦。中國工程院院士譚建榮、富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)副董事長李杰、BV百度風(fēng)投CEO劉維等專家學(xué)者、多位工業(yè)企業(yè)和人工智能方案及服務(wù)商代表參與大會，從多個維度探討了工業(yè)企業(yè)人工智能發(fā)展的趨勢及應(yīng)用之道。

BV百度風(fēng)投Ai學(xué)院第2期CEO班學(xué)員、埃睿迪創(chuàng)始人兼CEO吳奇鋒受邀參會，并就“運籌帷幄：精準(zhǔn)與柔性——優(yōu)化、決策、工廠智能操作系統(tǒng)”主題，與數(shù)位業(yè)內(nèi)高層進行深入討論，并結(jié)合iReadyInsights平臺理念，以及服務(wù)工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗， 為工業(yè)企業(yè)工廠智能操作系統(tǒng)的建設(shè)獻言進策。

隨著市場競爭壓力的不斷加大，人工成本的增加，節(jié)能減排環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的不斷升級，工業(yè)企業(yè)面臨嚴竣的考驗。與此同時，新一波規(guī)模化工業(yè)智能應(yīng)用浪潮的到來，也為工業(yè)企業(yè)深化轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)智能制造提供了強大的動力。數(shù)據(jù)技術(shù)及AI在企業(yè)中的應(yīng)用，一方面被定義為工廠智能操作系統(tǒng)所承載的應(yīng)用價值，即為企業(yè)更精準(zhǔn)和柔性的決策提供支持，提升工廠運營效率，達到提質(zhì)增效、降本節(jié)能的效果;另一方面提供供應(yīng)鏈效率，優(yōu)化成本、提升收入，實現(xiàn)企業(yè)級AI應(yīng)用。

吳奇鋒在討論中提到，“數(shù)據(jù)+算法”和“數(shù)據(jù)驅(qū)動智能+時代”，對這個主題做了特別好的詮釋。目前，我國工業(yè)的“智能+”還存在很大的成長空間。在工廠智能化的過程中，第一步是實現(xiàn)工業(yè)場景的數(shù)字化，包括設(shè)備、產(chǎn)線、工藝等都要進行數(shù)據(jù)化的工作，即我們常說的數(shù)字孿生的工作。通過數(shù)字化仿真建模，在系統(tǒng)中將設(shè)備、產(chǎn)線描述清楚，對接設(shè)備和產(chǎn)線的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)用模型的方式來描述、監(jiān)控和管理這些設(shè)備和產(chǎn)線。

下一步重要的工作是生產(chǎn)工藝的數(shù)字化?？梢酝ㄟ^各種模型，比如機理模型、大數(shù)據(jù)模型、AI模型等實現(xiàn)生產(chǎn)和效益的最佳平衡。機理模型是理念、機理的公式和規(guī)則。例如固廢焚燒中的工藝優(yōu)化，通過熱平衡模型可以將控制點的燃油輸入做到最優(yōu)。

而對歷史經(jīng)驗的總結(jié)，則是用到大數(shù)據(jù)模型，通過歷史大數(shù)據(jù)找到類似問題的處理措施和知識，通過輸入、匹配、響應(yīng)，進而實現(xiàn)節(jié)能降耗、提質(zhì)增效的目標(biāo)。多數(shù)設(shè)備的預(yù)測性維修，基于視覺的質(zhì)量檢測，根本上都是基于大數(shù)據(jù)模型。

另外，還有一些領(lǐng)域是未知或者算法非常復(fù)雜，企業(yè)就需要AI的模型應(yīng)用，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器，讓AI幫助企業(yè)做預(yù)測、優(yōu)化調(diào)控的模擬，結(jié)合創(chuàng)新目標(biāo)找到優(yōu)化工藝流程的方法。

埃睿迪iReadyInsights基于大數(shù)據(jù)的綠色工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，以”輸入響應(yīng)、優(yōu)化調(diào)控”的原理，將大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，結(jié)合自身深度融合行業(yè)的經(jīng)驗積累，可以助力工業(yè)企業(yè)從源頭制定環(huán)保及生產(chǎn)指標(biāo)，并將其引入生產(chǎn)流程，通過豐富的機理模型進行實時調(diào)控，最終幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)綠色制造和智能升級的目標(biāo)。