艾斯本技術有限公司高級總監Adi Pendyala
艾斯本資深高級解決方案谘詢顧問竺建敏博士

工業人工智能（簡稱工業AI）正在強勢發展，助力企業逐一實現數字化轉型。了解企業架構對於開啟數字化轉型之路至關重要，可幫助企業掌握AI模式的精髓
，最終實現企業所有業務流程的數字化。許多資本密集型企業正在自主研發工業AI和可持續發展戰略以引領未來工廠的建設。AI和可持續發展理念是相互促進和協同作用的，具有相同的驅動因素，通過實現更安全、更環保、更持久和更快速的運營

，以創造一個更卓越的未來工廠。

圖1 – 工業AI將數據科學及人工智能與軟件及專業領域知識相結合

資本密集型企業的工業AI應用案例

為了克服人工智能應用的障礙，人們開始逐漸重視將AI應用大眾化，並以針對行業挑戰和業務成果為重點。這就是我們使用工業AI模式的初衷，它可以將數據科學及人工智能與軟件及專業領域知識相結合，為資本密集型企業的特定業務需求全麵地提升業務成果。

IoT Analytics在《工業AI市場調查：2020-2025年》報告中，介紹了33種采用AI工具與技術為工業企業實現數據源與資產連接的不同案例。該報告預測，到2025年，全球工業AI市場規模將從2018年的逾110億美元擴大至2025年的725億美元。該機構歸納出了以下三大工業AI應用案例。

首先, 預測性維護占據2019年工業AI總市場24%以上
，它利用先進的分析技術和機器學習來監測單一或整體資產的運行狀態，從而對資產維護的執行時間進行準確預判。

質量、可靠性和安全保證在工業AI應用案例中占第二位，占據總市場的20.5%，它(ta)所(suo)麵(mian)臨(lin)最(zui)重(zhong)要(yao)的(de)挑(tiao)戰(zhan)就(jiu)是(shi)幫(bang)助(zhu)決(jue)策(ce)者(zhe)淩(ling)駕(jia)於(yu)設(she)備(bei)水(shui)平(ping)之(zhi)上(shang)，並(bing)能(neng)準(zhun)確(que)預(yu)測(ce)整(zheng)個(ge)係(xi)統(tong)的(de)未(wei)來(lai)資(zi)產(chan)性(xing)能(neng)，從(cong)而(er)使(shi)決(jue)策(ce)者(zhe)做(zuo)出(chu)經(jing)濟(ji)效(xiao)益(yi)最(zui)大(da)化(hua)的(de)商(shang)業(ye)決(jue)策(ce)。

位居第三的是流程優化，這可能是最受關注的應用案例類別，但同時也是最難以實施的應用案例之一。它涉及到多種基於AI的跨係統能力：自動執行重複的人工任務
；支持完成跨多個應用的實時決策；zaibutongdeyewuweidushangyanchangzichanshengmingzhouqibingduijiazhilianjinxingyouhua。gaiyingyonganlishiyonglexianjinjiqixuexifangfa，baokuoqianghuaxuexihefuzadeshenduxuexishenjingwangluo

，kecongbutongdeshujuyuan、資產和工藝流程中獲取信息和洞察力。

AI與可持續發展的強強組合

zaiwomenzhanwanggongyeyunyingxinchangtaishi
，anquanxinghekechixuxingbeirenweishizibenmijixingqiyezhongzuizhongyaodelianggeyewuweidu。liru，caiyongyucefenxikeyidadajiangdiyiwaidehuojuranshaopaifangfasheng。jushijieyinxinggusuan
，quanqiumeinianyinhuojuranshaopaifangerchanshengdeeryanghuatangaoda3.5億噸以上

，相當於大約90座zuo燃ran煤mei發fa電dian廠chang的de總zong排pai放fang量liang。要yao顯xian著zhu地di減jian低di排pai放fang就jiu要yao提ti升sheng設she備bei的de可ke靠kao性xing，從cong而er消xiao除chu計ji劃hua外wai停ting機ji和he隨sui之zhi帶dai來lai的de意yi外wai火huo炬ju燃ran燒shao排pai放fang。此ci外wai

，預yu測ce性xing維wei護hu還hai能neng有you效xiao提ti高gao安an全quan性xing
，化hua學xue安an全quan委wei員yuan會hui（CSB）表示，煉油行業中有50%的安全事故是由計劃外開停機造成的。

最zui近jin
，中zhong國guo藍lan星xing集ji團tuan部bu署shu了le艾ai斯si本ben軟ruan件jian
，借jie助zhu嵌qian入ru式shi人ren工gong智zhi能neng技ji術shu加jia速su數shu字zi化hua轉zhuan型xing。此ci次ci戰zhan略lve合he作zuo幫bang助zhu藍lan星xing在zai其qi特te種zhong化hua學xue品pin業ye務wu中zhong實shi現xian重zhong大da的de生sheng產chan優you化hua。通tong過guo對dui所suo有you關guan鍵jian設she備bei進jin行xing預yu測ce性xing和he規gui範fan性xing的de係xi統tong維wei護hu分fen析xi，可ke以yi及ji早zao預yu測ce到dao過guo程cheng偏pian差cha
，從cong而er避bi免mian了le產chan品pin質zhi量liang問wen題ti並bing減jian少shao計ji劃hua外wai停ting機ji時shi間jian。通tong過guo加jia速su其qi數shu字zi化hua轉zhuan型xing進jin程cheng
，藍lan星xing得de以yi應ying對dui易yi變bian性xing、不確定性、複雜性和模糊性（VUCA）的全球市場
，充分利用全球資源
，把握市場機遇。

環保法規、能源與水資源保護
、空(kong)氣(qi)質(zhi)量(liang)以(yi)及(ji)氣(qi)候(hou)變(bian)化(hua)是(shi)工(gong)業(ye)界(jie)最(zui)關(guan)心(xin)的(de)幾(ji)大(da)問(wen)題(ti)。塑(su)料(liao)循(xun)環(huan)經(jing)濟(ji)對(dui)可(ke)回(hui)收(shou)塑(su)料(liao)的(de)生(sheng)產(chan)和(he)擴(kuo)大(da)應(ying)用(yong)提(ti)出(chu)了(le)一(yi)係(xi)列(lie)整(zheng)體(ti)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，從(cong)而(er)節(jie)約(yue)資(zi)源(yuan)、保護環境。企業利用AI和機器學習的分析得出的洞察力解決方案，可以進一步開發可再生能源項目，如生物乙醇、生物柴油、碳捕獲、taiyangnenghefengnengxiangmu。changciyiwang，qiyejiuyounenglizaijianshaozibentourudetongshitigaoyinglinenglijikekaoxing。zaigongyeyunyingzhongcaiyongtanbuhuojishuyijianshaoduiqihoubianhuadeyingxiangshilingyigezhongdianlingyu。

工業AI即將騰飛

一(yi)般(ban)來(lai)說(shuo)，節(jie)約(yue)成(cheng)本(ben)會(hui)促(cu)使(shi)企(qi)業(ye)提(ti)高(gao)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)。然(ran)而(er)，考(kao)慮(lv)到(dao)排(pai)放(fang)量(liang)和(he)資(zi)源(yuan)使(shi)用(yong)問(wen)題(ti)
，企(qi)業(ye)現(xian)在(zai)正(zheng)在(zai)尋(xun)求(qiu)更(geng)具(ju)體(ti)的(de)工(gong)藝(yi)指(zhi)標(biao)。他(ta)們(men)還(hai)將(jiang)注(zhu)意(yi)力(li)集(ji)中(zhong)在(zai)降(jiang)低(di)生(sheng)產(chan)單(dan)位(wei)產(chan)品(pin)的(de)廢(fei)棄(qi)物(wu)與(yu)排(pai)放(fang)量(liang)
，以(yi)及(ji)通(tong)過(guo)數(shu)字(zi)技(ji)術(shu)提(ti)高(gao)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)。在(zai)流(liu)程(cheng)工(gong)業(ye)中(zhong)，複(fu)雜(za)的(de)互(hu)聯(lian)資(zi)產(chan)、工藝過程和係統的實際操作性能是由資產的設計特征及能力（工藝限製）所決定的，這些資產模型的特征和能力一般取決於工藝流程的物理化學性質。

工業AI
，正(zheng)如(ru)以(yi)前(qian)的(de)多(duo)變(bian)量(liang)和(he)自(zi)適(shi)應(ying)控(kong)製(zhi)能(neng)力(li)一(yi)樣(yang)
，通(tong)過(guo)獲(huo)取(qu)更(geng)深(shen)入(ru)的(de)洞(dong)察(cha)力(li)，可(ke)以(yi)在(zai)物(wu)理(li)和(he)化(hua)學(xue)工(gong)藝(yi)流(liu)程(cheng)和(he)工(gong)藝(yi)設(she)計(ji)約(yue)束(shu)條(tiao)件(jian)下(xia)更(geng)好(hao)地(di)運(yun)營(ying)資(zi)產(chan)。國(guo)際(ji)能(neng)源(yuan)署(shu)（IEA）發現
，工業AI和數字化解決方案可以使工業運營的能效提高30%。下一代資產優化解決方案將應對包括可持續發展目標的內在的各項挑戰
，提供可視化、分析性和更高的洞察力。