智能制造是我國實現(xiàn)制造強國的主攻方向，是提升制造業(yè)整體競爭力的核心技術(shù)。為實現(xiàn)流程工業(yè)的跨越式發(fā)展，需要將智能制造與流程工業(yè)的特點和目標相結(jié)合，充分利用大數(shù)據(jù)，將人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等信息技術(shù)與流程工業(yè)物理資源深度融合，開發(fā)各種新功能來實現(xiàn)智能制造的目標。

　　瑞典皇家工程科學院院士Karl Henrik Johansson 教授、中國工程院院士柴天佑教授等在中國工程院院刊《Engineering》2021年第9期發(fā)表《工業(yè)人工智能驅(qū)動的流程工業(yè)智能制造》一文。文章在回顧流程工業(yè)生產(chǎn)全過程中現(xiàn)有決策、控制和運行管理框架的不足的基礎上，提出了一種流程工業(yè)智能制造新模式，即工業(yè)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與流程工業(yè)的深度融合。

　　文章針對流程工業(yè)現(xiàn)有的由企業(yè)資源規(guī)劃、制造執(zhí)行系統(tǒng)和過程控制系統(tǒng)組成的三層結(jié)構(gòu)的發(fā)展現(xiàn)狀進行了總結(jié)，并對流程工業(yè)所采取的決策、控制和運營管理進行了分析;闡述了智能制造框架的含義，提出了基于人機協(xié)作的智能優(yōu)化決策系統(tǒng)和智能自主控制系統(tǒng)的設想。最后，分析了在流程工業(yè)中成功部署智能制造所面臨的科學挑戰(zhàn)和關鍵技術(shù)。

　　一、引言

　　制造業(yè)主要有兩種類型：一種是離散工業(yè)，包括機械設備制造業(yè);另一種是流程工業(yè)，以石油化工、冶金、建材、能源等重要原材料工業(yè)為代表。

　　制造業(yè)是國民經(jīng)濟必不可少的基礎產(chǎn)業(yè)，是支撐經(jīng)濟持續(xù)增長和世界經(jīng)濟的重要力量。離散制造是一個物理過程，產(chǎn)品可以單獨計算，因此容易將制造過程數(shù)字化。離散制造更強調(diào)滿足個性化的需求和柔性制造，但是，流程工業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營方式具有較為明顯的不容易數(shù)字化的特點。例如，原料的選取往往不同，而生產(chǎn)過程通常也會涉及不同的物理以及化學反應，涉及的機理較為復雜。對于流程工業(yè)來說，生產(chǎn)過程是連續(xù)的，不能停止的，過程中任何一個環(huán)節(jié)出錯，都會直接影響整條生產(chǎn)線以及成品的質(zhì)量。由于流程工業(yè)過程中對原材料、生產(chǎn)設備、工藝參數(shù)等無法實時測量或檢測。流程工業(yè)的上述特點表現(xiàn)為測量難、建模難、控制難和優(yōu)化決策難。

　　經(jīng)過幾十年的發(fā)展，我國的制造行業(yè)已經(jīng)有了跨越式的進步，整體行業(yè)規(guī)模迅速提高，整體實力不斷變強。目前，中國是世界上門類最齊全、規(guī)模最大的制造業(yè)國家，也是世界上唯一一個在聯(lián)合國工業(yè)分類中包含所有工業(yè)類別的國家。我國制造業(yè)面臨的主要問題是能耗高、資源消耗高、產(chǎn)品附加值低、環(huán)境污染嚴重。因此，要實現(xiàn)制造過程的高效化與綠色化。高效化的涵義是在市場或原材料可能發(fā)生變化的情況下，實現(xiàn)整個生產(chǎn)過程的產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量、成本、消耗等綜合生產(chǎn)指標的優(yōu)化調(diào)控。高效化會帶來產(chǎn)品的高績效和高附加值，同時使企業(yè)的利潤最大化。綠色化指的是對能源和資源的有效利用，通過盡可能降低能源和資源的消耗，實現(xiàn)污染物零排放以保護環(huán)境。

　　智能制造已成為提升制造業(yè)整體競爭力的核心技術(shù)，人工智能(artificial intelligence， AI)技術(shù)已成為制造業(yè)發(fā)展的重要趨勢。例如，通用人工智能技術(shù)首次被證明適用于復雜工業(yè)場景中的診斷和預測問題。人工智能技術(shù)加速了智能制造的發(fā)展。智能制造的發(fā)展趨勢如圖1 所示。

　　圖1 第一、二、三、四次工業(yè)革命路線圖

　　以機械技術(shù)為基礎的蒸汽機和反饋調(diào)速器的出現(xiàn)引發(fā)了第一次工業(yè)革命;電力和基于電氣技術(shù)的控制系統(tǒng)的出現(xiàn)引發(fā)了第二次工業(yè)革命;可編程邏輯控制器(programmable logic controller， PLC)和集散控制系統(tǒng)(distributed control system， DCS)的出現(xiàn)引發(fā)了第三次工業(yè)革命。從這三次產(chǎn)業(yè)革命中可以看出，發(fā)展高效的新能源和信息技術(shù)是改變工業(yè)生產(chǎn)方式和提高工業(yè)競爭力的關鍵。當蒸汽和電力成為能源時，蒸汽機和發(fā)電設備就必須使用控制系統(tǒng)。反饋控制技術(shù)使機械調(diào)速器可以控制蒸汽動力機械縫紉機的速度，而反饋控制技術(shù)和邏輯控制技術(shù)使電氣控制系統(tǒng)可以控制電動屠宰場輸送帶的穩(wěn)定運行。通過計算機技術(shù)和控制技術(shù)的緊密結(jié)合而發(fā)明的PLC 和DCS 技術(shù)，極大提高了大規(guī)模生產(chǎn)線的自動化程度。

　　當前，隨著人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，我們正處于第四次工業(yè)革命時期。發(fā)達國家實施工業(yè)化戰(zhàn)略，加強制造業(yè)創(chuàng)新，以重塑制造業(yè)新的競爭優(yōu)勢。一些發(fā)展中國家也在加快規(guī)劃和戰(zhàn)略，積極參與全球產(chǎn)業(yè)勞動力再分工，以在新一輪產(chǎn)業(yè)競爭中尋求有利地位。發(fā)達國家利用其在信息技術(shù)領域的巨大優(yōu)勢，加快建立智能制造業(yè)。

　　例如，2016 年10月，美國國家科學技術(shù)委員會制定的《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》指出，人工智能可以用于改善制造流程，提高整個產(chǎn)品制造過程的靈活性。2018 年5 月，美國白宮舉辦了美國工業(yè)人工智能峰會，參會人員策劃組織了特定行業(yè)的會議，分享了行業(yè)領袖通過使用人工智能技術(shù)增強美國勞動者勞動能力的新方法。美國國家科學基金會(National Science Foundation， NSF)也表示，人工智能有潛力改變美國工業(yè)的各個方面，并為先進制造業(yè)創(chuàng)造新希望。2020 年8 月，美國國家科學基金會人工智能研究院發(fā)布了一個新的資助機會，重點關注八個主題，其中動態(tài)系統(tǒng)人工智能研究所是其中之一。動態(tài)系統(tǒng)人工智能研究所支持基礎人工智能、機器學習理論、算法，以及實時傳感、學習、決策和預測的相關工程和科學研究及教育，以引領安全、可靠、高效的人工智能發(fā)展。美國2020財年和2021 財年的研發(fā)預算強調(diào)，為了確保美國在科學技術(shù)發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新處于全球領先，應優(yōu)先考慮智能和數(shù)字化制造，尤其是針對機器學習和人工智能實現(xiàn)的系統(tǒng)。

　　在工業(yè)4.0 之后， 2017 年9 月， 德國啟動了“學習系統(tǒng)”的開發(fā)和應用，以確保未來工作和生產(chǎn)更加靈活和高效。2018 年11 月，德國聯(lián)邦政府宣布了人工智能戰(zhàn)略，強調(diào)人工智能是促進工業(yè)過程智能監(jiān)控、管理和控制的關鍵組成部分及必不可少的驅(qū)動因素，從而將工業(yè)4.0提升到下一個水平。此外，英國公布《英國工業(yè)2050戰(zhàn)略》，日本提出《i-Japan 戰(zhàn)略2015》，韓國推出《制造業(yè)創(chuàng)新3.0 戰(zhàn)略》。面對第四次工業(yè)革命帶來的全球產(chǎn)業(yè)競爭的新調(diào)整，中國工程院“新一代人工智能引領下的智能制造研究”課題組發(fā)表題為《中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究》的研究報告。該報告提出了標志我國智能制造進入第二階段(2025—2035)的新一代智能制造是使中國的智能制造技術(shù)和應用水平走在世界前列。

　　智能制造成為提升制造業(yè)整體競爭力的核心技術(shù)。智能制造是中國實現(xiàn)制造強國的主攻方向。為了實現(xiàn)流程工業(yè)的跨越式發(fā)展(即從較低的技術(shù)水平躍升至較高的技術(shù)水平，同時跳過中級水平)，需要將智能制造與流程工業(yè)的特點和目標相結(jié)合;充分利用大數(shù)據(jù)，將人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、建模、控制、優(yōu)化等信息技術(shù)與流程工業(yè)物理資源深度融合;開發(fā)各種新功能來實現(xiàn)智能制造的目標。

　　為了使工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在流程工業(yè)智能制造中發(fā)揮不可替代的作用，加速我國制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的發(fā)展進程，本文以流程工業(yè)智能制造生產(chǎn)全流程為應用場景，闡述了智能制造對流程工業(yè)的意義，提出了新的研究方向和研究方法。

　　二、流程工業(yè)生產(chǎn)全流程決策、控制、運行管理現(xiàn)狀分析

　　流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的決策、控制和運行管理現(xiàn)狀如圖2所示。流程企業(yè)普遍采用由企業(yè)資源規(guī)劃(enterprise resource planning， ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(manufacturing execution system， MES)和過程控制系統(tǒng)(process control system， PCS) 組成的三層結(jié)構(gòu)。

　　企業(yè)經(jīng)理利用ERP系統(tǒng)得到生產(chǎn)過程各設備的參數(shù)，然后根據(jù)自身積累的經(jīng)驗和知識，對產(chǎn)品綜合生產(chǎn)指標(產(chǎn)品質(zhì)量、能耗和成本等) 的目標值范圍做出決定。生產(chǎn)部門經(jīng)理利用MES得到生產(chǎn)信息，然后通過自己積累的專家經(jīng)驗來決定生產(chǎn)制造全流程的生產(chǎn)指標目標值范圍。運行管理者和工藝工程師通過PCS獲得運行條件，通過感官(即視覺、聽覺和觸覺)獲得具體信息，再根據(jù)自己積累的經(jīng)驗和知識做出決定，以反映實際生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量、能耗和成本等運行指標的目標值范圍，然后操作人員根據(jù)自己的經(jīng)驗和知識決定PCS的控制命令。PCS通過控制整個制造和生產(chǎn)過程，使受控過程的輸出跟蹤控制指令，以提高產(chǎn)品的運行指標并且保證整條生產(chǎn)線的生產(chǎn)指標在期望的目標值范圍內(nèi)。

　　圖2 流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的決策、控制和運行管理現(xiàn)狀

　　雖然大部分企業(yè)已經(jīng)部署了三層架構(gòu)系統(tǒng)或MES和PCS的兩層架構(gòu)系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)主要是用來實現(xiàn)信息集成和管理功能。企業(yè)目標(即利潤、環(huán)境保護等)、資源規(guī)劃與調(diào)度、運行指標、生產(chǎn)指令、控制指令等，仍由知識工作者根據(jù)其知識和經(jīng)驗決策。然而，知識工作者無法實現(xiàn)企業(yè)目標、生產(chǎn)計劃與調(diào)度的一體化優(yōu)化決策，也無法實現(xiàn)ERP與MES的無縫集成與優(yōu)化。圖3描繪了流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的決策、控制和運行管理，可以將其視為人- 信息-物理系統(tǒng)(human-cyber-physical system)。操作員通過信息系統(tǒng)取得生產(chǎn)信息，并通過人的視覺、聽覺和觸覺獲得多源異構(gòu)的生產(chǎn)信息。再利用大腦的學習、認知、分析、決策能力，結(jié)合自身的經(jīng)驗和知識，對綜合生產(chǎn)指標、整個制造和生產(chǎn)過程的生產(chǎn)指標、操作指標和控制系統(tǒng)指令進行決策。

　　圖3 人-信息-物理系統(tǒng)

　　由于人無法及時準確地感知動態(tài)變化的運行條件，因此很難實現(xiàn)整個制造和生產(chǎn)過程的全局優(yōu)化。而且，人類行為已經(jīng)成為制造流程發(fā)展的瓶頸。總的來說，當前我國流程工業(yè)的重點是關注于工業(yè)設備物料轉(zhuǎn)化過程的自動化和生產(chǎn)過程、運行管理和企業(yè)管理的信息化。而當前我國流程工業(yè)存在的主要問題是在工藝設計、資源規(guī)劃、生產(chǎn)過程運行管理等方面，對知識工作的自動化和智能化缺乏研究。

　　移動互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、云計算和第五代移動通信技術(shù)(5G)的發(fā)展催生了工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)。工業(yè)人工智能的本質(zhì)是將人工智能技術(shù)與特定的工業(yè)場景相結(jié)合，實現(xiàn)設計模式創(chuàng)新、智能生產(chǎn)決策、資源優(yōu)化配置等創(chuàng)新應用。工業(yè)人工智能賦予工業(yè)系統(tǒng)自感知、自學習、自執(zhí)行、自決策、自適應的能力，使其能夠適應復雜多變的工業(yè)環(huán)境并完成多樣化的工業(yè)目標和任務，最終提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和設備性能。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)提供了獲取工業(yè)大數(shù)據(jù)的機會，帶動工業(yè)人工智能技術(shù)的發(fā)展以及科研模式和方法的變革。比如CPS(cyber physical systems)和會聚研究等新方法的出現(xiàn)，促進了工業(yè)過程制造的數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化。第四次工業(yè)革命將實現(xiàn)制造業(yè)知識工作的自動化和智能化。

　　三、智能制造對流程工業(yè)的意義和前景

　　流程工業(yè)智能制造是一種以實現(xiàn)對整個制造、生產(chǎn)過程的管理和決策，以及智能優(yōu)化和智能自主控制為特征的制造模式。智能制造的目標是使企業(yè)的制造流程“綠色化”和低碳化，并提高生產(chǎn)效率。如圖4所示，將操作者的知識工作變得自動化，將控制系統(tǒng)和制造過程轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄茏灾骺刂葡到y(tǒng)，使企業(yè)管理者和生產(chǎn)管理者的知識工作智能化。ERP 和MES轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C合作的智能管理決策系統(tǒng)，將企業(yè)原有的ERP、MES、PCS三層結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C合作的智能管理決策系統(tǒng)和智能自主控制系統(tǒng)兩層結(jié)構(gòu)，如圖5所示。如圖6所示，將整個制造和生產(chǎn)過程的決策、控制與運行管理轉(zhuǎn)化為CPS，并將生產(chǎn)制造操作員以及知識工作者的知識工作變得自動化和智能化。CPS 中的知識工作者是計劃者、管理者和決策者。

　　圖4 智能制造和生產(chǎn)過程

　　圖5 制造過程由三層結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄艿膬蓪咏Y(jié)構(gòu)

　　圖6 制造和生產(chǎn)過程的信息物理系統(tǒng)

　　人機合作的智能管理決策系統(tǒng)主要由智能優(yōu)化決策、虛擬制造過程、工況識別與自優(yōu)化控制三個子系統(tǒng)組成。該智能管理決策系統(tǒng)的預期功能如下：

　　(1)感知市場信息、生產(chǎn)情況和制造過程的實時運行狀況;

　　(2)以企業(yè)高效化與綠色化為目標，實現(xiàn)企業(yè)綜合生產(chǎn)指標、計劃調(diào)度指標、制造生產(chǎn)全流程生產(chǎn)指標、運行指標、生產(chǎn)指標、控制指令的綜合優(yōu)化決策;

　　(3) 實現(xiàn)對決策過程動態(tài)性能的遠程移動可視化監(jiān)控;

　　(4)通過自學習和自優(yōu)化決策，實現(xiàn)人與智能優(yōu)化決策系統(tǒng)之間的協(xié)同，使決策者能在動態(tài)變化的環(huán)境中準確優(yōu)化決策。

　　智能自主控制系統(tǒng)主要由三個子系統(tǒng)組成：智能運行優(yōu)化、高性能智能控制、運行狀態(tài)識別和自優(yōu)化控制。該智能自主控制系統(tǒng)的預期功能如下：

　　(1)智能感知生產(chǎn)條件的動態(tài)變化;

　　(2)以優(yōu)化運行指標為目標，對控制系統(tǒng)的設定值進行自適應決策;

　　(3)智能跟蹤控制系統(tǒng)設定值的變化具有高動態(tài)性能，將實際運行指標控制在目標值范圍內(nèi);

　　(4)實現(xiàn)實時遠程監(jiān)控和移動監(jiān)控，預測和排除異常運行工況，使系統(tǒng)安全、優(yōu)化運行;

　　(5)配合構(gòu)成整個生產(chǎn)過程的其他工業(yè)過程的智能自主控制系統(tǒng)，實現(xiàn)整個生產(chǎn)過程的全局優(yōu)化。

　　四、科學挑戰(zhàn)與關鍵技術(shù)

　　流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的智能化對自動化科學技術(shù)中基于數(shù)學模型或因果數(shù)據(jù)的建模、控制和優(yōu)化提出了挑戰(zhàn)。工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為流程工業(yè)提供了實現(xiàn)整個生產(chǎn)過程智能化的新方法和新技術(shù)。

　　雖然工業(yè)人工智能的定義尚不明確且隨著時間的推移而發(fā)生變化，但工業(yè)人工智能研究及其應用的核心目標是實現(xiàn)當前工業(yè)生產(chǎn)活動中知識工作的自動化和智能化，從而顯著提高經(jīng)濟和社會效益。這些活動包括生產(chǎn)和過程設計、運行管理和決策過程，制造過程和運營管理控制——目前依賴于人類感知、認知、分析決策能力、經(jīng)驗和知識的活動。

　　工業(yè)人工智能主要是利用工業(yè)大數(shù)據(jù)，開發(fā)用于工況識別、預測以及決策的人工智能算法和人工智能系統(tǒng);并設計用于智能決策和智能化管控系統(tǒng)的軟件，以補充和提高知識工作者在生產(chǎn)和設計過程中的能力。此外，人工智能算法、運算能力和人機交互也是不容忽視的問題。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)、CPS、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，以及對先進制造和智能制造的重大需求。2012年10 月，美國通用電氣在題為“Industrial Internet: Pushingthe Boundaries of Minds and Machines”白皮書中提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念。2011 年1 月，德國工業(yè)科學研究聯(lián)盟提出工業(yè)4.0 戰(zhàn)略。2011 年11 月，工業(yè)4.0 戰(zhàn)略被列入《2020 年高新科技戰(zhàn)略》。近期，美國和德國都制定了結(jié)合人工智能技術(shù)發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)略。2019 年10 月18日，國家主席習近平向在遼寧省沈陽市舉行的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)全球峰會開幕式致賀信，習近平在信中表示：當前，全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命加速發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷突破，為各國經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展注入了新動能，也為促進全球產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展提供了新機遇。中國高度重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展，愿同國際社會一道，持續(xù)提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新能力，推動工業(yè)化與信息化在更廣范圍、更深程度、更高水平上實現(xiàn)融合發(fā)展。這一聲明指明了中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的方向。要使工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為推動我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強大動力，開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的模式和路徑研究至關重要。

　　結(jié)合我國流程工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化需求以及工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展目標，我們提出需要解決以下科學問題：

　　(1)基于動態(tài)系統(tǒng)建模與深度學習相結(jié)合的復雜工況識別與反饋控制;

　　(2)基于機理分析與工業(yè)大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的動態(tài)特性、運行、決策知識挖掘;

　　(3)基于預測、反饋和強化學習相結(jié)合的人機協(xié)同優(yōu)化決策;

　　(4)多沖突目標、多約束、多時間尺度的智能優(yōu)化決策與控制一體化技術(shù)。

　　為了解決這些科學問題，有必要采用CPS 和會聚研究的思想。會聚研究是一種以問題驅(qū)動為特征的新的研究范式和思維方式。會聚研究解決的問題是具有挑戰(zhàn)性的科學研究問題或涉及社會需求的重大挑戰(zhàn)，需要跨學科的合作研究。為了解決這些復雜的問題，需要各學科進行交叉學習，以達到各學科共同創(chuàng)新的新框架。將科學的方法以及技術(shù)相融合是解決該難題的最佳策略。團隊科學正在成為一種更典型的研究模式。

　　為此，我們提出以下亟待解決的關鍵技術(shù)：

　　(1)復雜工業(yè)環(huán)境下運行工況的多尺度多源信息的智能感知與識別;

　　(2)復雜工業(yè)環(huán)境下基于5G 的多尺度多源信息快速可靠的傳輸技術(shù);

　　(3)系統(tǒng)辨識與深度學習相結(jié)合的復雜工業(yè)系統(tǒng)智能建模、數(shù)字孿生與可視化技術(shù);

　　(4)關鍵工藝參數(shù)和生產(chǎn)指標的預測與追溯;

　　(5)復雜工業(yè)系統(tǒng)的智能自主控制技術(shù);

　　(6)人機合作的智能優(yōu)化決策方法;

　　(7)智能優(yōu)化決策與控制一體化技術(shù);

　　(8)“端-邊-云”協(xié)同實現(xiàn)工業(yè)人工智能算法的技術(shù)。

　　五、總結(jié)

　　為了實現(xiàn)流程工業(yè)的高端化、綠色化、智能化，需要將工業(yè)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與流程工業(yè)領域知識深度融合，開發(fā)人工智能算法和人工智能自主系統(tǒng)，以補充和提升知識型工作者的能力。本文總結(jié)了現(xiàn)有流程工業(yè)整個生產(chǎn)過程的決策、控制和運行管理的不足，闡述了流程工業(yè)智能制造的含義，并提出了流程工業(yè)智能優(yōu)化制造的愿景。結(jié)合我國流程工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的需要，提出了流程工業(yè)智能制造面臨的科學問題和關鍵技術(shù)。