從化工到能源， 人工智能 (AI)  已經(jīng)顯示出它可以在不同工業(yè)部門幫助實(shí)現(xiàn)全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的程度。其中一個(gè)例子是Petroliam Nasional Berhad (PETRONAS)，該公司承諾到 2050 年實(shí)現(xiàn)凈零碳排放。 對(duì)于馬來西亞石油和天然氣跨國(guó)公司而言，工廠可靠性是實(shí)現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的關(guān)鍵。

　　馬來西亞國(guó)家石油公司認(rèn)為，對(duì)即將發(fā)生的設(shè)備故障的早期洞察將使工廠運(yùn)營(yíng)商能夠在小問題變成大問題之前主動(dòng)修復(fù)設(shè)備。他們?cè)谖④汚zure上的一個(gè)企業(yè)云試點(diǎn)項(xiàng)目證明了這一概念，該項(xiàng)目包括四個(gè)上游和兩個(gè)下游單元。

　　使用 AVEVA Predictive Analytics(一種無需編程的用于預(yù)測(cè)性維護(hù)的 AI 電源解決方案)，試點(diǎn)實(shí)施準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了故障，因此馬來西亞國(guó)家石油公司能夠提前解決問題。

　　第一年就部署了 200 多個(gè)模型——其規(guī)模超過了人類分析師所能達(dá)到的規(guī)?！摻鉀Q方案正確識(shí)別了 51 個(gè)主要預(yù)警。在此過程中，它實(shí)現(xiàn)了 1740 萬美元的價(jià)值，投資回報(bào)率為 14 倍。在 51 次警告中，有 12 次是高影響事件。在實(shí)際故障發(fā)生之前解決這些問題可以減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間，減少浪費(fèi)和效率低下，為馬來西亞國(guó)家石油公司節(jié)省了數(shù)百萬美元。

　　除了簡(jiǎn)化日常運(yùn)營(yíng)和定期維護(hù)周期外，多項(xiàng)措施還有助于減少關(guān)鍵的旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障和停機(jī)時(shí)間，從而通過主動(dòng)資產(chǎn)監(jiān)控和維護(hù)提高可靠性。

　　例如，關(guān)于液體分離器儀器故障的警報(bào)，幫助PETRONAS團(tuán)隊(duì)在即將發(fā)生的資產(chǎn)故障和浪費(fèi)材料方面節(jié)省了22.2萬美元。不僅減少了維護(hù)成本，而且避免設(shè)備故障和計(jì)劃外停機(jī)有助于改善安全記錄，創(chuàng)造一個(gè)更安全的工作場(chǎng)所。

　　現(xiàn)在，該解決方案正在另外 10 家工廠推廣，總共有 150 套設(shè)備。馬來西亞國(guó)家石油公司(PETRONAS)旋轉(zhuǎn)設(shè)備保管人Mohd Nazrin Zaini表示，快速增值對(duì)公司的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)產(chǎn)生更快的影響。

　　這一經(jīng)驗(yàn)表明，隨著越來越多的組織意識(shí)到可持續(xù)發(fā)展對(duì)企業(yè)有利，近年來圍繞綠色工業(yè)解決方案的勢(shì)頭有所擴(kuò)大。疫情的影響，加上消費(fèi)者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)日益增加的壓力，也在一定程度上迫使企業(yè)將可持續(xù)性納入商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，并采取有利于人類和地球的戰(zhàn)略。

　　盡管人工智能一直是人們談?wù)撟疃嗟男律虡I(yè)技術(shù)趨勢(shì)，但人類對(duì)其巨大潛力的了解還只是皮毛而已。隨著科學(xué)的成熟，企業(yè)將繼續(xù)在其運(yùn)營(yíng)價(jià)值鏈中嵌入基于人工智能的解決方案，以簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)、降低成本、提高效率和增強(qiáng)彈性。Gartner 預(yù)計(jì)，2022 年全球人工智能軟件收入總額將達(dá)到 625 億美元，比 2021 年增長(zhǎng) 21.3%。

　　隨著科學(xué)的發(fā)展，人工智能現(xiàn)在將為工業(yè)企業(yè)提供更大的提高效率、創(chuàng)新和增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)。讓我們一起來看看吧。

　　人工智能將變得更深入、更廣泛

　　從機(jī)器學(xué)習(xí)到自然語(yǔ)言處理，人工智能是一個(gè)總稱，包括以各種方式應(yīng)用的許多認(rèn)知能力?，F(xiàn)在，不同類型的人工智能被結(jié)合在一個(gè)軟件環(huán)境中，以提供更加強(qiáng)大的解決方案。這些子領(lǐng)域——每個(gè)都是一個(gè)獨(dú)特的技術(shù)——將被部署在一起，以增強(qiáng)組織能力和提高業(yè)務(wù)價(jià)值。

　　例如，在預(yù)測(cè)資產(chǎn)優(yōu)化方面，我們看到了尖端的分析技術(shù)，將人工智能和基于物理的模擬相結(jié)合，可以預(yù)測(cè)潛在的資產(chǎn)故障，同時(shí)提供一套優(yōu)化的行動(dòng)來減少損失。因此，機(jī)器停機(jī)和生產(chǎn)損失可以消除。隨著時(shí)間的推移，這些應(yīng)用程序?qū)⑼苿?dòng)自我修復(fù)自主機(jī)器的發(fā)展，并可能為大型工業(yè)企業(yè)節(jié)省數(shù)億美元。

　　人工智能將擴(kuò)展和改變?nèi)祟惖哪芰?/p>

　　人工智能系統(tǒng)已經(jīng)被公認(rèn)為人類智能的天然伙伴。隨著世界接受工業(yè) 5.0 背后的概念，我們將在未來幾年看到這種協(xié)同效應(yīng)發(fā)揮作用。人工智能模型已經(jīng)通過數(shù)據(jù)主導(dǎo)的洞察力支持人類決策，可以提高價(jià)值和可持續(xù)性——AVEVA稱之為績(jī)效智能(Performance Intelligence)。

　　現(xiàn)在，計(jì)算機(jī)正在承擔(dān)更多繁重的工作，甚至為它們的人類同事進(jìn)行詳細(xì)的分析。我們可以期待人工智能系統(tǒng)現(xiàn)在讓人類在他們所做的事情上做得更好。重復(fù)的工作已經(jīng)被自動(dòng)化了。下一步是通過改進(jìn)決策參數(shù)和提高效率來減少錯(cuò)誤。

　　人工智能將擴(kuò)大我們的工作范圍，通過為我們提供復(fù)雜、可操作的指導(dǎo)，增強(qiáng)我們?cè)诖诉^程中的洞察力和能力，使我們能夠更快地實(shí)現(xiàn)更大的目標(biāo)。

　　偏見將被識(shí)別和消除

　　在人工智能發(fā)展的世界里，隨著人類將越來越多的工作委托給機(jī)器，企業(yè)將需要思考它們正在收集的數(shù)據(jù)，以及智能模型如何反映現(xiàn)實(shí)世界的偏見。將人工智能應(yīng)用于有偏見的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致甚至放大不當(dāng)和不公平?jīng)Q策的影響。隨著監(jiān)管機(jī)構(gòu)開始注意到這些技術(shù)偏差，企業(yè)將開始采用建立在公平和透明等原則基礎(chǔ)上的負(fù)責(zé)任的AI解決方案，從而使用全面和包容的數(shù)據(jù)集，并改善公司治理。

　　AVEVA 正在開展一個(gè)項(xiàng)目，在該項(xiàng)目中，基于物理的仿真與人工智能數(shù)據(jù)模型相結(jié)合，可用于緩解工業(yè)界的人工智能偏見。通過將模擬的真實(shí)世界過程和偽傳感器引入 AI 模型，我們可以顯著提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和減少偏差方面的結(jié)果。

　　人工智能將改變我們的生活和工作方式

　　人工智能科學(xué)還處于起步階段，但它有可能改變我們所知道的世界。由于它塑造了價(jià)值鏈的各個(gè)方面，從工業(yè)實(shí)踐到環(huán)境成果，人工智能對(duì)商業(yè)世界的影響可能比我們以前的技術(shù)所看到的要大得多。我們只是處于人工智能工業(yè)革命的開端。