實施人工智能進(jìn)行過程控制并非易事。它需要仔細(xì)的設(shè)計、測試和部署。它還需要持續(xù)評估。這里有一些提示可以幫助快速起步。

隨著人工智能(AI)在生產(chǎn)、決策和運營效率等應(yīng)用中的采用，制造業(yè)可能會發(fā)生重大轉(zhuǎn)變。人工智能的擴(kuò)展有可能極大地改善我們的構(gòu)思、創(chuàng)造和建設(shè)方式，從而在這些領(lǐng)域帶來創(chuàng)新和高效的發(fā)展。隨著人工智能技術(shù)的成熟、變得更加容易獲取和廣泛普及，其影響力只會越來越大。

控制過程的傳統(tǒng)方法通常依賴于預(yù)先確定的模型和規(guī)則，而這些模型和規(guī)則通常基于歷史數(shù)據(jù)和人類專業(yè)知識。然而，這些方法也有其局限性，特別是在處理現(xiàn)代制造流程及其運行環(huán)境日益復(fù)雜性、可變性和不可預(yù)測性時。此外，這些方法通常無法充分利用可預(yù)測的大量數(shù)據(jù)，由現(xiàn)代傳感器和系統(tǒng)實時生成。這就是人工智能發(fā)揮作用的地方。

人工智能廣義上是機(jī)器完成我們通常認(rèn)為需要人類智能的事情的能力。人工智能歸結(jié)為變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，這就是為什么我們通常將人工智能程序或算法描述為“人工智能模型”。在過去的十年中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過數(shù)據(jù)而不是顯式編程來學(xué)習(xí)提高性能，已經(jīng)變得非常突出。

最近，基礎(chǔ)模型和生成人工智能的興起進(jìn)一步增強(qiáng)了這一點?；A(chǔ)模型是在非常大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的大型模型，可以適應(yīng)各種任務(wù)。生成模型學(xué)習(xí)如何根據(jù)給定的現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建新內(nèi)容，例如文本或圖像。這些趨勢以ChatGPT和類似模型的形式融合在一起，以前所未有的方式推動人工智能進(jìn)入主流。

人工智能的潛在好處

一般來說，人工智能可以提供更好的測量、解決方案和通信。

提高生產(chǎn)力：通常，制造商擁有的數(shù)據(jù)多到他們不知道如何處理，而數(shù)據(jù)是人工智能的燃料。通過分析大量數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、異?，F(xiàn)象和見解。然后可以使用這些關(guān)系來更好地理解流程，從而做出更明智的決策。這反過來又可以優(yōu)化工藝性能并減少停機(jī)時間。

提高質(zhì)量、彈性和可持續(xù)性：人工智能可以通過實時檢測和響應(yīng)缺陷、異常和錯誤來幫助制造商監(jiān)控和維護(hù)原材料、產(chǎn)品和設(shè)備的質(zhì)量。隨著數(shù)據(jù)的增加和復(fù)雜性的提高，這可以讓我們在供應(yīng)中斷時更快地使用新材料，并有效地使用具有可變屬性的天然或回收材料。

提高創(chuàng)新和競爭力：企業(yè)可以應(yīng)用人工智能更快地創(chuàng)新并提高產(chǎn)品開發(fā)速度。這可以包括更好的產(chǎn)品設(shè)計，例如由快速高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動模擬驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計，以及由供需驅(qū)動的更快速的重新配置。未來，人工智能甚至可以幫助打破設(shè)計、制造和供應(yīng)鏈中的孤立知識，從而實現(xiàn)能力的階躍變化。

減少浪費：人工智能技術(shù)可以減少與材料、能源、時間和空間相關(guān)的浪費。這可以采取多種形式，包括將流程監(jiān)控與異常檢測結(jié)合起來，以修復(fù)缺陷或停止故障零件的工作，以及使用人工智能以最大限度地減少能源或材料使用的方式操作流程。

賦予人類權(quán)力：人工智能系統(tǒng)可以通過輕松獲得最相關(guān)的專家見解來增強(qiáng)工人的知識。人工智能還可以幫助與客戶和供應(yīng)商的溝通和協(xié)調(diào)，例如使用聊天機(jī)器人。

如何成功采用人工智能進(jìn)行過程控制

實施人工智能進(jìn)行過程控制并非易事。它需要仔細(xì)的設(shè)計、測試和部署。它還需要持續(xù)評估。這里有一些提示可以幫助快速起步。

1.定義目標(biāo)和指標(biāo)：在開始使用人工智能進(jìn)行過程控制之前，需要對想要實現(xiàn)的目標(biāo)以及如何衡量成功有一個清晰的愿景，應(yīng)該定義符合業(yè)務(wù)目標(biāo)和客戶期望的具體目標(biāo)和關(guān)鍵績效指標(biāo)。

2.了解數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是人工智能模型的基礎(chǔ)。沒有好的數(shù)據(jù)，就無法構(gòu)建好的人工智能系統(tǒng)。必須了解可用的來源以及這些來源可能提供的類型、格式、質(zhì)量、偏差和可用性。一般來說，數(shù)據(jù)越多越好，但通常來說，一個小的、干凈的數(shù)據(jù)集比一個大的、嘈雜的和有偏見的數(shù)據(jù)集更有用。最后，確保保護(hù)數(shù)據(jù)源。人工智能模型通常很容易受到對抗性攻擊，從而降低或顛覆決策。

3.選擇正確的人工智能技術(shù)：許多不同的人工智能技術(shù)可用于過程控制，并且新的技術(shù)正在不斷被發(fā)明。必須選擇適合數(shù)據(jù)特征、流程要求和目標(biāo)的正確人工智能技術(shù)。還需要考慮人工智能技術(shù)的復(fù)雜性、準(zhǔn)確性、速度、可擴(kuò)展性和可解釋性之間的權(quán)衡。通常最好使用最簡單的技術(shù)來獲得可接受的結(jié)果。

4.驗證人工智能系統(tǒng)：在部署過程控制之前，需要確保系統(tǒng)按預(yù)期工作。通過量化它滿足之前定義的指標(biāo)的程度來進(jìn)行驗證。一般來說，人工智能系統(tǒng)的意義在于它能夠在以前從未見過的情況下做出有用的預(yù)測。因此，根據(jù)系統(tǒng)之前未見過的數(shù)據(jù)來評估系統(tǒng)非常重要。此外，基于人工智能的系統(tǒng)有時會以不可預(yù)測的方式運行，因此最好建立保障措施來控制此類風(fēng)險。

5.監(jiān)控：部署后，需要定期監(jiān)控和改進(jìn)框架。為了監(jiān)控結(jié)果，一個提供報告、警報和日志的良好儀表板將有很大幫助。