这篇文章小编将选自中国工程院院刊《Engineering》2024年第9期

　　作者：杨涛，易新蕾，卢绍文，Karl H. Johansson，柴天佑

　　来源：Intelligent Manufacturing for the Process Industry Driven by Industrial Artificial Intelligence[J].Engineering,2024,7(9):1224-1230.

　　编者按

　　流程工业是国民经济的支柱产业，石化、化工、钢铁、有色等是典型的流程制造业。化解流程制造中资源、能源利用率和安全环保难题，亟需推动流程制造绿色化、低碳化、高级化、智能化进步。智能制造是我国实现制造强国的主攻路线，是提高制造业整体竞争力的核心技术。为实现流程工业的跨越式进步，需要将智能制造和流程工业的特征和目标相结合，充分利用大数据，将人工智能、移动互联网、云计算等信息技术和流程工业物理资源深度融合，开发各种新功能来实现智能制造的目标。

　　瑞典皇家工程科学院院士Karl Henrik Johansson 教授、中国工程院院士柴天佑教授等在中国工程院院刊《Engineering》2024年第9期发表《工业人工智能驱动的流程工业智能制造》一文。文章在回顾流程工业生产全经过中现有决策、控制和运行管理框架的不足的基础上，提出了一种流程工业智能制造新玩法，即工业人工智能、工业互联网和流程工业的深度融合。文章针对流程工业现有的由企业资源规划、制造执行体系和经过控制体系组成的三层结构的进步现状进行了拓展资料，并对流程工业所采取的决策、控制和运营管理进行了解析;阐述了智能制造框架的含义，提出了基于人机协作的智能优化决策体系和智能自主控制体系的设想。最后，解析了在流程工业中成功部署智能制造所面临的科学挑战和决定因素技术。

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　　一、引言

　　制造业主要有两种类型：一种是离散工业，包括机械设备制造业;另一种是流程工业，以石油化工、冶金、建材、能源等重要原材料工业为代表。

　　制造业是国民经济必不可少的基础产业，是支撑经济持续增长和全球经济的重要力量。离散制造一个物理经过，产品可以单独计算，因此容易将制造经过数字化。离散制造更强调满足特点化的需求和柔性制造，然而，流程工业的生产经营方法具有较为明显的不要易数字化的特征。例如，原料的选取往往不同，而生产经过通常也会涉及不同的物理以及化学反应，涉及的机理较为复杂。对于流程工业来说，生产经过是连续的，不能停止的，经过中任何壹个环节出错，都会直接影响整条生产线以及成品的质量。由于流程工业经过中对原材料、生产设备、工艺参数等无法实时测量或检测。流程工业的上述特征表现为测量难、建模难、控制难和优化决策难。

　　经过几十年的进步，我国的制造行业已经有了跨越式的提高，整体行业规模迅速进步，整体实力不断变强。目前，中国是全球上门类最齐全、规模最大的制造业民族，也是全球上唯一壹个在联合国工业分类中包含全部工业类别的民族。我国制造业面临的主要难题是能耗高、资源消耗高、产品附加值低、环境污染严重。因此，要实现制造经过的高效化和绿色化。高效化的涵义是在市场或原材料也许发生变化的情况下，实现整个生产经过的产质量量、产量、成本、消耗等综合生产指标的优化调控。高效化会带来产品的高绩效和高附加值，同时使企业的利润最大化。绿色化指的是对能源和资源的有效利用，通过尽也许降低能源和资源的消耗，实现污染物零排放以保护环境。

　　智能制造已成为提高制造业整体竞争力的核心技术，人工智能(artificial intelligence, AI)技术已成为制造业进步的重要动向。例如，通用人工智能技术第一次被证明适用于复杂工业场景中的诊断和预测难题。人工智能技术加速了智能制造的进步。智能制造的进步动向如图1 所示。

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图1 第一、二、三、四次工业革命路线图

　　以机械技术为基础的蒸汽机和反馈调速器的出现引发了第一次工业革命;电力和基于电气技术的控制体系的出现引发了第二次工业革命;可编程逻辑控制器(programmable logic controller, PLC)和集散控制体系(distributed control system, D反恐精英)的出现引发了第三次工业革命。从这三次产业革命中可以看出，进步高效的新能源和信息技术是改变工业生产方法和进步工业竞争力的决定因素。当蒸汽和电力成为能源时，蒸汽机和发电设备就必须运用控制体系。反馈控制技术使机械调速器可以控制蒸汽动力机械缝纫机的速度，而反馈控制技术和逻辑控制技术使电气控制体系可以控制电动屠宰场输送带的稳定运行。通过计算机技术和控制技术的紧密结合而发明的PLC 和D反恐精英 技术，极大进步了大规模生产线的自动化程度。

　　当前，随着人工智能、移动互联网、云计算、工业互联网等技术的快速进步，大家正处于第四次工业革命时期。发达民族实施工业化战略，加强制造业创造，以重塑制造业新的竞争优势。一些进步中民族也在加快规划和战略，积极参和全球产业劳动力再分工，以在新一轮产业竞争中寻求有利地位。发达民族利用其在信息技术领域的巨大优势，加快建立智能制造业。例如，2024 年10月，美国民族科学技术委员会制定的《民族人工智能研发战略规划》指出，人工智能可以用于改善制造流程，进步整个产品制造经过的灵活性。2024 年5 月，美国白宫举办了美国工业人工智能峰会，参会人员策略组织了特定行业的会议，同享了行业领袖通过运用人工智能技术增强美国劳动者劳动能力的新方式。美国民族科学基金会(National Science Foundation, NSF)也表示，人工智能有潜力改变美国工业的各个方面，并为先进制造业创新新希望。2024 年8 月，美国民族科学基金会人工智能研究院公开了壹个新的资助机会，重点关注八个主题，其中动态体系人工智能研究所是其中其中一个。动态体系人工智能研究所支持基础人工智能、机器进修学说、算法，以及实时传感、进修、决策和预测的相关工程和科学研究及教学，以引领安全、可靠、高效的人工智能进步。美国2024财年和2024 财年的研发预算强调，为了确保美国在科学技术发现和创造处于全球领先，应优先思考智能和数字化制造，尤其是针对机器进修和人工智能实现的体系。

　　在工业4.0 之后， 2024 年9 月, 德国启动了“进修体系”的开发和应用，以确保未来职业和生产更加灵活和高效。2024 年11 月，德国联邦政府公布了人工智能战略，强调人工智能是促进工业经过智能监控、管理和控制的决定因素组成部分及必不可少的驱动影响，从而将工业4.0提高到下壹个水平。除了这些之后，英国公开《英国工业2050战略》，日本提出《i-Japan 战略2024》，韩国推出《制造业创造3.0 战略》。面对第四次工业革命带来的全球产业竞争的新调整，中国工程院“新一代人工智能引领下的智能制造研究”课题组发表题为《中国智能制造进步战略研究》的研究报告。该报告提出了标志我国智能制造进入第二阶段(2025—2035)的新一代智能制造是使中国的智能制造技术和应用水平走在全球前列。

　　智能制造成为提高制造业整体竞争力的核心技术。智能制造是中国实现制造强国的主攻路线。为了实现流程工业的跨越式进步(即从较低的技术水平跃升至较高的技术水平，同时跳过中级水平)，需要将智能制造和流程工业的特征和目标相结合;充分利用大数据，将人工智能、移动互联网、云计算、建模、控制、优化等信息技术和流程工业物理资源深度融合;开发各种新功能来实现智能制造的目标。

　　为了使工业人工智能和工业互联网在流程工业智能制造中发挥不可替代的影响，加速我国制造业数字化、网络化、智能化的进步进程，这篇文章小编将以流程工业智能制造生产全流程为应用场景，阐述了智能制造对流程工业的意义，提出了新的研究路线和研究方式。

　　二、流程工业生产全流程决策、控制、运行管理现状解析

　　流程工业生产全流程的决策、控制和运行管理现状如图2所示。流程企业普遍采用由企业资源规划(enterprise resource planning, ERP)、制造执行体系(manufacturing execution system, MES)和经过控制体系(process control system, P反恐精英) 组成的三层结构。企业经理利用ERP体系得到生产经过各设备的参数，接着根据自身积累的经验和姿势，对产品综合生产指标(产质量量、能耗和成本等) 的目标值范围做出决定。生产部门经理利用MES得到生产信息，接着通过自己积累的专家经验来决定生产制造全流程的生产指标目标值范围。运行管理者和工艺工程师通过P反恐精英获取运行条件，通过感官(即视觉、听觉和触觉)获取具体信息，再根据自己积累的经验和姿势做出决定，以反映实际生产经过中产质量量、能耗和成本等运行指标的目标值范围，接着操作人员根据自己的经验和姿势决定P反恐精英的控制命令。P反恐精英通过控制整个制造和生产经过，使受控经过的输出跟踪控制指令，以进步产品的运行指标而且保证整条生产线的生产指标在期望的目标值范围内。

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图2 流程工业生产全流程的决策、控制和运行管理现状

　　虽然大部分企业已经部署了三层架构体系或MES和P反恐精英的两层架构体系，但这些体系主要是用来实现信息集成和管理功能。企业目标(即利润、环境保护等)、资源规划和调度、运行指标、生产指令、控制指令等，仍由姿势职业者根据其姿势和经验决策。然而，姿势职业者无法实现企业目标、生产规划和调度的一体化优化决策，也无法实现ERP和MES的无缝集成和优化。图3描绘了流程工业生产全流程的决策、控制和运行管理，可以将其视为人- 信息-物理体系(human-cyber-physical system)。操作员通过信息体系取得生产信息，并通过人的视觉、听觉和触觉获取多源异构的生产信息。再利用大脑的进修、认知、解析、决策力，结合自身的经验和姿势，对综合生产指标、整个制造和生产经过的生产指标、操作指标和控制体系指令进行决策。

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图3 人-信息-物理体系

　　由于人无法及时准确地感知动态变化的运行条件，因此很难实现整个制造和生产经过的全局优化。而且，人类行为已经成为制造流程进步的瓶颈。小编认为啊，当前我国流程工业的重点是关注于工业设备物料转化经过的自动化和生产经过、运行管理和企业管理的信息化。而当前我国流程工业存在的主要难题是在工艺设计、资源规划、生产经过运行管理等方面，对姿势职业的自动化和智能化缺乏研究。

　　移动互联网、边缘计算、云计算和第五代移动通信技术(5G)的进步催生了工业人工智能和工业互联网的出现。工业人工智能的本质是将人工智能技术和特定的工业场景相结合，实现设计玩法创造、智能生产决策、资源优化配置等创造应用。工业人工智能赋予工业体系自感知、自进修、自执行、自决策、自适应的能力，使其能够适应复杂多变的工业环境并完成多样化的工业目标和任务，最终进步生产效率、产质量量和设备性能。工业互联网为企业提供了获取工业大数据的机会，带动工业人工智能技术的进步以及科研玩法和方式的变革。比如CPS(cyber physical systems)和会聚研究等新方式的出现，促进了工业经过制造的数字化、网络化和智能化。第四次工业革命将实现制造业姿势职业的自动化和智能化。

　　三、智能制造对流程工业的意义和前景

　　流程工业智能制造是一种以实现对整个制造、生产经过的管理和决策，以及智能优化和智能自主控制为特征的制造玩法。智能制造的目标是使企业的制造流程“绿色化”和低碳化，并进步生产效率。如图4所示，将操作者的姿势职业变得自动化，将控制体系和制造经过转变为智能自主控制体系，使企业管理者和生产管理者的姿势职业智能化。ERP 和MES转变为人机合作的智能管理决策体系，将企业原有的ERP、MES、P反恐精英三层结构转变为人机合作的智能管理决策体系和智能自主控制体系两层结构，如图5所示。如图6所示，将整个制造和生产经过的决策、控制和运行管理转化为CPS，并将生产制造操作员以及姿势职业者的姿势职业变得自动化和智能化。CPS 中的姿势职业者是规划者、管理者和决策者。

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图4 智能制造和生产经过

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图5 制造经过由三层结构转变为智能的两层结构

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图6 制造和生产经过的信息物理体系

　　人机合作的智能管理决策体系主要由智能优化决策、虚拟制造经过、工况识别和自优化控制三个子体系组成。该智能管理决策体系的预期功能如下：

　　(1)感知市场信息、生产情况和制造经过的实时运行状况;

　　(2)以企业高效化和绿色化为目标，实现企业综合生产指标、规划调度指标、制造生产全流程生产指标、运行指标、生产指标、控制指令的综合优化决策;

　　(3) 实现对决策经过动态性能的超距离移动可视化监控;

　　(4)通过自进修和自优化决策，实现人和智能优化决策体系之间的协同，使决策者能在动态变化的环境中准确优化决策。

　　智能自主控制体系主要由三个子体系组成：智能运行优化、高性能智能控制、运行情形识别和自优化控制。该智能自主控制体系的预期功能如下：

　　(1)智能感知生产条件的动态变化;

　　(2)以优化运行指标为目标，对控制体系的设定值进行自适应决策;

　　(3)智能跟踪控制体系设定值的变化具有高动态性能，将实际运行指标控制在目标值范围内;

　　(4)实现实时超距离监控和移动监控，预测和排除异常运行工况，使体系安全、优化运行;

　　(5)配合构成整个生产经过的其他工业经过的智能自主控制体系，实现整个生产经过的全局优化。

　　四、科学挑战和决定因素技术

　　流程工业生产全流程的智能化对自动化科学技术中基于数学模型或因果数据的建模、控制和优化提出了挑战。工业人工智能和工业互联网为流程工业提供了实现整个生产经过智能化的新方式和新技术。

　　虽然工业人工智能的定义尚不明确且随着时刻的推移而发生变化，但工业人工智能研究及其应用的核心目标是实现当前工业生产活动主题中姿势职业的自动化和智能化，从而显著进步经济和社会效益。这些活动主题包括生产和经过设计、运行管理和决策经过，制造经过和运营管理控制——目前依赖于人类感知、认知、解析决策力、经验和姿势的活动主题。

　　工业人工智能主要是利用工业大数据，开发用于工况识别、预测以及决策的人工智能算法和人工智能体系;并设计用于智能决策和智能化管控体系的软件，以补充和进步姿势职业者在生产和设计经过中的能力。除了这些之后，人工智能算法、运算能力和人机交互也是不要忽视的难题。

　　工业互联网的出现，大数据、CPS、互联网等信息技术的进步，以及对先进制造和智能制造的重大需求。2012年10 月，美国通用电气在题为“Industrial Internet: Pushingthe Boundaries of Minds and Machines”白皮书中提出了工业互联网的概念。2011 年1 月，德国工业科学研究联盟提出工业4.0 战略。2011 年11 月，工业4.0 战略被列入《2024 年高新科技战略》。近期，美国和德国都制定了结合人工智能技术进步工业互联网的战略。2024 年10 月18日，民族主席习近平给在辽宁省沈阳市举行的工业互联网全球峰会开幕式致贺信，习近平在信中表示：当前，全球新一轮科技革命和产业革命加速进步，工业互联网技术不断突破，为各国经济创造进步注入了新动能，也为促进全球产业融合进步提供了新机遇。中国高度重视工业互联网创造进步，愿同国际社会一道，持续提高工业互联网创造能力，推动工业化和信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合进步。这一声明指明了中国工业互联网高质量进步的路线。要使工业互联网成为推动我国制造业高质量进步的强大动力，开展工业互联网高质量进步的玩法和途径研究至关重要。

　　结合我国流程工业进步现状，数字化、网络化、智能化需求以及工业人工智能和工业互联网的进步目标，大家提出需要化解下面内容科学难题：

　　(1)基于动态体系建模和深度进修相结合的复杂工况识别和反馈控制;

　　(2)基于机理解析和工业大数据解析相结合的动态特性、运行、决策姿势挖掘;

　　(3)基于预测、反馈和强化进修相结合的人机协同优化决策;

　　(4)多冲突目标、多约束、多时刻尺度的智能优化决策和控制一体化技术。

　　为了化解这些科学难题，有必要采用CPS 和会聚研究的想法。会聚研究是一种以难题驱动为特征的新的研究范式和思考方法。会聚研究化解的难题是具有挑战性的科学研究难题或涉及社会需求的重大挑战，需要跨学科的合作研究。为了化解这些复杂的难题，需要各学科进行交叉进修，以达到各学科共同创造的新框架。将科学的方式以及技术相融合是化解该难题的最佳策略。团队科学正在成为一种更典型的研究玩法。

　　为此，大家提出下面内容亟待化解的决定因素技术：

　　(1)复杂工业环境下运行工况的多尺度多源信息的智能感知和识别;

　　(2)复杂工业环境下基于5G 的多尺度多源信息快速可靠的传输技术;

　　(3)体系辨识和深度进修相结合的复杂工业体系智能建模、数字孪生和可视化技术;

　　(4)决定因素工艺参数和生产指标的预测和追溯;

　　(5)复杂工业体系的智能自主控制技术;

　　(6)人机合作的智能优化决策方式;

　　(7)智能优化决策和控制一体化技术;

　　(8)“端-边-云”协同实现工业人工智能算法的技术。

　　五、拓展资料

　　为了实现流程工业的高级化、绿色化、智能化，需要将工业人工智能、工业互联网和流程工业领域姿势深度融合，开发人工智能算法和人工智能自主体系，以补充和提高姿势型职业者的能力。这篇文章小编将拓展资料了现有流程工业整个生产经过的决策、控制和运行管理的不足，阐述了流程工业智能制造的含义，并提出了流程工业智能优化制造的愿景。结合我国流程工业的进步现状和数字化、网络化、智能化的需要，提出了流程工业智能制造面临的科学难题和决定因素技术。

　　注：这篇文章小编将内容呈现略有调整，若需可查看原文。

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