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　　今天大概從四個(gè)方面進(jìn)行分享：第一，我們迎來(lái)了智能工業(yè)時(shí)代；第二，智能改變工業(yè)；第三，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推進(jìn)智能化；第四，如何創(chuàng)造未來(lái)。

 

　　我們迎來(lái)智能工業(yè)

 

　　人類迎來(lái)了智能化時(shí)代，但目前的智能化技術(shù)是基于大數(shù)據(jù)與算法技術(shù)之上的，因此我們有必要回顧一下數(shù)據(jù)分析技術(shù)。工業(yè)企業(yè)一直對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行著分析，我們最常用的是對(duì)比分析，如：每個(gè)月、每個(gè)季度、每年企業(yè)管理者對(duì)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的“同比”、“環(huán)比”分析，借助于信息化技術(shù)，我們常常利用柱狀圖或餅圖等可視化方式幫助我們展示、理解數(shù)據(jù)。工業(yè)領(lǐng)域更深入的數(shù)據(jù)分析是針對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)展開(kāi)的，流程型工業(yè)企業(yè)中的生產(chǎn)數(shù)據(jù)往往是時(shí)序數(shù)據(jù)，例如發(fā)電廠里設(shè)備傳感器輸出的溫度、壓力、流量等等都是與時(shí)間相關(guān)的時(shí)序數(shù)據(jù)。對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)的分析方法有專門(mén)理論，我們比較常用的大概有兩種：一種是變量受其前一段時(shí)刻的影響，即同一個(gè)變量在t-1、t-2及t-n時(shí)刻的影響程度分析；第二種，按照自變量和因變量之間關(guān)系來(lái)進(jìn)行分析，當(dāng)然也可以結(jié)合該因變量在時(shí)間維度的影響綜合進(jìn)行分析。

 

　　伴隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展突飛猛進(jìn)，過(guò)去的幾年，我們的團(tuán)隊(duì)探索出了一條利用工業(yè)大數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立工業(yè)模型，繼而解決工業(yè)領(lǐng)域的種種難題的方法。在整個(gè)過(guò)程中，工業(yè)設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)被當(dāng)做輸入量，我們所期待去解決的問(wèn)題作為輸出量，也就是自變量。一旦這種模型得以建立便可以在工業(yè)中進(jìn)行推廣、應(yīng)用。

 

　　以往對(duì)于簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系我們可以用畫(huà)圖的方式來(lái)表達(dá)，但是變量維度超過(guò)三維以上時(shí)，圖是很難畫(huà)的。工業(yè)設(shè)備大都是復(fù)雜系統(tǒng)，影響變量數(shù)常常超過(guò)三個(gè)，有些工業(yè)系統(tǒng)影響變量個(gè)數(shù)還會(huì)超過(guò)幾百個(gè)、上千個(gè)，如此多的變量其相互之間的關(guān)系是以隱函數(shù)的形式工作的，我們很難量化這些變量之間的數(shù)值關(guān)系。現(xiàn)在，我們采用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，一方面可以求解多維變量之間的定量關(guān)系，另一方面，一旦模型建立，模型是連續(xù)工作的，可以適用于各種工況。由此看來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助我們建立了復(fù)雜事物的定量模型，也就交給了我們打開(kāi)智能工業(yè)的一串新鑰匙。

 

　　如今我們已經(jīng)用上述的新鑰匙、新方法在發(fā)電領(lǐng)域做了一系列嘗試，例如：對(duì)于最復(fù)雜的鍋爐系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)鍋爐給煤量、風(fēng)煤比，磨煤機(jī)、引風(fēng)機(jī)、尾部排煙溫度等等大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，尋找到鍋爐及機(jī)組的優(yōu)化模型；在水電站我們對(duì)水電設(shè)備進(jìn)行建模、形成數(shù)字孿生，從而對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行劣化分析，指導(dǎo)狀態(tài)檢修；風(fēng)電領(lǐng)域也做了類似的分析，取得了一系列成果。應(yīng)該說(shuō)，如果采用原有的、傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析方法很難實(shí)現(xiàn)以上技術(shù)突破的。由此，我們有理由相信機(jī)器學(xué)習(xí)在解決多復(fù)雜工業(yè)問(wèn)題是有效的、可行的。

 

　　智能如何改變工業(yè)

 

　　我們可以把工業(yè)設(shè)備的模型稱之為這一設(shè)備的數(shù)字孿生。有了數(shù)字孿生我們便可以對(duì)工業(yè)設(shè)備進(jìn)行一系列分析，帶來(lái)一系列的突破：我們知道，在工業(yè)領(lǐng)域雖然許多設(shè)備是同一型號(hào)的，但是他們運(yùn)行的小時(shí)數(shù)和運(yùn)行的工況不一樣，設(shè)備在運(yùn)行中磨損、損壞的程度不同，他們的檢修間隔時(shí)間理應(yīng)不同。然而過(guò)去對(duì)于同類設(shè)備或者說(shuō)同一型號(hào)的設(shè)備，我們只能按照正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)設(shè)備的檢修間隔時(shí)間，并以此指導(dǎo)設(shè)備進(jìn)行定期檢修，無(wú)法做到針對(duì)每個(gè)設(shè)備并根據(jù)他們各自磨損程度的安排檢修時(shí)間?，F(xiàn)在我們有了每個(gè)設(shè)備的數(shù)字孿生和模型，我們完全可以對(duì)設(shè)備進(jìn)行個(gè)性化的狀態(tài)檢修。原有的大工業(yè)、共性化檢修又可以回到了個(gè)性化方式處理，這一方面可以防范設(shè)備缺陷引發(fā)安全事故，另一方面也可以起到減少過(guò)度維修，降低檢修成本的作用。

 

　　另外，可以通過(guò)建立模型，對(duì)系統(tǒng)尋優(yōu)，指導(dǎo)運(yùn)行優(yōu)化，這一舉措對(duì)于流程型工業(yè)企業(yè)極為重要、且價(jià)值巨大。過(guò)去我們較多的是通過(guò)小指標(biāo)考核或性能試驗(yàn)，尋找運(yùn)行最佳點(diǎn)，但機(jī)組運(yùn)行過(guò)程中燃料成分、磨煤機(jī)、風(fēng)機(jī)等等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)發(fā)生變化，機(jī)器學(xué)習(xí)可以指導(dǎo)運(yùn)行人員實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，找到最優(yōu)工況參數(shù)，為工業(yè)企業(yè)節(jié)能創(chuàng)造條件。

 

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推進(jìn)智能化

 

　　智能與互聯(lián)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的兩大核心內(nèi)容。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)屬性幫助拓展了工業(yè)的智能范圍，可以形成更大的“多智能體”。多智能體是由多個(gè)自主或半自主的智能體構(gòu)建成的大型分布式智能系統(tǒng)，多智能體在工業(yè)領(lǐng)域可以理解為跨企業(yè)、或跨行業(yè)的智能應(yīng)用體，我們?cè)鴩L試在這方面進(jìn)行一些探索：例如基于區(qū)塊鏈的智能倉(cāng)儲(chǔ)和物資共享、電力市場(chǎng)智能交易系統(tǒng)、煤炭智能采購(gòu)與交易系統(tǒng)，基于智能化的勞動(dòng)力市場(chǎng)平臺(tái)等，以下僅就部分應(yīng)用加以介紹。

 

　　基于區(qū)塊鏈的智能倉(cāng)儲(chǔ)和物資共享是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)下的物資管理新模式。以往物資與備件是一廠一備，只考慮本廠的物資存貯，占用流動(dòng)資金很大，在數(shù)據(jù)積累上也不夠。基于區(qū)塊鏈的智能倉(cāng)儲(chǔ)和物資共享平臺(tái)，一方面將物資與備件形成共享、另一方面是智能化，智能合約的履約方式提高了工作效率，分布式的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息共享機(jī)制和信息加密。

 

　　工業(yè)組織的數(shù)字孿生，把實(shí)體工業(yè)組織和數(shù)字孿生進(jìn)行鏈接，把一些企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)通過(guò)互聯(lián)、打通，形成數(shù)字化的組織。在具體實(shí)施過(guò)程中，我們開(kāi)發(fā)了 DDC軟件（自主開(kāi)發(fā)），快速、低成本地實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)互聯(lián)，構(gòu)成多智能體。2019年Gartner也提出組織數(shù)字孿生的基本思路。

 

　　工業(yè)組織的數(shù)字孿生不但要能夠模擬原有經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，還應(yīng)該能夠?qū)ζ髽I(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)進(jìn)行某種程度的預(yù)測(cè)、推演，為此我們開(kāi)發(fā)了動(dòng)力煤價(jià)智能預(yù)測(cè)軟件。發(fā)電領(lǐng)域的煤價(jià)是不斷波動(dòng)的，國(guó)內(nèi)外的煤價(jià)波動(dòng)曲線趨勢(shì)也不同。如何在保證國(guó)內(nèi)煤采購(gòu)協(xié)議被認(rèn)真執(zhí)行的基礎(chǔ)上，使總的燃煤采購(gòu)成本最低，這是智能系統(tǒng)要解決的目標(biāo)課題。我們利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)方式，獲取不同系統(tǒng)里的不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，目前煤炭市場(chǎng)預(yù)測(cè)雖然還沒(méi)有用于實(shí)戰(zhàn)，但實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果看，總體誤差已經(jīng)非常小了。煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)也為工業(yè)組織數(shù)字孿生奠定了基礎(chǔ)。

 

　　如何創(chuàng)造未來(lái)

 

　　智能化越來(lái)越熱，但是國(guó)內(nèi)外對(duì)于工業(yè)智能的開(kāi)發(fā)、應(yīng)用案例極少。斯坦福大學(xué)剛剛出版了報(bào)告《人工智能百年研究》，其中預(yù)測(cè)了到2030年人工智能在多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用前景，《報(bào)告》認(rèn)為人工智能未來(lái)會(huì)在：交通、家庭服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療等領(lǐng)域取得突破，唯獨(dú)沒(méi)有提到人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展預(yù)測(cè)。顯然，在工業(yè)領(lǐng)域AI被邊緣化了。這從某種程度上可以看出國(guó)際主流的人工智能研究沒(méi)有進(jìn)入到傳統(tǒng)工業(yè)，他們?cè)诠I(yè)領(lǐng)域的智能化研究并不領(lǐng)先。但是經(jīng)過(guò)數(shù)年的探索，我們對(duì)AI在工業(yè)領(lǐng)域的前景持樂(lè)觀態(tài)度。

 

　　經(jīng)過(guò)4年智能工業(yè)方面的探索，我國(guó)水電領(lǐng)域?qū)@一技術(shù)越來(lái)越認(rèn)可，應(yīng)用的拐點(diǎn)即將到來(lái)了；火電和風(fēng)電領(lǐng)域剛剛進(jìn)入到認(rèn)知培育期，許多技術(shù)與應(yīng)用還需要更多的試點(diǎn)和驗(yàn)證，但未來(lái)兩三年會(huì)有比較大的突破。我們深信這條技術(shù)路線會(huì)創(chuàng)造巨大的市場(chǎng)，這應(yīng)是智能工業(yè)的最佳路線，前景是美好的。

 

　　要實(shí)現(xiàn)智能工業(yè)，我們應(yīng)該更多地利用機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)出工業(yè)模型，而不應(yīng)該將重心僅僅停留在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)層面。未來(lái)智能工業(yè)的核心會(huì)轉(zhuǎn)向模型、數(shù)據(jù)孿生技術(shù)。過(guò)去的幾十年間，我國(guó)工業(yè)飛速發(fā)展，相應(yīng)的DCS、以ERP為代表的工業(yè)管理信息化也獲得了一定程度的普及與應(yīng)用，未來(lái)中國(guó)工業(yè)如何邁向智能化將是我們面臨的新課題和新挑戰(zhàn)，將智能化作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心內(nèi)核，加速推進(jìn)我國(guó)智能工業(yè)的發(fā)展將是重中之重。

 

　　以上是我的分享，謝謝大家，有不對(duì)的地方請(qǐng)指正。