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互联网|钱锋院士：AI融入流程制造将会发生什么？( 二 )


此外 ， 我们的流程制造从装备水平 ， 包括流程水平并不落后 ， 跟国际是平齐的 ， 甚至我们的装备比国际上还先进 。 总体而言 ， 从我们的生产效率、能耗消耗水平 ， 我们是流程制造大国但却并没有到强国 ， 未来如何通过IT赋能使得我们从高速增长 ， 走向高质量发展 ， 有三个问题必须解决 。
首先 ， 建立客户需求敏捷的供应链 。 供应链要现代化 ， 要稳定产业链与供应链 ， 我们需要高端生产 ， 更要关注上下游整个供应链优化 。
再者 ， 制定全流程优化运行机制 ， 提高资源和能源运用效率 。
然后 ， 保证生产过程更安全、更环保 。 安全环保的指标要实时监控 ， 溯源精准调控 ， 所有这些我们要实现并达到绿色化 ， 高效化 ， 才能真正地实现高质量发展 。
流程制造+AI ， 要如何结合？
作为一个工厂 ， 首先要考虑解决什么 ， AI如何支持供应链优化 ， 资源高效配置决策 。 我们通常讲的产业链、供应链稳定问题 ， 是要构建一个知识型工作系统 ， 产业链、供应链系统自动化水平要达到现代化 。
其次 ， AI如何支持全流程生产调控运行水平 ， 构建智能化运行系统 ， 有了智能化系统可以使这个更智慧 。
第三 ， 工业制造过程如何更安全环保 ， 所有这些我们要构建安全环保预警和溯源系统 ， 考虑AI究竟和我们的流程制造怎么样深度融合 ， 这是我们关心的命题 。 最终的关键技术 ， 关键的问题是什么？要改变我们传统的模式、经营的决策 ， 达到AI赋能情况下达到决策革命 。 AI是六个字 ， 感知、认知、决策 ， 要达到决策革命 。
最终 ， 我们使得这个工厂高质量发展 ， 首先必须解决供应链现代化 ， 确保资源优化、能源优化、产能优化、库存优化、全生命周期考虑上下游供应链关系 ， 这种基础上保证生产构造产业链高端化 ， 所以高端产品 ， 包括品质优化 ， 柔性生产 ， 长周期预警 。

在价值链的最大化方面 ， 我们不仅仅考虑经济价值 ， 更考虑社会价值 。 所有这些怎么办？我们要通过工业互联网 ， 在信息互联互通基础上 ， 通过创新打通产业链 ， 打通供应链以及价值链 ， 具体达到四链协同 ， 才可以实现高质量发展 。
其中的重点方向和关键技术 。 首先第一个方向 ， AI如何跟物联网充分融合 ， 构建智能化工业互联网 。 我们每一个工厂都有OT系统 ， 同时还有IT系统 ， 一些信息不完善 ， 要深度解决端到端信息感知问题 。 我们解决信息感知 ， 通过工业互联网互联互通 ， 在这个基础上我们的生产从信息管理 ， 从管理到整个生产构成 ， 要全方位进行调控 ， 这个方面我们需要解决的关键科学问题 ， 要解决生产建设过程信息智能感知 ， 包括我们的边缘计算 ， 这是一个方向 。
第二 ， 解决如何把AI与日常管理系统结合起来 ， 达到智能决策优化 。 把生产过程跟市场关联起来 ， 这个方面我们如何得到供应链现代化 ， 通常我们现在是人来做这样一个决策系统 ， 通过AI技术完全可以构成一个智能化决策系统 ， 这样的决策系统把我们的市场跟制造过程充分关联 ， 构建知识驱动的知识化决策系统 。 同样这个方面解决知识驱动制造过程知识驱动化问题 ， 不确定环境下制造跨层次人机融合决策问题 。

第三 ， 如何把AI与实际产能生产过程 ， 控制过程结合起来 ， 使得整个生产更智慧 ， 达到智能控制的目的 。 从原料到产品怎么建模 ， 这个基础上进行调控 ， 进行工矿诊断 ， 达到目标协同 ， 考虑经济效益 ， 考虑社会效应 ， 首先保证安全、环保、质量 ， 多目标协同构成 ， 这样的构成必须解决制造多尺度、多目标智能优化精准调控 ， 可解释运行模式特征学习 ， 与广域精准调控科学问题必须解决 。
第四 ， 解决AI如何保证我们是更安全更环保 。 智能预警溯源系统 ， 首先整个安全环保信息互联互通 ， 这个基础上建立系列全部机制 ， 一些分析模型 ， 通过AI技术形成全方位 ， 全生命周期监控溯源与精准调控 ， 必须解决开放环境下 ， 实验的感知以及风险智能预警和人机共融决策机制 ， 确保生产过程更安全、更环保 。


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