近日，艾斯本發(fā)布了aspenONE?軟件V12，將AI技術(shù)運用于流程工業(yè)之中，形成混合建模能力，專為資本密集型企業(yè)設(shè)計。
Aspen Hybrid Models?軟件可以從企業(yè)資產(chǎn)中獲取數(shù)據(jù)，優(yōu)化運營，幫助企業(yè)在復雜的競爭中立于不敗之地。相比離散工業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的上突飛猛進，流程工業(yè)則顯得異常低調(diào)，這與針對流程工業(yè)的軟件不足相關(guān)，艾斯本作為為數(shù)不多的專注于流程行業(yè)的軟件開發(fā)企業(yè)，其創(chuàng)造性的把AI技術(shù)用在整個工藝裝置之中，Hybrid Models混合模型是v12該軟件的一大特色，通過傳統(tǒng)的機理模型結(jié)合AI技術(shù)，加速整個裝置建模，為客戶在運營方面提供優(yōu)化、提高效率。
利用AI建立模型優(yōu)化運營
艾斯本技術(shù)有限公司大中華區(qū)總經(jīng)理丁少杰表示，利用工廠自優(yōu)化和自適應(yīng)APC是流程工廠智能化的一個重要基石。以煉油廠舉例，傳統(tǒng)的APC或以前使用的DMCplus，在當工廠模型建立之后，隨著工廠操作條件的變化，模型精度會發(fā)生偏離，給企業(yè)帶來的效益提升就會大打折扣。DMC3就是這種自適應(yīng)技術(shù)，工廠建立模型之后，隨著工廠操作條件的改變，這個模型可以自動做出調(diào)整，能夠最準確的反映出工廠裝置的情況，從而為工廠優(yōu)化帶來最大效益。
此外設(shè)備智能化維護，是方案全生命周期的優(yōu)化，艾斯本幫助工廠形成自主性維護，多方面利用如Aspen Mtell等AI技術(shù)，艾斯本在兩年前收購了一家企業(yè)，形成了自己的設(shè)備預(yù)防性診斷技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、人工智能和機器學習等功能，能夠提前30天甚至更多時間預(yù)測到當前設(shè)備的故障，以及造成設(shè)備故障的原因。通過這個方式可以非常有效的找到問題，一方面避免了這個設(shè)備的緊急非計劃停車，給客戶足夠的時間重新安排生產(chǎn)計劃，也可以找到相應(yīng)的備選方案，同時也對設(shè)備的維護制定了一個解決方案。另外，在計劃調(diào)度方面也有很多新功能。
多種模型加持
在V12中還加入了多種突破性的技術(shù)，包括多工況分析，及混合建模的功能，這個突破其實前面講到有很多應(yīng)用的場景，將艾斯本傳統(tǒng)，最強、最有優(yōu)勢的技術(shù)，也就是first principles（化工過程第一定律）建模技術(shù)加以利用，結(jié)合AI分析方法，形成一個工業(yè)的混合模型。
⑵ 第一種混合模型是AI-driven的混合模型，以大數(shù)據(jù)驅(qū)動為主的新型模型。
⑵第二種是Reduced Order的降維或者降序的模型，用流程模擬的結(jié)果用大數(shù)據(jù)分析的方法，把一個嚴格機理模型的復雜模型轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€非線性的數(shù)據(jù)模型。
⑶ 第三種是First Principles-Driven模型，把流程模擬和大數(shù)據(jù)分析這些數(shù)據(jù)結(jié)合在一起。
這些模型既考慮了工業(yè)流程行業(yè)背景的知識，也包括對工藝過程的理解、對這些操作約束，以及最基本的質(zhì)量能量平衡原則，再結(jié)合新的技術(shù)實現(xiàn)效率提升，與純AI技術(shù)非常大的區(qū)別，艾斯本軟件背后立足的是95%的工業(yè)知識，只有5%是AI code和算法。
這樣的方法就能夠突破現(xiàn)在模型難以維護的問題，實現(xiàn)快速地響應(yīng)市場變化。
優(yōu)化供應(yīng)鏈，幫助客戶梳理運營技能
丁少杰表示在石油化工供應(yīng)鏈是企業(yè)的關(guān)鍵，艾斯本多年形成了很多優(yōu)秀的建樹。涉及供應(yīng)鏈的內(nèi)容目前包含兩塊內(nèi)容，大的供應(yīng)鏈及兩端市場：一個是供應(yīng)市場、一個是客戶市場。
其實供應(yīng)鏈里面還有很大的一塊是工廠這一塊，我們認為供應(yīng)鏈是一個完整的供應(yīng)鏈，我們AI的技術(shù)，目前我們已經(jīng)很成功的應(yīng)用在工廠這部分，垂直供應(yīng)鏈那部分的應(yīng)用。
首先模型的準確性，我們做了很多的工作，前面講到的Hybrid Models其實有兩個應(yīng)用：⑴一個是解決工藝流程層面，模型建模和模型復雜性的問題。這個模型在做供應(yīng)鏈計劃的時候把裝置的模型準確地進行描述，讓計劃模型更加準確，提出一個Reduced Order建模的方式，這是AI很具體的應(yīng)用，也就是降階的模型，既保證了模型精度，同時也不失準確性的簡化模型，能夠讓供應(yīng)鏈計劃更加準確。AI技術(shù)在Hybrid Models供應(yīng)鏈里面的應(yīng)用。
⑵另外一個應(yīng)用，是AI在認知層面上的應(yīng)用，也就是做供應(yīng)鏈計劃，結(jié)果是正常的還是偏差的，通過有很多以前很多方案計劃從中發(fā)現(xiàn)，通過AI大數(shù)據(jù)技術(shù)分析或者AI技術(shù)、機器學習技術(shù)，從大量計劃結(jié)果中找出幫助判斷是否有異常點，有沒有偏離很大的計劃方案。這就是通過AI在這兩個層面上施加的應(yīng)用。
為新客戶提供行業(yè)經(jīng)驗，簡化操作助其成功
艾斯本過去40年為流程行業(yè)和各類資本密集型企業(yè)構(gòu)建解決方案，經(jīng)歷了各種挑戰(zhàn)，從中累積了豐富的經(jīng)驗，相信aspenONE?軟件V12版本的推出能夠使客戶在沒有數(shù)據(jù)科學專業(yè)知識的情況下將AI應(yīng)用于關(guān)鍵流程中，為缺乏深入掌握流程知識或經(jīng)驗的新用戶提供更好的支持。
