科遠智慧：工業(yè)智能體：AI+制造業(yè)破局之鑰

　　當前，AI+制造業(yè)發(fā)展如火如荼，成為全球制造業(yè)競爭的關(guān)鍵陣地。但在工業(yè)場景實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)孤島、場景碎片化等瓶頸問題仍然突出，技術(shù)與實效間存在明顯鴻溝。

　　工業(yè)智能體通過“認知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)，融合工業(yè)機理與AI技術(shù)，在設(shè)備控制、工藝優(yōu)化等環(huán)節(jié)實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的轉(zhuǎn)化，成為破解AI落地難的關(guān)鍵路徑。

　　科遠智慧深耕工業(yè)自動化數(shù)字化智能化領(lǐng)域32年，基于流程工業(yè)實踐，正著力推動“工業(yè)智能體”技術(shù)落地。《科遠大咖談》邀請副總裁趙文慶，展開了一場關(guān)于“工業(yè)智能體時代”的深度探討。

　　一、工業(yè)智能體——從數(shù)據(jù)覺醒到價值重構(gòu)

　　科遠智慧副總裁趙文慶表示：“工業(yè)智能體絕不是簡單的技術(shù)疊加，而是工業(yè)機理與人工智能的深度耦合。它是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的智慧中樞，更是制造業(yè)突破效率天花板、實現(xiàn)價值躍遷的戰(zhàn)略性抓手。”

　　從數(shù)據(jù)整合角度看，工業(yè)智能體能夠打破設(shè)備、產(chǎn)線、供應(yīng)鏈間的數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，為實時感知與預(yù)測分析提供有力支撐。在決策優(yōu)化方面，基于深度學(xué)習與強化學(xué)習算法，它可以動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)排程、設(shè)備維護策略等，助力產(chǎn)能利用率提升 20% 以上。同時，作為場景賦能者，工業(yè)智能體覆蓋了研發(fā)設(shè)計、質(zhì)量控制、能耗管理等全環(huán)節(jié)，例如通過 AI 視覺檢測將缺陷檢出率提升至 99.99%。

　　科遠智慧打造的工業(yè)智能體平臺，采用 “智能體即服務(wù)”（Agent - as - a - Service）模式，把復(fù)雜算法封裝為可配置模塊，有效降低了企業(yè) AI 應(yīng)用門檻。借助知識蒸餾技術(shù)，智能體能夠快速適配不同行業(yè)機理模型，成為企業(yè)邁向智能化的關(guān)鍵抓手。

　　二、三階段部署——從數(shù)據(jù)筑基到生態(tài)協(xié)同

　　對于工業(yè)智能體的部署，趙文慶強調(diào)不能一蹴而就，而是一個系統(tǒng)工程�？七h智慧根據(jù)實踐經(jīng)驗將其分為數(shù)據(jù)筑基、場景切入和生態(tài)擴展三個階段。

　　首先是數(shù)據(jù)筑基，通過物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議整合設(shè)備數(shù)據(jù)，建立標準化數(shù)據(jù)湖，并構(gòu)建數(shù)字孿生底座，這一過程為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。接著是場景切入，選擇高價值、低復(fù)雜度的場景進行試點，像預(yù)測性維護或能耗優(yōu)化等等，利用小樣本遷移學(xué)習快速驗證模型有效性，提高應(yīng)用效率。最后是生態(tài)擴展，基于微服務(wù)架構(gòu)將工業(yè)智能擴展至全鏈條，支持多智能體協(xié)同與跨系統(tǒng)交互，使工業(yè)智能體從單一設(shè)備或產(chǎn)線的應(yīng)用，擴展到整個企業(yè)乃至產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同運作，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和高效利用。

　　當然，并非所有工業(yè)場景都適合立即部署工業(yè)智能體。優(yōu)先部署的場景應(yīng)具備痛點明確且數(shù)據(jù)可獲取的特點�？七h建議重點關(guān)注設(shè)備健康管理，能通過振動、溫度等 300 + 參數(shù)實時監(jiān)測，預(yù)測故障并降低停機損失 75%；還有柔性生產(chǎn)排程，運用遺傳算法應(yīng)對訂單波動，可縮短交付周期 30% 以上；以及質(zhì)量檢測閉環(huán)，借助AI 視覺和工藝知識庫，實現(xiàn)缺陷分類與工藝參數(shù)自動調(diào)優(yōu)。

　　三、科遠實踐——從技術(shù)攻堅到落地賦能

　　科遠智慧專注于流程工業(yè)及智慧城市工業(yè)智能體的應(yīng)用研究，在電力、冶金、化工、水務(wù)等行業(yè)取得了顯著成果。

　　面向電力行業(yè)，我們推出了基于 DCS 系統(tǒng)，深度融合大數(shù)據(jù)分析、AI 技術(shù)與專家經(jīng)驗的智能監(jiān)盤系統(tǒng)，顯著提升了機組運行效率與安全性，降低了人工監(jiān)盤強度。

　　科遠自主開發(fā)的低代碼平臺賦能經(jīng)驗傳承，將電廠運行知識與智能化功能結(jié)合，實現(xiàn)經(jīng)驗數(shù)字化、模型化。AI 驅(qū)動的主動安全預(yù)警體系，能提前發(fā)現(xiàn)異常并提供初步診斷，將風險處理從 “被動反應(yīng)” 轉(zhuǎn)變?yōu)?“主動規(guī)避”。深度故障診斷與智能決策支持功能，集成 200 余個典型故障診斷模型，輔助預(yù)防性檢修決策，減少非計劃停機。降本增效方面，監(jiān)盤系統(tǒng)替代人工完成 90% 以上數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析，提升工作效率 30% 以上，項目成果獲中國自動化學(xué)會 CAA 認證。

　　我們研發(fā)的流化床鍋爐燃燒自動優(yōu)化系統(tǒng)，融合多種智能算法，攻克大滯后、非線性、強耦合等行業(yè)共性難題，實現(xiàn)鍋爐燃燒全過程自動化控制。智能監(jiān)盤帶來顯著經(jīng)濟效益與社會效益，預(yù)計每年可減少1次非停，節(jié)省120萬元非停費用支出，緩解電廠人才短缺實現(xiàn)經(jīng)驗傳承。其智能系統(tǒng)與 DCS 融合技術(shù)達國際領(lǐng)先水平，樹立燃煤機組智慧化標桿。

　　面向冶金行業(yè)，科遠推出了開發(fā)視覺模型的自動化開發(fā)工具，降低了鋼鐵領(lǐng)域視覺識別模型開發(fā)難度，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的云邊協(xié)同機制，使模型開發(fā)周期從傳統(tǒng)三、四個月縮短至數(shù)天。大包開澆視覺檢測模型改善了鑄坯分坯混亂問題，比傳統(tǒng)稱重手段判定提前了 15 秒，提高了連鑄二級系統(tǒng)的分坯準確度。AI 智能排產(chǎn)有效降低罐型生產(chǎn)切換頻次，提升機組利用率，成為制罐行業(yè)首個成功應(yīng)用人工智能技術(shù)的案例。鐵前一體化配料模型結(jié)合原燃料信息、控制約束條件、工序加工成本多種因素輸出合理配料比，人工配料成本降低 30 元 / 噸鐵。AI 行車調(diào)度模型可根據(jù)煉鋼廠實時生產(chǎn)狀況智能調(diào)度，降低重包等待時間 3%，減少鋼水能耗�；�于深度學(xué)習技術(shù)的壓差預(yù)測模型，有效解決了高爐 “黑箱” 難題，1 小時后在 5kPa 內(nèi)達到了 80% 的預(yù)測精度。

　　面向化工行業(yè)，科遠運用 AI 智能算法，針對大宗原材料原鹽配比，融合供應(yīng)商采購成本、原料質(zhì)量、后期除雜成本等因素優(yōu)化算法，尋找最佳配比方案，可有效降低約 2% 的原材料使用成本；同時在電解槽等重要耗能裝置方面，以電流負荷最優(yōu)為目標進行參數(shù)優(yōu)化，采用訓(xùn)練和優(yōu)化雙模型方式，實現(xiàn) 98% 以上預(yù)測準確度，優(yōu)化后電力消耗每年至少降低百萬成本。

　　面向水務(wù)行業(yè)，科遠以神經(jīng)矢量控制器為載體，深度集成污水曝氣環(huán)境仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、曝氣控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、曝氣監(jiān)控管理系統(tǒng)、控制器管理系統(tǒng)等，為生活污水、工業(yè)廢水曝氣處理提供AI智能控制，即通過機理模型、數(shù)理模型及仿真平臺的綜合運用，以機器自主學(xué)習、不斷迭代擇優(yōu)后可以實現(xiàn)對生物池溶解氧全自動、精細化穩(wěn)定控制。不僅有效降低了污水廠出水中的總磷總氮，還使污水廠鼓風機能耗平均降低10%以上，每年可節(jié)省數(shù)十萬元電費。

　　盡管工業(yè)智能體展現(xiàn)出巨大的潛力，但在發(fā)展過程中仍面臨諸多技術(shù)瓶頸。數(shù)據(jù)質(zhì)量與異構(gòu)性問題突出，工業(yè)數(shù)據(jù)噪聲多、標注成本高，影響模型泛化能力；算法適配性不足，通用 AI 模型難以匹配工業(yè)場景的時序性與強因果性需求；安全與實時性矛盾也存在，私有化部署需求與云端算力調(diào)度存在沖突等等。

　　破解這些難題需要技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的共振。趙文慶表示，科遠正在推進三個關(guān)鍵突破：一是聯(lián)邦學(xué)習 + 知識圖譜，保障數(shù)據(jù)隱私前提下，跨企業(yè)共享行業(yè)知識；二是工業(yè)機理嵌入，將專家經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為模型約束條件，提升決策可解釋性；

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