本文作者：Jim Chappell，AVEVA人工智能和高級分析全球負責人

從化工到能源，人工智能 (AI) 已經(jīng)顯示出它可以在不同工業(yè)部門幫助實現(xiàn)全球可持續(xù)發(fā)展目標的程度。其中一個例子是Petroliam Nasional Berhad (PETRONAS)，該公司承諾到2050 年實現(xiàn)凈零碳排放。對于馬來西亞石油和天然氣跨國公司而言，工廠可靠性是實現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展目標的關(guān)鍵。馬來西亞國家石油公司認為，對即將發(fā)生的設(shè)備故障的早期洞察將使工廠運營商能夠在小問題變成大問題之前主動修復(fù)設(shè)備。他們在微軟Azure上的一個企業(yè)云試點項目證明了這一概念，該項目包括四個上游和兩個下游單元。

使用 AVEVA Predictive Analytics（一種無需編程的用于預(yù)測性維護的 AI 電源解決方案），試點實施準確地預(yù)測了故障，因此馬來西亞國家石油公司能夠提前解決問題。

第一年就部署了 200 多個模型——其規(guī)模超過了人類分析師所能達到的規(guī)?！摻鉀Q方案正確識別了 51 個主要預(yù)警。在此過程中，它實現(xiàn)了 1740 萬美元的價值，投資回報率為 14 倍。在 51 次警告中，有 12 次是高影響事件。在實際故障發(fā)生之前解決這些問題可以減少計劃外停機時間，減少浪費和效率低下，為馬來西亞國家石油公司節(jié)省了數(shù)百萬美元。

除了簡化日常運營和定期維護周期外，多項措施還有助于減少關(guān)鍵的旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障和停機時間，從而通過主動資產(chǎn)監(jiān)控和維護提高可靠性。

例如，關(guān)于液體分離器儀器故障的警報，幫助PETRONAS團隊在即將發(fā)生的資產(chǎn)故障和浪費材料方面節(jié)省了22.2萬美元。不僅減少了維護成本，而且避免設(shè)備故障和計劃外停機有助于改善安全記錄，創(chuàng)造一個更安全的工作場所。

現(xiàn)在，該解決方案正在另外 10 家工廠推廣，總共有 150 套設(shè)備。馬來西亞國家石油公司(PETRONAS)旋轉(zhuǎn)設(shè)備保管人Mohd Nazrin Zaini表示，快速增值對公司的可持續(xù)發(fā)展目標產(chǎn)生更快的影響。

這一經(jīng)驗表明，隨著越來越多的組織意識到可持續(xù)發(fā)展對企業(yè)有利，近年來圍繞綠色工業(yè)解決方案的勢頭有所擴大。疫情的影響，加上消費者和監(jiān)管機構(gòu)日益增加的壓力，也在一定程度上迫使企業(yè)將可持續(xù)性納入商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，并采取有利于人類和地球的戰(zhàn)略。盡管人工智能一直是人們談?wù)撟疃嗟男律虡I(yè)技術(shù)趨勢，但人類對其巨大潛力的了解還只是皮毛而已。隨著科學(xué)的成熟，企業(yè)將繼續(xù)在其運營價值鏈中嵌入基于人工智能的解決方案，以簡化運營、降低成本、提高效率和增強彈性。Gartner 預(yù)計，2022 年全球人工智能軟件收入總額將達到 625 億美元，比 2021 年增長 21.3%。

隨著科學(xué)的發(fā)展，人工智能現(xiàn)在將為工業(yè)企業(yè)提供更大的提高效率、創(chuàng)新和增長的機會。讓我們一起來看看吧。

從機器學(xué)習到自然語言處理，人工智能是一個總稱，包括以各種方式應(yīng)用的許多認知能力?，F(xiàn)在，不同類型的人工智能被結(jié)合在一個軟件環(huán)境中，以提供更加強大的解決方案。這些子領(lǐng)域——每個都是一個獨特的技術(shù)——將被部署在一起，以增強組織能力和提高業(yè)務(wù)價值。例如，在預(yù)測資產(chǎn)優(yōu)化方面，我們看到了尖端的分析技術(shù)，將人工智能和基于物理的模擬相結(jié)合，可以預(yù)測潛在的資產(chǎn)故障，同時提供一套優(yōu)化的行動來減少損失。因此，機器停機和生產(chǎn)損失可以消除。隨著時間的推移，這些應(yīng)用程序?qū)⑼苿幼晕倚迯?fù)自主機器的發(fā)展，并可能為大型工業(yè)企業(yè)節(jié)省數(shù)億美元。

現(xiàn)在，計算機正在承擔更多繁重的工作，甚至為它們的人類同事進行詳細的分析。我們可以期待人工智能系統(tǒng)現(xiàn)在讓人類在他們所做的事情上做得更好。重復(fù)的工作已經(jīng)被自動化了。下一步是通過改進決策參數(shù)和提高效率來減少錯誤。

人工智能將擴大我們的工作范圍，通過為我們提供復(fù)雜、可操作的指導(dǎo)，增強我們在此過程中的洞察力和能力，使我們能夠更快地實現(xiàn)更大的目標。

在人工智能發(fā)展的世界里，隨著人類將越來越多的工作委托給機器，企業(yè)將需要思考它們正在收集的數(shù)據(jù)，以及智能模型如何反映現(xiàn)實世界的偏見。將人工智能應(yīng)用于有偏見的數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致甚至放大不當和不公平?jīng)Q策的影響。隨著監(jiān)管機構(gòu)開始注意到這些技術(shù)偏差，企業(yè)將開始采用建立在公平和透明等原則基礎(chǔ)上的負責任的AI解決方案，從而使用全面和包容的數(shù)據(jù)集，并改善公司治理。

AVEVA 正在開展一個項目，在該項目中，基于物理的仿真與人工智能數(shù)據(jù)模型相結(jié)合，可用于緩解工業(yè)界的人工智能偏見。通過將模擬的真實世界過程和偽傳感器引入 AI 模型，我們可以顯著提高預(yù)測準確性和減少偏差方面的結(jié)果。

人工智能科學(xué)還處于起步階段，但它有可能改變我們所知道的世界。由于它塑造了價值鏈的各個方面，從工業(yè)實踐到環(huán)境成果，人工智能對商業(yè)世界的影響可能比我們以前的技術(shù)所看到的要大得多。我們只是處于人工智能工業(yè)革命的開端。

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