AI技术，正以前所未有的可能性改变着传统工业的面貌。从生产流程优化到产品质量提升，从设备故障预测到供应链管理革新，工业AI的探索与应用正逐步渗透到生产制造的每一个环节。
艾斯本全球企业解决方案咨询高级总监Rob Howard近日接受e-works记者采访时指出，一直以来，工业AI都是艾斯本的重点，艾斯本的工业AI并非是取代工人，而是提供专业辅助和建议，帮助企业实现卓越运营。
Rob Howard在流程行业积累40年的丰富经验，是运用艾斯本aspenONE解决方案优化工厂运营的顶尖专家。在他看来，“工业AI的前提是灵活性、指导性和自动化，尤其是提供专业的辅助和建议，帮助工作人员更快、更好地做出更具战略性的决策。”
艾斯本全球企业解决方案咨询高级总监Rob Howard
01 工业AI的机遇与挑战
随着全球范围内对可持续发展和能源转型的日益关注，工业AI正逐渐成为推动行业变革的关键力量。它不仅能够帮助企业实现卓越运营，提高效率，降低成本，更能在能源优化、碳排放管理、生产流程优化等方面发挥重要作用，助力企业实现可持续发展目标。
Rob Howard指出，工业AI技术可以为资产密集型行业带来巨大的机遇，帮助企业实现卓越运营和可持续发展。具体来看，工业AI将AI与基于工程基本原理的模型相结合，同时围绕AI应用，建立关键领域专业知识驱动的防护机制，其结果遵循了科学规律，如化学、物理、电力和地质学，确保了结果的安全性。
当然，尽管工业AI展现出巨大的潜力，但其在应用过程中也面临着众多挑战。诸如数据质量、安全性、可解释性、以及与传统系统的集成等问题，都制约着工业AI的进一步发展。此外，人才培养和技能匹配也是工业AI发展的重要瓶颈。如何克服这些挑战，将决定工业AI在未来能否真正发挥其价值，推动工业领域的数字化转型和可持续发展。
Rob Howard说，“我们正处在一个变化非常快速的时代，面临着诸多挑战：涉及全球经济发展、供应链韧性、区域性产能过剩、能源转型等各个方面。艾斯本作为工业AI领域的领导者，致力于提供先进的解决方案，帮助客户应对挑战，实现价值创造。随着技术的不断发展，工业AI将在未来发挥越来越重要的作用，推动企业和社会向更加可持续的方向发展。”
02 艾斯本的工业AI发展之道
回顾艾斯本布局AI技术的历程，最早可以追溯到2005到2010年期间。Rob Howard告诉记者，“当时我们把神经网络融入到Aspen Mtell（AI预测分析领域），后来演变到与生成式AI以及深度学习等技术的融合。”
他强调，艾斯本的工业AI技术并非简单的机器学习和深度学习，而是将AI与基于工程基本原理的模型相结合，并结合关键领域专业知识，例如化学、物理、电力和地质学。这种结合确保了结果的科学性和安全性，并为操作员和工程师提供专业的辅助和建议，帮助他们做出更具战略性的决策。
截至目前，艾斯本的工业AI技术已经帮助众多企业提升了效率，包括陶氏化学、雪佛龙、Braskem、SOCAR、Tennet、巴斯夫等。例如，陶氏化学通过应用艾斯本工业AI解决方案运营成本降低了20%以上；雪佛龙在供应链管理方面收益增长了38倍；SOCAR通过优化丙烯腈热回收，增加了36%的废热回收。
诸如此类的案例不一而足。Rob Howard说，“通过提供灵活的决策支持、专业的指导以及自动化执行，艾斯本的工业AI技术可以显著提升工业运营效率和战略决策能力。它能够帮助企业优化生产流程，减少能源消耗和排放，降低运营成本，并提高资产可靠性。此外，艾斯本的工业AI技术还能够帮助企业实现可持续发展目标，并提升其透明度和合规性。”
03 通往可持续发展之路
毋庸置疑，在未来二十年甚至更长时间周期里，随着企业努力实现能源转型，可持续发展将成为资产密集型行业的首要任务。
Rob Howard说，“在艾斯本过去的实践中，积累了大量利用工业AI为企业增值的经验。”如何构建使用工业AI的企业文化？艾斯本的建议是，充分考虑四大因素：
首先，企业必须对其运营进行全面评估，以确定最具改进潜力的领域。例如，企业可以从分析高能耗的生产过程入手，找出效率低下的环节。工业AI可以改善预测性维护，预测设备故障并优化运行计划，从而减少停机时间和能源消耗。在供应链优化方面，工业AI可以帮助降低资产密集型过程的排放和成本。所有这些都利用了AI在数据分析和流程优化方面的能力，以实现显著的可持续发展收益。
通过使用预测分析，企业可以预测能源需求并优化使用。AI还可以实时监控排放，识别超标源并提出纠正措施。机器学习模型可以分析生产流程，提高效率，减少浪费。AI驱动的模拟可以分析运营情景，帮助企业采取对环境带来最低影响的运营策略。通过不断学习和适应，AI系统可以帮助企业专注于可持续发展目标，动态调整运营，以提高环境绩效。对AI模型的定期审核和更新，可确保最新数据和趋势被纳入其中。
其次，企业必须充分了解部署工业AI解决方案的潜在挑战。例如，将AI集成到现有运营体系，并确保与传统系统兼容，是一项复杂且艰巨的任务，且数据的质量和可用性也可能存在问题。以艾斯本为例，其第一原理模型可以在现场难以获取大数据时按需生成模拟数据，但这并非常态。另一些例外情况包括强化学习等AI方法，该方法无需依赖历史数据，而是在运行过程中不断学习。然而，大多数AI系统通常需要大量高质量的数据，而这些数据并不总是能够轻易获取并直接使用。此外，企业还需要重视数据隐私和安全，尤其是在处理敏感运营数据时。这就需要在规划中保持审慎，投入足够的培训，并对系统进行持续改进。
第三，工业AI能够在业务运营的关键领域带来彻底变革，显著提升灵活性、指导性和自动化水平。AI驱动的灵活性使企业能够快速适应不断变化的业务环境，从而实现价值创造的最大化。在工业领域，企业可以通过维护模型来缩小模拟与实际操作之间的差距，提升效率并减少浪费，从而更快地响应市场需求和运营变化。此外，AI还能增强员工的能力，帮助他们在日常工作中更快地做出复杂决策。基于工业AI的软件不仅能帮助新员工快速熟悉系统优化，还能支持经验丰富的员工有效管理复杂流程。这些系统不仅加速了决策过程，还通过系统化的方法提高了无论是日常还是复杂场景下的决策准确性。
AI驱动的自动化能够将工程师从重复性的日常任务中解放出来，让他们专注于更高价值的工作。一个实际的应用场景是自动划分和解读地下图像，帮助企业高效识别二氧化碳存储的最佳位置，推动可持续发展。实际上，工业AI不仅提高了灵活性，还能提供深刻的洞察和指导，并自动执行常规任务，从而显著提升运营效率和战略决策能力，使企业同时实现更大的成功和可持续发展。
最后，AI通过提供数据驱动的洞察为决策提供有力支持，在将工业可持续发展纳入企业战略方面发挥了关键作用。AI驱动的工具可以评估各种商业活动对环境的影响，帮助企业做出符合其可持续发展目标的明智决策。在决策过程中，工业AI有助于识别那些能够带来最大可持续效益的举措，平衡环境、社会和经济因素。此外，AI还可以为利益相关者提供关于可持续发展指标及环境、社会和治理（ESG）目标进展的实时数据，提升透明度并加强沟通。同时，AI还能够识别和管理与环境和社会相关的风险，帮助企业积极应对这些挑战。
通过将AI纳入战略框架，企业能够更有效地推动并宣传其对可持续发展的承诺。AI还可以帮助企业跟踪监管变化，确保合规性，从而进一步将可持续发展的理念深度融入公司的核心运营。
后记
在接受记者采访过程中，Rob Howard多次强调工业AI 的目标是辅助而非取代工人。这也是艾斯本将“以人为本”作为发展工业AI的举措的重要原因。
Rob Howard说，随着技术的不断发展，工业AI将在未来发挥越来越重要的作用，推动企业和社会向更加可持续的方向发展。
而在中国市场，艾斯本将重点关注资产和运营的高效、可持续发展以及全球化三个方面。通过与全球最佳实践的互动，艾斯本将帮助中国企业提升运营效率、实现节能减排目标，并支持其全球化进程。
