邊緣計(jì)算在智能制造中的解決方案

行業(yè)典型案例

4.1　智能油田全流程優(yōu)化管控系統(tǒng)

在石油化工領(lǐng)域，針對(duì)中石油全流程優(yōu)化、降低開采成本的重大需求，沈自所為中石油提供了針對(duì)石油化工領(lǐng)域的智能管控系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)跨地質(zhì)、工程、生產(chǎn)、維修全流程優(yōu)化。該系統(tǒng)能夠完成以下幾個(gè)方面的具體工作：一是能夠完成油井生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)感知，智能診斷；二是實(shí)現(xiàn)了抽油機(jī)實(shí)時(shí)優(yōu)化控制；三是對(duì)于地質(zhì)、油藏、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等方面進(jìn)行的綜合性優(yōu)化。

4.2　石化生產(chǎn)過程參數(shù)在線監(jiān)測(cè)與優(yōu)化管控系統(tǒng)

針對(duì)石化工廠物料、能源計(jì)量與過程參數(shù)優(yōu)化需求，沈自所實(shí)現(xiàn)了通過設(shè)備能源安全的全面感知結(jié)合生產(chǎn)工藝參數(shù)，進(jìn)行多維度優(yōu)化的整體優(yōu)化系統(tǒng)。

目前該系統(tǒng)已在撫順石化、蘭州石化、安慶石化、齊魯石化、茂名石化、天津石化等大型石化廠進(jìn)行推廣應(yīng)用，效果主要體現(xiàn)在：首先能夠及時(shí)準(zhǔn)確診斷出機(jī)泵軸承故障，縮短停機(jī)檢修周期60%；其次是提供更加準(zhǔn)確的計(jì)量，減少計(jì)量誤差達(dá)86%；另外支持移動(dòng)終端作業(yè)，提升現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)效率達(dá)30%。

4.3　離散行業(yè)柔性生產(chǎn)管控系統(tǒng)

離散制造的企業(yè)對(duì)于生產(chǎn)線的需求主要是三個(gè)方面： 一是減人：自動(dòng)化率偏低，有較大的人力成本壓力，需要減少生產(chǎn)線上的工人數(shù)量；二是增效：批量定制模式下工藝調(diào)整頻繁，導(dǎo)致生產(chǎn)效率低下，產(chǎn)能不足；自動(dòng)化產(chǎn)線普遍柔性程度不足，難以滿足快速工藝調(diào)整需求，需要支持柔性制造的生產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)快速轉(zhuǎn)產(chǎn)；三是品控：檢測(cè)力度不足，產(chǎn)品質(zhì)量難以嚴(yán)格把控，良品率波動(dòng)較大。

對(duì)此，我們?cè)O(shè)計(jì)了面向生產(chǎn)流程的動(dòng)態(tài)服務(wù)編程技術(shù)以及支持在線命令執(zhí)行的服務(wù)適配器，分別可以解決基于Web服務(wù)的生產(chǎn)工藝與設(shè)備資源在線重構(gòu)問題和設(shè)備即插即用自動(dòng)化配置與互操作命令動(dòng)態(tài)執(zhí)行的問題。

人工智能的革命

「機(jī)器問題」重現(xiàn)

從最初的屢屢失敗，到現(xiàn)在的朝氣蓬勃，人工智能會(huì)導(dǎo)致大面積失業(yè)甚至讓人類滅絕嗎？或許歷史會(huì)給我們一些有用的線索。

有些人害怕機(jī)器會(huì)搶走所有人的工作，而只是有選擇地讓少數(shù)人受益，并最終徹底顛覆社會(huì)。然而在歷史上，類似的一幕曾出現(xiàn)過。兩個(gè)世紀(jì)前，工業(yè)化的浪潮席卷英國(guó)，與今天同樣的擔(dān)憂曾引發(fā)了激烈的爭(zhēng)論。那個(gè)時(shí)候，人們不說「工業(yè)革命」而大談「機(jī)器問題（machinery question）」。1821年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家 David Ricardo 第一個(gè)表達(dá)了這種看法，他重點(diǎn)關(guān)注「機(jī)器對(duì)于不同社會(huì)階層的利益的影響」，特別是「勞動(dòng)階級(jí)懷有的意見，他們認(rèn)為使用機(jī)器通常會(huì)不利于他們的利益」。

現(xiàn)在，這個(gè)「機(jī)器問題」卷土重來，雖然它偽裝成了另外一副樣子——人工智能（AI）技術(shù)正突飛猛進(jìn)，機(jī)器得以執(zhí)行曾經(jīng)只有人才能勝任的各種任務(wù)?？茖W(xué)家，經(jīng)濟(jì)學(xué)家和哲學(xué)家正在熱議人工智能技術(shù)的潛在影響。這種影響可能是非常深刻的。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)，之前看起來不可能自動(dòng)化的工作——從放射科到法律工作——現(xiàn)在也同樣面臨著危機(jī)。美國(guó)美林銀行預(yù)測(cè)，2025 年以前，人工智能的「每年產(chǎn)生的創(chuàng)造性破壞的影響」可能會(huì)達(dá)到14到33萬億美元，其中包括因人工智能實(shí)現(xiàn)了知識(shí)工作自動(dòng)化，導(dǎo)致雇傭成本減少的9萬億美元，制造業(yè)和醫(yī)療護(hù)理開銷減少的8萬億美元，以及部署無人駕駛汽車和無人機(jī)后因效率提升增加的兩萬億美元。智囊機(jī)構(gòu)麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）說，人工智能正在促進(jìn)社會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變比工業(yè)革命「發(fā)生的速度快 10 倍，規(guī)模大 300 倍，影響幾乎大3000倍」。

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