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崔山:工业AI在流程工业中的探索与实践

工业AI为我们解决流程工业很多难题,其实也带来了非常大的可期待的挑战和未来的可能。

12月13日,“《财经》年会2025:预测与战略暨2024全球财富管理论坛”在北京通州区举行,中控技术董事长、总裁崔山在论坛上精彩发言。

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以下为部分发言实录,投资界(ID:pedaily2012)整理:

崔山:我分享的题目叫“工业AI在流程工业中的探索与实践”。AI现在很热,这个话题也很热,其实我想讲的是在工业里头,在AI里,在大语言模型里有很大应用,但其实在工业里面的技术已经变成了一个颠覆性的、影响力极大的技术创新领域。

工业分两个简单的领域:离散行业和流程行业。离散行业,比如汽车制造、电子。在流程行业里会有什么样的颠覆性发展趋势呢?今天分享三个话题。流程工业的特点和发展的趋势。流程工业主要包含石油、化工、冶金、造纸、医药等行业,它的特点是包含了更多的高温高压,易燃易爆这样复杂的场景,最重要的一点,它都是一些连续性的行业,需要365天24小时连续运转。

流程行业里还有一个大家都不喜欢的地方,就是它占全国碳排放的78%,无论是北京的雾霾天气,还是全国的碳排放的指数,它是占了大头,并不是大家想象的其他行业,包括汽车。

这些特点给我们带来了巨大的挑战,在流程行业里,中国也有非常好的条件,就是我们在过去产业链建设过程中,已经基本上全世界无论从哪个细分行业以及工艺装置,在中国基本上都能看得到,美西方想转移供应链、转移产业,其实也不是那么容易的,因为产业链是非常复杂的,从最早的原油一直到下游的乙烯,再到高端化学品,是一个完整的产业链。这些也铸就了我们在产业链里重要的地位。

传统的流程行业里,在行业运行过程中有大量技术在里面,这里面有大量的软件、硬件、工艺、设备等内容。但是过去的这些应用,大量的软件应用,都属于比较碎片化的,门槛也比较高,落地也比较困难。

工业AI为我们解决流程工业很多难题,其实也带来了非常大的可期待的挑战和未来的可能。原来的技术也是一些AI的基础技术,AI现在分成七个阶段,最早的是原理基础上数据分析的AI,大家也在应用。但在这个时代,尤其是去年chatGPT上来之后,它所引领的AIGC的发展过程中,尤其现在在行业里发展是非常快的。

昨天我看到一个新闻讲到,通用人工智能的时间也会很快来到,原来讲2040年,现在说提前到未来的几年时间。AI在行业里推进的速度是非常快的。这里面有一句话说,下一波AI浪潮将使价值50万亿美元的重工业实现自动化。大家能感觉到未来科技领域做市场和做技术都离不开这个方向。

第二,流程工业AI创新与应用。在流程行业里都是高温高压连续的,连续几年,一般三到五年都不能停下来的装置运行,在流程工业里,技术发展核心就四个诉求,要更加安全,大家都不愿意发生安全事故。希望它的质量更加高质量,为什么我们做出来的乙烯和别人有差距,大家觉得用的都是差不多的装置,差距在哪里呢?质量的差距是怎么出来的呢?这也是企业发展的一个重要诉求,低碳。如果现在我们不管碳,企业生产出来的汽柴油、乙烯想出口,人家给你加个碳税和低碳的目标,你可能出口卖不出去。所以现在企业的发展,对低碳的敏感度是非常强的。

原来一个企业里几万人,东北的一个城市基本上是一个企业,一个企业大概几万人,这个企业里连公安局、派出所都有,什么都属于企业的。这样的企业在未来发展过程中如何在市场上有竞争能力?现在民营企业也杀到流程工业里,做炼油、化工、乙烯工厂,对整个大行业冲击也很大。流程工业里核心的四大诉求,技术围绕着5T,AT(自动化技术)、IT(技术工艺)、PT(工艺技术)、OT(运营技术)、ET(设备技术),现在在学校里的学科也需要重新看一下,技术的发展非常非常综合的,在流程行业里5T+AI的发展,已经变成未来流程工业里非常快速发展的诉求和方向。

大家都知道AI的三大要素:数据、算法、算力。每一项都支撑着我们在科技创新和技术发展过程中的落地和约束性。

这是一个典型的石油化工厂,大量的硬件,反应器也好、塔也好,最核心的几类数据,左上角,DCS是一个控制系统,控制系统里跑着所有的流程工业里的数据,这是第一类数据。第二类数据是左下角的Q—Lab,把设备数据都手机上来。右下角,PRIDE是质量的数据。Apex是模拟数据。比亚迪的老师说,现在中国有很多科技受约束,有一个词叫工业软件。现在对于比亚迪也好,很多车企也好,有很多进步,但最基础的设计软件都还不是掌握自己手里。

流程工业里的设计软件,一个炼油厂、一个化工厂怎么设计出来的,设计软件现在也不掌握在我们自己手里。这些也是一类非常重要的数据。

要做AI,首先要能获取相关的非常核心的所有这些数据,我们在行业里打造了四个数据基座:设备数据基座、运行数据基座、质量数据基座、模拟数据基座。在这些数据都收集基础之上,今年我们开发了一个大模型。首先我们打造了一个设备的数据基座,可以将设备所有的数据收集上来。比如镇海炼油PRIDE全设备资产数据监测平台项目,我个人很喜欢戴健康手表,早上起来第一件事看我睡眠的状态怎么样,看看心跳、心率等等。这个软件放在工业企业里,工厂是全透明的,对整个设备的健康情况一目了然。

第二个平台是DCS全流程工艺参数运行数据基座。过去30年,我们已经在全世界流程工业企业里拥有了3万多家客户,累计打造了10万套控制系统,累计1亿个I/0点数,覆盖50+个细分行业。

刚才都讲到了颠覆性产品,这是我们去年在新加坡发布的一个颠覆性产品,美国在50年前发布了一个系统叫DCS,今年我们做了一次颠覆性创新,将传统的DCS改换掉,变成了UCS,通用控制系统,这个通用控制系统也是革了自己的命,这是我们公司吃饭的东西,就像柯达的胶卷一样,我们的竞争对手,美国的公司,包括西门子都来问我们,说你们把这个产品颠覆了之后吃什么?我们这个产品出来之后,将传统的控制系统成本降低80%以上,将整个机柜空间降低90%,大量的线板降低80%,项目周期减少50%。一个炼油厂,如果以前需要花10个亿买控制系统和整个设备,对自己也是一次挑战,但对社会和我们客户是一次颠覆的技术变化。

我们打造了一个质量的控制平台,让质量数据透明,原来需要做实验的数据全部都自动化,外面通过机器人处理,里面通过AI做计算,将这部分大量的人工全部去掉,而且打造了一个全透明质量数据平台。

第四个基座是APEX流程模拟数据基座。除了给中国的企业在工厂建设要有一个自主的基础的软件,同时也建立了一个模拟数据群。这个数据将来要喂到AI里的重要数据。很多工厂现场实时的数据是不能离开正常的操作范围,AI训练可能需要一些极端数据,极端数据哪里来呢?要从模拟数据,甚至平台里的数据获取。

这是我们今年发布的第二款颠覆性技术,有了四个数据的基座之后,我们开发出了一个时序的大模型技术,时序在工业企业里每个数据都是打了时间标签的,比如在0点05分温度压力是多少,这个标签是时序数据库。我们根据这个时序数据库打造了一个大模型,这个大模型也颠覆了传统大量几百款、几千款工业软件的应用,无论是从安全还是从效益,以及质量各个方面,用一个大模型运营一个工厂,让一个工厂更加智能,更加高效,大量操作人员都可以不需要了。

TPT在安全方面,这是应用的一个过程,TPT大模型应用在企业里,这是在中石油的一个炼油厂里。左边有一个泵,70余台泵参数里我们发现了大量问题,我们及时做了检修,阻止了一次重大事故的发生,及时发现了安全相关的隐患。

TPT应用在质量领域,我们再一个化工类企业里,懂化工的看到这个线都哆嗦,我也干了几十年的工程,这条线是PH值,酸碱度,喝的水7是标准,酸碱度的控制是非常难的,比如这个酸很多,加碱中和,但它是一直不动,一下子上去。我们自己做方案或者用机理模型做控制的时候非常难,通过TPT大模型,我们控制的非常稳定。

低碳,通过TPT让电耗大幅下降。通过我们的大模型,让一个炼化厂里的石油控制运行非常精准。

在现场,我们在投入大量机器人,开发了若干机器人,在机器人的脑袋里加上了机器人操作系统,人教它做一些事情,它在现场做大量复杂、高危的工作。前段时间我们给阿美开发了一个机器人,已经在全球应用,并获得了西班牙的一个奖项。

目前我们更多把AI引入到流程行业里,更多在生成式人工智能里发展,其实我们非常明确感受到,真正的AI快速发展,我们在做行业里的进一步布局。

大家可能会觉得很多不可能,自动驾驶现在已经成为可能,原来几万、几千人的工厂,当我们的技术、人工智能发展到今天,未来的工厂可以实现不需要由人参与,更加安全,质量更好,更加高效益、高效率,AI在流程工业里无疑会变成一个非常非常重要的技术和价值点。

汇报一下,今年我们把公司的愿景和使命改掉了,公司从一个传统的公司希望转型成在工业AI领域里领跑的企业,用AI新技术赋能支持我们行业的快速发展。

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