艾斯本推出全新工業AI解決方案，加快推進自優化工廠發展進程
艾斯本宣布aspenONE® 軟件V12版本全面上市，AI融入流程工業中國企業如何走？
http://www.sharifulalam.com 2020-10-23 17:49 《中華工控網》原創
在智能化工業時代，傳統的流程工業如何利用先進智能設備及新興技術，幫助企業優化生產，增資降本，加速實現數字化及智能化工廠轉型，成為業界需要面臨的問題和挑戰。
10月20日，艾斯本宣布aspenONE® 軟件V12版本全面上市。該版本將人工智能（以下簡稱AI）嵌入產品組合中，利用云技術為企業級客戶提供分析報告，以提升安全性和可持續性，并有效提高企業利潤，加速企業實現智能化、數字化工廠。這將成為流程工業與新興技術結合的一項突破性進展。
據了解，艾斯本從70年代末公司成立伊始，便一直植根于流程行業，其通過給設備裝置建模、給整個工廠建設模型，為企業找到提升效益的辦法。艾斯本大中華區總經理丁少杰先生在當日舉辦的媒體交流會上表示：“我們希望通過傳統流程行業里的專有知識和行業經驗，結合AI相關的新技術，幫助企業快速地實現數字化轉型，為企業提高價值，使之成為一個安全、環保、綠色、高效的企業，這是我們希望幫助我們在中國的客戶所實現的目標。”
全新工業AI解決方案，加快推進自優化工廠發展進程
“ aspenONE®軟件V12版本的發布是工業AI技術非常重要的應用的里程碑” 艾斯本大中華區績效工程技術總監胡宇湘女士表示。艾斯本的戰略是給整個智能化工廠提供一個全生命周期的解決方案，包括設計、運營、運維三個階段。V12版本是幫助客戶加速實現智能化工廠的一個關鍵里程碑，是一個包括自主學習、自適應、自維護的自優化工廠。
據悉，艾斯本此次發布的aspenONE®軟件V12版本擁有史無前例的工業AI混合建模能力，專為流程行業和各類資本密集型企業設計。Aspen Hybrid Models™軟件可以從企業資產中獲取數據，應用AI技術、化工過程第一定律以及艾斯本的領域專業知識，可以快速地、更廣范圍地為企業提供更全面更準確的模型。
印度信實工業有限公司卓越技術中心副總裁Karuna Potdar博士對此非常認同：“Aspen Hybrid Models™ 軟件是化工領域的一次重大進步，它是將艾斯本工藝流程模型和機器學習相結合的重要一步，并改變了流程工業和工廠優化的游戲規則。”
事實上，艾斯本過去40年為流程行業和各類資本密集型企業構建解決方案，經歷了各種挑戰，但也從中累積了豐富的經驗。aspenONE®軟件V12版本使客戶可以在沒有數據科學專業知識的情況下將AI應用于關鍵流程中，并為缺乏深入掌握流程知識或經驗的新用戶提供更好的支持。
為了滿足不斷增長的用戶需求和客戶對可持續發展的期待，流程行業已經開始實施數字化轉型，并推進企業的卓越運營和創新。aspenONE®軟件V12版本的最新解決方案具有更高的建模精度、更深入的企業洞察能力和更合理的的總擁有成本，可以支撐企業不斷發展的業務需求，并充分利用新生數字原生勞動力資源，更好地應對這些獨特挑戰。
艾斯本總裁兼首席執行官Antonio Pietri表示：“流程行業和各類資本密集型企業正經歷著不同于以往的供需波動，而想要快速應對各種市場環境，就需要全新的資產優化方案。此外，企業對效率和盈利能力有更高的期望，因此實現可持續發展目標的壓力也越來越大。下一代工業AI解決方案將會改變流程行業的工作方式。自優化工廠標志著卓越運營的未來，艾斯本將繼續致力于創新并提供解決方案，幫助客戶更快實現卓越運營。”
ARC顧問集團高級分析師Peter Reynolds表示：“AI在改善工業流程方面有無限潛力；然而，大多數公司并不具備實施AI的能力。艾斯本嵌入AI的行業特定應用解決方案，將助力企業加速轉型。其他技術可能需要資產所有者在復雜的平臺和數據科學上作出投資，艾斯本具有嵌入式AI解決方案可以即時助力客戶提高利潤率及盈利能力。”
AI融入流程工業，中國企業如何走？
雖然AI在今天已被大家所熟知，但對于相對傳統的石化等流程工業卻算是一項新技術，傳統流程工業應該如何與相對新興的AI技術相結合？在哪些場景可以應用和落地實施？這是流程企業最想了解，也是艾斯本近幾年來一直著重探索和努力的方向。在艾斯本看來，至少可以從三個方面進行。
傳統的流程模擬。將AI技術用在整個工藝裝置的建模，即Hybrid Models建模。通過傳統的機理模型加上一些AI技術，可以加速整個裝置建模，不僅為客戶在運營方面提供優化、提高效率，同時在設計方面也有很大的效率提升，這是其中的一個亮點。
整體生產運營。比如艾斯本提出的工廠自優化概念中的自適應。以煉油廠舉例，如果用一般傳統的APC或者DMCplus，當工廠模型建立之后，隨著工廠操作條件的變化，模型的精度會發生偏離，企業效益可能就會被打折扣。而艾斯本DMC3自適應技術，工廠建立模型之后，隨著工廠操作條件的改變，這個模型可以自動做出調整，能夠最準確的反映出工廠裝置的情況，從而為我們工廠的優化帶來最大化的效益。
設備維護，即全生命周期的優化。比如Aspen Mtell技術，艾斯本近兩年收購了一家企業，艾斯本因此形成了我們自己的設備預防性診斷技術，此技術結合了大數據分析、人工智能和機器學習功能，能夠提前30天甚至更多時間預測到當前設備會的故障，以及造成這個設備故障的原因。記者了解到，Mtell技術為艾斯本在最近亞太的一個流程行業評比中拿到了最佳創新獎。
在這三個方面與AI技術的結合應用上，艾斯本已將其變為可能。
盡管如此，不可忽略的是，AI技術的應用要求企業具備一定的工業大數據積累和應用基礎，中國這些傳統的流程企業是否具備這樣的條件？丁少杰告訴記者，當前中國大型企業應用會相對成熟，已經具備大數據基礎和智能化轉型的條件。而一些地方的煉油廠事實上在數字化轉型的速度非常快，亦愿意投入資金、尋找相關人才。他建議，中國企業可以從流程工業建模、設備預防性診斷、智能化工廠三大方面進行逐步提升。他堅信艾斯本可以幫助中國的企業實現此目標。就像此次推出的aspenONE®軟件V12版本，就是為了幫助客戶降低門檻、加速智能化數字化轉型的過程。
附
aspenONE®軟件 V12版本的新功能：
-Aspen Maestro™ – Aspen DMC3TM 和Aspen Mtell® 的最新功能，通過指導缺乏經驗的新用戶構建特定模型或代理，能夠更加快速地、自動的開發出更加精確的模型。
-Aspen Deep-Learning IQ™ – 能夠構建更準確的模型和預測。
-Aspen Verify™ for Planning – 利用AI獲取知識，并計劃結果進行核查，預防可能出現的嚴重錯誤。
-Aspen Multi-Case™ – 可以輕松地在內部或云中同時運行數千個模擬案例以取得更完整的分析，并使用該結果進行復雜操作，更快地做出更準確的決策。
-Aspen Event Analytics™ – 提供對生產活動的快速洞察。迅速、便捷地調查意外生產活動加快糾正行動決策。監視和檢測實時事件，以實現及時的早期干預。
-Aspen MES Collaborative™– 提供企業互聯。利用企業級歷史數據匯總數據，并連接各種現場數據點以消除數據孤島。
-Aspen Cloud Connect™– 提供具有高性能和安全性的靈活連接，以便將數據從邊緣傳輸到云端。
-Aspen Capital Cost Estimator Insights™(ACCE) – 通過ACCE和Aspen Enterprise Insights的集成來理順用戶體驗，在混合云環境中提供可視化和協同工作流。
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