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中控技術Industrial Al創新會議圓滿舉辦

http://www.199rrr.com 2024-09-13 11:18 來源:中控技術

近日,第十五屆中國國際石油化工大會在山東煙臺盛大開幕。9月12日,“AI突破,開創工業未來”中控技術Industrial Al創新會議同期成功舉辦,聚焦人工智能時代流程工業發展面臨的機遇與挑戰,中控技術及與會嘉賓共同展開了一場深度的工業AI創新之旅,探討大變局下流程企業培育新質生產力,鍛造企業核心競爭力,以數字化與智能化賦能高質量發展的新戰略、新技術、新模式。

領導致辭

中國石化聯合會黨委常委、副秘書長龐廣廉現場發表致辭,他表示,工業AI技術的應用正日益成為行業結構調整與轉型升級的關鍵動力。中控技術是國內乃至全球流程工業自動化領域的領軍企業,其技術實力也代表了中國流程工業自動化最先進的水平。特別是在今年,中控技術已經構建起“AI+數據”核心競爭力的專屬優勢,其發展定位不僅引領行業潮流,參與重塑產業格局,更在實際應用中展現出了巨大的潛力。

中控技術高級副總裁兼首席運營官(COO)俞海斌介紹說,中控技術始終秉持著自主創新的精神,不斷探索與利用最前沿的技術成果,精心構建業務戰略,旨在為客戶提供全方位、深層次的解決方案,助力客戶實現持續的業務增長和成功轉型。2024年,中控技術正式確立了“成為工業AI全球領先企業,用AI推動工業可持續發展”的宏偉愿景,將以前所未有的力度,與全球伙伴一起深入探索工業AI技術的創新邊界與應用廣度。

主旨報告

01 AI技術智啟工業未來

會上,俞海斌作《擁抱AI,智啟工業未來》中控技術戰略發展報告,他表示,30余年來中控鍛造出流程工業數字化產品完整譜系,始終以創新驅動持續高速增長。邁入AI時代,人工智能技術與產業應用的深度結合是企業構建全新競爭力的關鍵驅動,依托在行業Know-how、大數據、應用場景和專業算法等關鍵領域的深厚積淀,中控技術搭建了業內領先的“1+2+N”智能工廠新架構,以AiPlant構建Industrial AI產品體系,以“4大數據基座+1個智能引擎+2個AI應用”的創新技術成果驅動工業AI快速發展。同時,中控技術正開創全新商業模式,基于“5S店+PlantMart”構建PLANTMATE一站式工業服務新模式,特別是通過訂閱制軟件會員模式降低使用門檻,加速工業軟件普及,為客戶帶來當年投資大幅降低、回報率指數級增長、運維升級零成本、軟件使用零限制、完全自主可控等突破行業傳統的全新價值。

02 訂閱制軟件會員模式 引領服務模式創新

以全面的軟件授權、技術支持和增值服務等價值提供,中控技術訂閱制軟件會員模式正全力助力企業實現數字化轉型的平穩過渡,大會現場舉行了隆重的簽約儀式,上海華誼控股集團有限公司副總裁陳大勝、中化能源科技有限公司總經理王國倫、浙江傳化化學集團有限公司智能制造總監丁偉及中控技術高級副總裁兼首席營銷官(CMO)郭飚等領導現場共同完成中控會員制簽約儀式。

作為中控百萬會員制的首批重點應用企業,上海華誼信息技術有限公司總經理楊芳從投資成本大幅降低、軟件使用零限制、運維升級零成本、優先支持和服務等方面介紹了訂閱制軟件會員模式給企業帶來的切實價值。她表示,企業可以根據自身需求自由選擇套餐內軟件包,享受最新、最前沿的軟件技術及服務,從而保持技術領先優勢,同時還可獲得優先的客戶支持和服務,確保所有問題和需求得到第一時間響應。基于未來戰略合作定位,華誼信息將成為會員制工業軟件交付的核心生態伙伴,攜手中控技術持續協助企業推進數字化轉型,不斷升級數字智能化建設,打造核心競爭新優勢。

03 工業時序大模型TPT 解決大量工業難題

目前,AIGC技術正推動人類進入超大規模、多任務、跨模態的大模型階段,使得解決工業核心問題、加速數字化轉型成為可能。中控技術5T創新技術部總經理王寬心在《工業時序大模型TPT,開創流程工業新未來》的報告中指出,針對現有自然語言大模型(LLM)難以觸及流程工業核心場景的問題,中控技術于2024年6月推出了流程工業首款時序大模型TPT。它基于海量的工業時序數據訓練而成,具有模擬、預測等核心能力,能夠統一工業建模過程、重塑工業軟件架構、覆蓋工業多場景應用。基于“自主監督”“自主優化”兩大原生應用,可以幫助客戶實現“提人效、穩運行、增收益”的目標。此外,王寬心通過大量應用案例詳細介紹了TPT在解決異常風險識別、復雜過程控制、操作優化等流程工業遺留難題方面的核心優勢和應用效果,全面幫助客戶達成了“安全、質量、低碳、效益”的目標。

近年,萬華化學積極打造數智優勢,實現快速精準閉環決策、掌握并改善生產執行表現、最終實現無人工廠的建設目標。在此關鍵階段,中控技術不斷以產品技術創新和優質服務全面助力智慧萬華建設,萬華化學數智化部總經理徐建光表示,中控技術“工廠操作系統+工業APP”技術架構賦能萬華化學打造面向集團和園區等的企業運營自動化,智能運行管理與控制系統幫助企業實現面向裝置的生產過程自動化,中控TPT時序大模型更是助力萬華智能工廠創建“超級大腦”,完成自主開展設備診斷、自主操作等方面的工作,實現安全、質量、低碳、效益價值目標,有效推動了萬華化學從生產自主化到管理精細化的飛躍“智”變。

04 中控智問全方位賦能 企業管理創新和卓越運營

數據迷霧、降本增效、AI創新瓶頸等是企業在數字化時代面臨的重要挑戰,而模型、數據、場景是推動企業實現卓越運營的關鍵要素。中控技術數據資產管理部總裁毛俊杰在分享中表示,為應對企業治理過程中的難題,中控技術融合大語言模型(LLM)與智能體(AI Agent)等前沿技術,自主研發出面向BA域的智能應用軟件中控智問。

中控智問基于專業問答、智能運營及AI工具三大場景構建核心能力。在專業問答方面,通過構建行業知識問答、私域知識問答、通用問答、高效知識庫等核心能力,打通知識價值變現的最后一百米;在智能運營方面,專注運營管理,助力降本增效,通過智能問數、翻譯神通、PPT好幫手、企業洞察等功能實現統一辦公入口,迅速洞察信息,流程簡化20%以上,辦公提效30%以上;在AI工具方面,通過構建Agent開發、Workflow、自定義工具、能力開放平臺來激發創意潛能,引領AI創新。目前中控智問已在萬華化學、鎮海煉化、上海華誼、東方雨虹、日本KDDI等10余家客戶實現部署或SAAS應用,全方位賦能企業管理創新和卓越運營。

05 Nyx邁向無限控制新未來

為突破傳統控制系統封閉專用、層級僵化、算力有限的束縛,中控技術創新性地提出具備軟件定義、全數字化、云原生三大特征的新一代通用控制系統UCS(Universal Control System)產品Nyx,在徹底顛覆了延續近50年的傳統集散控制系統的技術架構基礎上,為用戶創造更多的價值。目前,這款產品在多家化工廠和煉化廠得以深度應用,可以幫助企業大幅降低成本,減少90%機柜室空間、減少80%線纜成本,并縮短50%的建設周期。

中控技術UCS產品經理滑冰表示,結合AI Inside產品理念,Nyx實現了基于強化學習的智能回路控制、AI代碼自動生成、預測性報警、生產運維的操作預模擬等多項功能,還為企業提供更強大的智能控制、人性化的操作體驗及更高效的自動化系統管理,引領流程工業邁向無限控制的新未來。在某大型化工企業,Nyx得到成功應用,通過基于AI的控制實現了工廠裝置的自適應、自學習、自演化的多狀態自主運行。

06 Q-Lab打造質量革命新窗口

當前,工業企業質量數據面臨著質量管理線索鏈條不清晰、質量信息收集不全面、跨部門信息不互通、管理效率低等難題。中控全世科技(寧波)有限公司總裁趙有絢表示,中控技術全流程智能質量監控平臺(Q-Lab)能夠幫助企業獲取、管理及全面、直觀、有效地展示從原料、輔料、生產過程、成品到公用工程介質的各類質量數據。

同時,中控技術還積極打造融合行業Know-how的智慧實驗室,構建起“實驗室自動化檢測+智慧化管理+數據聯動利用模式”的智能化、一體化運行管控。在中國石化某企業智慧實驗室,基于中控Q-Lab平臺,通過深度融合大數據與AI技術,顯著增強了實驗室的自動檢測能力,人力資源配置得到大幅優化,并徹底打破了數據孤島現象,書寫了我國化驗分析領域“機器代人”的生動實踐,年節約運行成本900余萬元。此外,智能質量管家實現了全流程的質量管理,使質量數據和DCS聯通,實現質量數據指導生產,并將質量異常進行分級分類推送,確保生產過程質量優化。

07“AI+機器人”筑牢工業安全新防線

面對流程工業巡檢環境復雜惡劣、缺乏統一調度、安全隱患及工作量大等難題,中控技術聚焦流程工業領域細分場景的機器人應用,打造“Plantbot”機器人解決方案,從預防性維護、數字化運營、預測性維護全方位重塑智能工廠時代工業安全。中控技術總裁助理石瑩在分享中表示,中控機器人具備三大核心創新點,包括基于AI的多傳感器融合和建模、基于多機復雜任務協同的安全閉環控制、覆蓋“PA+BA”全域綜合調度管理與決策。目前,中控技術“AI+機器人”產品已在沙特阿美、三菱化學、揚子石化等多個海內外頭部企業得到成功應用。此外,由中控技術作為單一最大股東投資入股的浙江人形機器人創新中心研發的首個具有精確技能作業能力的人形機器人“領航者2號NAVIAI”也在現場精彩亮相,備受矚目,未來“領航者2號NAVIAI"將在危險作業、無人儲運、無人產線等場景得到應用。

在科技革命和產業變革的浪潮中,全球工業企業時刻面臨著安全高效生產、綠色低碳標準、數據能力釋放、企業韌性發展等巨大挑戰。中控技術將憑借在流程工業領域的深厚積淀,強化在數字技術尤其是工業AI領域的產品技術創新能力,推動工業AI在更多行業開花結果,賦能全球流程工業用戶的數智化轉型和可持續發展,在未來的“人工智能”新時代,釋放無限的產業應用價值。

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