人工智能和机器学习（AI/ML）正在过程制造中发挥重要作用，并有望在未来几年内改变这一领域。霍尼韦尔劳动力卓越增长计划总经理Manas Dutta最近讨论了过程制造中发生的变化，以及人工智能和机器学习正在并将在该行业中产生的影响。

　　过程制造商正在寻求克服行业面临的重要挑战。Dutta表示，最大的挑战来自工艺优化，生产和成本优化，以及生产效率的提升。他列出了过程制造企业正在应对的几个重要挑战：

　　· 能源管理。过程行业的成本正在上升，这正在影响生产成本。企业正在寻找减少温室气体排放和优化成本的解决方案，而 AI/ML 用例正在帮助公司探索该问题的潜在解决方案。AI/ML可以预测能源需求，优化能源使用，从而帮助企业降低能源消耗和生产成本。

　　· 资产管理。企业正在寻求延长其产品和设备的使用寿命。预测性维护是一个主要因素，也有助于降低维护和维修成本。通过机器学习算法，可以对工厂设备进行实时监控，预测其可能出现的故障，并提前采取维护措施。这有助于降低设备停机时间，提高生产效率。

　　· 提高人员的可靠性。人与机器之间的协作至关重要，因为拥有正确工具的员工可以在日常工作中做出更好的决策。

　　· 可持续性发展。每个过程行业都在寻求可持续性，他们都有自己的可持续发展目标。

       

　　图片来源：霍尼韦尔

　　Dutta表示，他一直面临的一个主要挑战是让公司参与改进，并帮助他们实现AI / ML潜力的计划。这需要双方一定程度的透明度和信任，并愿意公开沟通。如果没有预先确定这一点，那么之后会发生什么并不重要，因为任何解决方案都是不完整的。

　　展望未来，Dutta认为，AI/ML在过程制造中的下一步包括打破信息孤岛，并在技术平台的不同方面以及制造公司的不同组织之间实现集成和互操作性。

　　“如果你看看制造工厂，就会发现很多时候，不同的部门在做不同的事情，”他说，“在组织内的技术和不同部门之间，将这种集成和互操作性结合在一起，是实现AI / ML价值的一个非常重要的方面。”

　　制造业在过去几年中经历了许多变化，人工智能/机器学习（AI/ML）有可能进一步改变它。以下是另外一些AI/ML影响过程制造行业的领域：

　　· 优化生产流程：人工智能可以分析生产数据，识别影响质量和效率的关键因素，然后优化这些因素以提高生产流程的效率和产品质量。

　　· 自动化决策：在制造过程中，机器学习算法可以自动做出决策，例如调整工艺参数，优化物料分配等。这有助于减少人工干预，提高生产效率。

　　· 质量控制：AI可以通过分析生产数据，识别可能影响产品质量的因素，并优化这些因素以提高产品质量。此外，机器学习还可以用于检测产品的缺陷和故障，提高产品的可靠性。

　　· 供应链管理：AI/ML可以优化供应链管理，包括预测需求，优化库存，以及选择最佳的供应商。这有助于降低成本，提高产品的可追溯性，并确保生产过程的顺利进行。

　　AI/ML在过程制造行业中的应用有助于优化工艺，提高产品质量和生产效率，降低成本和能源消耗。这些技术的应用有望在未来几年内进一步加速制造业的变革。