特性人工智能工艺制造
设备管理的自主控制研究进展

如果你能让整个工厂自动运转呢?ANDRITZ自动化正在朝着这个目标努力，由于目前的进展，该公司的计划吸引了很多人的兴趣。

Andritz最近赢得了一个试点项目的主要奖项，涉及培训一个人工智能（AI）控制器来运行工业厂房。除AI之外，该项目还包括机器学习和Andritz自己的想法处理 - 仿真软件。该公司表示，它相信这是强化学习在控制连续工业过程中的第一次应用。

Andritz Automation是一家位于奥地利的机器和工厂控制系统供应商，加拿大有四个站点，全球110个。该公司为广泛的行业提供自动化服务和工具，包括纸浆和纸，采矿，石灰和水泥，水电和废水。

ANDRITZ的人工智能项目在2019年Goldcorp #DisruptMining竞赛中赢得了最高奖，该竞赛是对新技术的公开展示，专注于采矿业的数字转型，以优化盈利能力和竞争力。

“我们赢得了比赛，并获得了100万加元的机会，可以在Goldcorp的一个地点实施一个试点项目，”ANDRITZ的创新主管亚瑟·古奇(Arthur Gooch)说。“除了这个试点项目，这次胜利也向我们以及资助我们的董事会表明，这项技术对工业是多么有吸引力。”

该公司表示，它相信这是强化学习在控制连续工业过程中的第一次应用。

这个获奖项目最初是ANDRITZ的一项研发工作。Gooch说:“20多年来，我们一直在使用我们的模拟工具来培训工厂操作员。“我们的一些控制工程师意识到，同样的技术也可以用来训练人工智能。我们将这一理念应用到全公司的内部创新竞赛中。我们的执行董事会选择了我们的种子资金提案，这让我们能够将技术解决方案发展成我们可以出售的东西。”

由于ANDRITZ是纸浆和造纸设备的主要供应商，在执行委员会提供最初的研发资金时，纸浆加工的适用性是决定因素之一。在这一点上，ANDRITZ正在快速前进。古奇说:“我们目前正在运营现场实施三个试点项目。”“两家在采矿业，一家在纸浆和造纸行业。我们正按计划在2020年年中实现这三个试点项目的全部运行。”

有了自动控制，工厂可以看到更一致的性能，并可以更快地对不断变化的工厂条件作出反应——可能带来提高生产率、更高的效率、更低的成本和更好的安全性。

该应用程序建立在感应自动化的点火平台上，该平台是一个工业应用平台，具有用于构建人机界面(HMI)、监控控制和数据采集(SCADA)、制造执行系统(MES)和工业物联网(IIoT)解决方案的工具。

由于这是一个研发项目，ANDRITZ需要一个平台，让它能够以最小的成本快速创建一个健壮的原型。点火符合要求。Python代码、可视化、历史记录和报告功能是该项目的关键方面。

人工智能带来令人印象深刻的好处

解决方案是现代人工智能和工业过程模拟的结合。该项目以工厂的数字孪生复制品为基础训练人工智能。换句话说，软件学习如何完成工厂的工作。它为工业工厂提供自动控制，就像自动驾驶汽车可以自动驾驶一样。

有了自动控制，工厂可以看到更一致的性能，并可以更快地对不断变化的工厂条件作出反应——可能带来提高生产率、更高的效率、更低的成本和更好的安全性。

首先在流程的模拟环境中创建一个真实的模型。模型部署在云环境中。然后机器学习算法花几个月到几年的模拟时间探索和学习系统可能失败的每一种方式。

一旦在虚拟环境中经过训练，自动控制器就会接受与人类操作员一样的认证测试。

接下来是将其带入现实世界。首先，控制器以咨询模式运行，向操作人员提出建议。然后它就可以获得越来越多的直接控制。最终，它以完全自主的模式运行。

Gooch说:“如果控制室的操作员需要定期与人机交互，这项技术可以比人类更快、更一致地对日常事件作出反应。”

古奇说:“我们对此感到兴奋，因为我们觉得自动控制是如何运行工厂的下一个合乎逻辑的步骤。”他补充说，看到应用程序运行是一个重要的里程碑。他说:“向人们展示这种概念证明实际上能够控制一座工厂是很重要的。”“团队对我们的想法很有信心，但看到它在你面前真正发挥作用是不同的。”

该申请可以吸引许多行业。Gooch说:“如果控制室的操作员需要定期与人机交互，这项技术可以比人类更快、更一致地对日常事件作出反应。”“任何现有的编程方法或控制技术无法提供系统的系统，大多数时候都会自动运行的系统将从这一新系统中显着受益。”

古奇说，它特别适合于顺序决策问题，即一个代理必须采取多个离散的行动，以实现一个目标状态。这使得它适用于各种以前只能手动控制的控制任务，如工厂启动或故障恢复，操作员必须按照工厂条件确定的特定顺序启动多个电机或旋启阀。

人工智能还证明了自己适用于工厂可能使用模型预测控制或专家系统的连续优化问题。

强大的软件

该项目的两个ANDRITZ团队来自加拿大和德国。利用Ignition，他们构建了可以控制IDEAS软件并在虚拟工厂和人工智能之间来回传递数据的软件。最终，同样的软件需要使用工业通信协议与运行中的工厂来回传递数据。

它还需要用作培训AI的管理界面。这种新软件需要允许用户设置培训方案，如AI应该学习的特定工厂故障。然后，该软件将管理培训，录制结果到历史和报告结果。

古奇说:“到目前为止，我们接触的工业客户都非常积极。“一些人正在为试点安装付费。人们认为有许多控制问题必须由操作员手工管理，因此软件解决方案的可能性对这些站点来说是非常令人兴奋的。自动化某些问题的回报是巨大的。”

这个人工智能项目的成功部分取决于人们普遍对人工智能持开放态度。

“管理对这项新技术的人类反应需要一个微妙的平衡，”吉洛赫说。“谈论AI召唤一系列从热情的情感，令人怀疑，恐惧。工程师喜欢专注于技术方面，但了解AI对人们的意思是更重要的，在发展方面取得进展。“

吉姆·梅耶斯(Jim Meyers)是感应自动化社区联盟的沟通经理。

这篇文章最初发表于2020年3月/ 4月版的制造自动化．