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數(shù)字孿生為資產(chǎn)提供未來(lái)的保證

時(shí)間:2020-06-16 16:22 來(lái)源: 作者:竺建敏 艾斯本公司


長(zhǎng)期的爭(zhēng)論最終塵埃落定:拒絕人工智能(AI)并非可取之道。隨著創(chuàng)新的速度不斷加快以及為企業(yè)帶來(lái)了更多業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的機(jī)會(huì),每一家企業(yè)都應(yīng)當(dāng)實(shí)施有效的AI戰(zhàn)略。大數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ),通過(guò)機(jī)器智能、利用分析業(yè)務(wù)流程與運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)來(lái)獲取洞察力,以使企業(yè)業(yè)務(wù)顯現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭。目前,企業(yè)雖然收集著眾多數(shù)據(jù),但僅有一小部分能得到利用。這是實(shí)施數(shù)字孿生(企業(yè)資產(chǎn)與業(yè)務(wù)信息的虛擬復(fù)制)的重大機(jī)遇。數(shù)字孿生可以為各家企業(yè)釋放海量數(shù)據(jù)的潛力。
 
1984年,威廉·吉布森的科幻小說(shuō)《神經(jīng)漫游者》讓讀者們遐想聯(lián)翩,為AI的世界拉開了帷幕。吉布森設(shè)想了數(shù)字孿生蘊(yùn)含的巨大價(jià)值與力量,以及它們?nèi)绾胃淖兪澜?。如今的技術(shù)已經(jīng)超越了過(guò)往作家的想象。30多年之后,這種愿景已經(jīng)在企業(yè)界得以實(shí)現(xiàn)。物理設(shè)施的虛擬復(fù)制使企業(yè)有能力充分利用數(shù)據(jù)的真正價(jià)值,讓AI幫助人類探索多維數(shù)據(jù)的廣袤世界。數(shù)字孿生的整套解決方案以AI的效能和互聯(lián)的工業(yè)領(lǐng)域?yàn)榛A(chǔ),能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和發(fā)揮領(lǐng)域?qū)iL(zhǎng)來(lái)獲取重要洞察力。 
 
夢(mèng)想成真……
未來(lái)已隨著予取予求的先進(jìn)技術(shù)一同到來(lái)。如今最重要的問(wèn)題是向何處投資,因?yàn)閿?shù)字孿生會(huì)改變資產(chǎn)密集型企業(yè),尤其是能源和化學(xué)品領(lǐng)域的企業(yè)?,F(xiàn)今市場(chǎng)充滿了易變性、不確定性、復(fù)雜性和模糊性(VUCA),數(shù)字孿生的運(yùn)用能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和運(yùn)營(yíng)卓越。數(shù)字孿生技術(shù)成為了一項(xiàng)能產(chǎn)生重要影響的企業(yè)必需品。它能為實(shí)體資產(chǎn)提供有價(jià)值的模型,幫助工廠安全地探索各種“假想”的情景,并能預(yù)測(cè)性能衰退、資產(chǎn)故障時(shí)間和其他意外,以及提供相應(yīng)的決策建議。數(shù)字孿生也可作為業(yè)務(wù)模型,幫助企業(yè)優(yōu)化多種業(yè)務(wù)情景。
 
數(shù)字孿生基于模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),構(gòu)建對(duì)物理對(duì)象或工藝裝置性能進(jìn)行持續(xù)更新的數(shù)字化配置文件,進(jìn)而用于優(yōu)化業(yè)務(wù)績(jī)效。數(shù)字孿生為系統(tǒng)性能提供了重要的見解,讓企業(yè)及時(shí)采取相應(yīng)的措施。數(shù)字孿生利用資產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)保持更新,而人工智能則使其變得更為智能化。首先,數(shù)字孿生可確保工廠在建模時(shí)嚴(yán)格地使用了工藝模型,并通過(guò)嵌入了成本與風(fēng)險(xiǎn)模型的AI技術(shù)得以增強(qiáng)效果。第二,可操作的數(shù)字孿生采用工廠操作模型, 即計(jì)劃、調(diào)度、控制與公用工程模型。其涵蓋的領(lǐng)域包括了計(jì)劃與調(diào)度、需求模型、配送模型、能源供需,以及控制和優(yōu)化。第三,運(yùn)營(yíng)完整性數(shù)字孿生可提供具有戰(zhàn)術(shù)與戰(zhàn)略意義的預(yù)測(cè)性維護(hù)決策指導(dǎo),并可通過(guò)實(shí)時(shí)決策來(lái)延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間、調(diào)整生產(chǎn)、減少環(huán)境影響和生產(chǎn)損失,同時(shí)優(yōu)先考慮安全性。數(shù)字孿生也可涵蓋資產(chǎn)狀況與可持續(xù)性。
 
總體而言,企業(yè)需要面向未來(lái)的數(shù)字參考結(jié)構(gòu),才能安排實(shí)施數(shù)字孿生,為企業(yè)部門的協(xié)作與整合提供支持。
 
由企業(yè)價(jià)值支持
 
據(jù)總部位于波士頓的LNS Research保守估計(jì),為了對(duì)典型煉廠的運(yùn)營(yíng)進(jìn)行建模,將需要使用1000多個(gè)數(shù)字孿生模型。數(shù)字孿生的規(guī)??梢詾槠髽I(yè)創(chuàng)造價(jià)值。例如,單元級(jí)的模型可以為數(shù)字孿生帶來(lái)較高的價(jià)值回報(bào)——包括流程、資產(chǎn)狀況、控制與優(yōu)化在線模型。能源和公用工程模型、煉廠與散裝化學(xué)品計(jì)劃、特種化學(xué)品調(diào)度、消除瓶頸與降低風(fēng)險(xiǎn)以及排放都是工廠通過(guò)采用數(shù)字孿生模型來(lái)獲得高價(jià)值的機(jī)會(huì)。企業(yè)級(jí)數(shù)字孿生是一個(gè)新興的重要領(lǐng)域,能快速分析企業(yè)利潤(rùn)機(jī)會(huì)選項(xiàng),并有效地在行政高層展示可執(zhí)行的信息。
 
數(shù)字孿生為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的案例包括:
· 玻利維亞上游企業(yè)YPFB Andina通過(guò)資產(chǎn)范圍內(nèi)的數(shù)字孿生模型提高了產(chǎn)量。
· 一家總部位于美國(guó)的大型國(guó)際煉油企業(yè)采用了機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)字孿生,增加了煉廠的正常運(yùn)行時(shí)間和利潤(rùn),同時(shí)節(jié)約了成本。
· 阿布扎比國(guó)家石油公司(ADNOC)通過(guò)Equinox構(gòu)建了資產(chǎn)數(shù)字孿生,憑借可視化面板實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化決策與可持續(xù)性的里程碑。
· 可持續(xù)性是巴拉特石油公司(BPCL)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)推動(dòng)因素。這促使企業(yè)運(yùn)用整合數(shù)字孿生對(duì)硫回收進(jìn)行優(yōu)化——其中包含了應(yīng)用各類軟件,例如艾斯本的自診斷自適應(yīng)過(guò)程控制與工程設(shè)計(jì)軟件模型,用以改善雜質(zhì)清除,也包含了可視化與關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)面板。在6個(gè)月內(nèi),數(shù)字孿生的運(yùn)用使硫排放減少了90%,出售回收的硫也產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)效益。
· 阿爾伯塔油田的服務(wù)供應(yīng)商Process Ecology在合規(guī)與許可領(lǐng)域中使用了在線數(shù)字孿生模型,有效控制了罰金成本。
· 邁圖化工(Momentive Specialty Chemicals)憑借數(shù)字孿生每天在訂單履行和營(yíng)運(yùn)資金方面優(yōu)化其供應(yīng)鏈。
· 福布斯也報(bào)告稱,艾斯本的客戶、全球領(lǐng)先的特種化學(xué)品生產(chǎn)商柏斯托(Perstorp)擁有的模型含有150萬(wàn)個(gè)變量和50萬(wàn)個(gè)約束條件。據(jù)報(bào)告稱,柏斯托根據(jù)邊際貢獻(xiàn)影響分析評(píng)估供需情景,并計(jì)劃在全公司中使用統(tǒng)一的模型。
· 由于化學(xué)品產(chǎn)品的質(zhì)量至關(guān)重要,但問(wèn)題繁雜,一家聚合物生產(chǎn)商采用了多變量數(shù)據(jù)分析數(shù)字孿生,對(duì)多類特種化學(xué)品應(yīng)用進(jìn)行管理。
 
企業(yè)需要明確發(fā)展戰(zhàn)略并確定未來(lái)的發(fā)展方向,逐步采用全新的先進(jìn)技術(shù)。隨著各大企業(yè)開始投資數(shù)字孿生,關(guān)鍵之處在于(在高層上)考察這一技術(shù)如何幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。除了技術(shù)之外,企業(yè)還需要關(guān)注自身的組織變化和革新。企業(yè)應(yīng)當(dāng)定期管理其技術(shù)采用能力、采用積極性與準(zhǔn)備程度,因?yàn)閯?chuàng)造商業(yè)價(jià)值是驅(qū)動(dòng)技術(shù)發(fā)展的主要因素。
 
 
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