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★北京和利時(shí)工業(yè)軟件有限公司劉棟

傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)雖然能夠處理部分工藝決策，但在處理復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化的工藝流程時(shí)，存在響應(yīng)滯后和精度不高的問(wèn)題。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步，AI在提升決策效率和準(zhǔn)確性方面展現(xiàn)出巨大潛力。AI輔助決策支持系統(tǒng)通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控、優(yōu)化工藝流程，幫助決策者更好地應(yīng)對(duì)生產(chǎn)中的挑戰(zhàn)，并提升資源利用效率與生產(chǎn)安全性。因此，探索AI在流程工業(yè)中的應(yīng)用，對(duì)推動(dòng)行業(yè)智能化升級(jí)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1　AI輔助決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)原理與適用背景

1.1　核心AI技術(shù)與決策機(jī)制概述

人工智能技術(shù)在模式識(shí)別、過(guò)程預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)優(yōu)化等方面展現(xiàn)出廣泛的適應(yīng)性，正在成為流程工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力。借助機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，AI系統(tǒng)能夠從復(fù)雜的工藝數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵變量之間的耦合關(guān)系，訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型并動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)工藝狀態(tài)的精準(zhǔn)識(shí)別與優(yōu)化控制。在流程工業(yè)中，AI主要應(yīng)用于故障預(yù)警、生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制和能效優(yōu)化等場(chǎng)景，顯著提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度與穩(wěn)定性[1]。與傳統(tǒng)依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)或靜態(tài)規(guī)則的控制方式相比，AI模型具備自學(xué)習(xí)能力，能夠適應(yīng)多工況運(yùn)行要求，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)突發(fā)情況的判斷與干預(yù)能力。目前越來(lái)越多的決策系統(tǒng)在設(shè)計(jì)階段即強(qiáng)調(diào)模型的標(biāo)準(zhǔn)化接口、算法的模塊化部署，以滿足工業(yè)軟件集成的兼容性要求，為系統(tǒng)的跨平臺(tái)應(yīng)用和可復(fù)制推廣奠定了基礎(chǔ)。

1.2　AI決策系統(tǒng)的演進(jìn)邏輯與支撐體系

隨著工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)量的大幅增長(zhǎng)以及數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)的提升，決策系統(tǒng)逐步向智能化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方向演進(jìn)。現(xiàn)代AI輔助決策系統(tǒng)將傳感數(shù)據(jù)、歷史趨勢(shì)、控制反饋等多源信息進(jìn)行集成，構(gòu)建動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模型，并能基于實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)不斷修正優(yōu)化策略。在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)上，AI決策系統(tǒng)更加強(qiáng)調(diào)“規(guī)范性設(shè)計(jì)”和“平臺(tái)化運(yùn)行”，包括統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)、靈活的算法接入機(jī)制和清晰的模型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從而確保系統(tǒng)在不同行業(yè)環(huán)境下具備良好的適配能力。

1.3　流程工業(yè)的典型特征與AI實(shí)用價(jià)值

流程工業(yè)具有系統(tǒng)連續(xù)性強(qiáng)、操作變量多、過(guò)程耦合緊密、非線性特征顯著等特點(diǎn)，尤其在石油化工、冶金等領(lǐng)域更為典型。工藝流程通常伴隨高溫高壓、大流量與實(shí)時(shí)響應(yīng)要求，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的異常波動(dòng)都可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，影響整個(gè)系統(tǒng)的安全性與產(chǎn)品質(zhì)量。在這種背景下，傳統(tǒng)的靜態(tài)控制策略和事后調(diào)整機(jī)制難以滿足高穩(wěn)定性、高效率的生產(chǎn)需求。AI輔助決策系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)采集如溫度、壓力、流量、組分等關(guān)鍵參數(shù)，基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)模型，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提前給出控制建議，幫助操作人員實(shí)現(xiàn)“前饋式調(diào)節(jié)”。此外，通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的持續(xù)跟蹤，AI系統(tǒng)也能預(yù)測(cè)性識(shí)別可能發(fā)生的故障，為維修計(jì)劃和資源配置提供決策支持。更重要的是，當(dāng)前不少企業(yè)在推進(jìn)系統(tǒng)部署時(shí)，已將行業(yè)內(nèi)通用的控制技術(shù)規(guī)范、能效評(píng)價(jià)指標(biāo)、模型穩(wěn)定性要求等作為驗(yàn)收依據(jù)之一，AI系統(tǒng)在實(shí)施過(guò)程中能夠適應(yīng)這些標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)的調(diào)用與對(duì)照，提升了實(shí)施的規(guī)范性與可量化性，強(qiáng)化了智能決策的實(shí)際成效。

2　面向復(fù)雜工藝流程的AI輔助決策支持系統(tǒng)架構(gòu)

2.1　系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與模塊劃分

AI輔助決策系統(tǒng)在流程工業(yè)中的應(yīng)用，通常采用“感知—認(rèn)知—決策—執(zhí)行”四層架構(gòu)，以適應(yīng)高耦合度、高非線性和連續(xù)性生產(chǎn)的需求。系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)分析層、模型計(jì)算層、執(zhí)行響應(yīng)層和應(yīng)用層構(gòu)成，各環(huán)節(jié)既獨(dú)立運(yùn)作又緊密協(xié)同，構(gòu)建出完整的智能控制閉環(huán)，如圖1所示。在數(shù)據(jù)采集層，系統(tǒng)通過(guò)工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的核心參數(shù)，如溫度、壓力、流速、濃度等，來(lái)源包括DCS系統(tǒng)、邊緣傳感設(shè)備和在線檢測(cè)平臺(tái)[2]。數(shù)據(jù)的全面性和穩(wěn)定性是系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)分析層則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、特征提取與歸一處理，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口接入上層建模模塊，確保數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一、可溯源。模型計(jì)算層是系統(tǒng)的“智能大腦”，集成了預(yù)測(cè)算法、優(yōu)化邏輯與工況識(shí)別模型。不同于傳統(tǒng)以固定模型為主的結(jié)構(gòu)，該層具備模塊化算法調(diào)用能力，可針對(duì)不同生產(chǎn)場(chǎng)景切換控制策略，如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)物料消耗趨勢(shì)，或應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。系統(tǒng)還支持模型動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，可結(jié)合運(yùn)行反饋對(duì)模型進(jìn)行周期性修正，提升了系統(tǒng)的適應(yīng)性與魯棒性。決策執(zhí)行層與控制設(shè)備相連，將優(yōu)化結(jié)果快速轉(zhuǎn)化為調(diào)控指令，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化反饋閉環(huán)控制。該層系統(tǒng)通常具備多層冗余設(shè)計(jì)與響應(yīng)機(jī)制，確保關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)具備容錯(cuò)能力與安全聯(lián)動(dòng)功能，符合工業(yè)控制系統(tǒng)安全性設(shè)計(jì)通則的要求。應(yīng)用層可視化展示決策結(jié)果與系統(tǒng)狀態(tài)，包括生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)、能耗分析與優(yōu)化、質(zhì)量預(yù)測(cè)與分析等。整套系統(tǒng)在設(shè)計(jì)過(guò)程中注重模塊標(biāo)準(zhǔn)化與跨平臺(tái)部署能力，支持與主流工業(yè)控制平臺(tái)無(wú)縫集成，便于后續(xù)運(yùn)維與技術(shù)升級(jí)，同時(shí)滿足流程行業(yè)“智能工廠”場(chǎng)景中的結(jié)構(gòu)兼容性與接口通用性需求。

圖1流程工業(yè)AI輔助決策系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型集成機(jī)制

流程工業(yè)是典型的高頻、多變量數(shù)據(jù)場(chǎng)景，系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程中需基于實(shí)際運(yùn)行特征，形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的模型集成機(jī)制。通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺(tái)整合結(jié)構(gòu)化工藝數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化運(yùn)維數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)資源池，為AI算法提供訓(xùn)練、驗(yàn)證與在線迭代基礎(chǔ)。系統(tǒng)采用混合建模策略，不依賴(lài)單一算法，而是在不同工況下動(dòng)態(tài)組合最優(yōu)模型。例如，系統(tǒng)在穩(wěn)定生產(chǎn)階段優(yōu)先選用規(guī)則模型提高響應(yīng)速度；在負(fù)荷波動(dòng)或設(shè)備異常狀態(tài)下，調(diào)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行復(fù)雜關(guān)系識(shí)別與預(yù)測(cè)補(bǔ)償。為了保障系統(tǒng)運(yùn)行的標(biāo)準(zhǔn)一致性，所有模型需符合預(yù)設(shè)的性能評(píng)估機(jī)制，包括預(yù)測(cè)精度、響應(yīng)時(shí)效、收斂穩(wěn)定性等參數(shù)，并定期開(kāi)展在線評(píng)測(cè)與效果回溯。與此同時(shí)，系統(tǒng)高度重視數(shù)據(jù)安全與模型可信度問(wèn)題。在數(shù)據(jù)治理方面，構(gòu)建了完善的權(quán)限管理、訪問(wèn)審計(jì)與加密存儲(chǔ)機(jī)制，確保各級(jí)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)合規(guī)可控。模型管理平臺(tái)則配備了異常識(shí)別與輸出可信度校驗(yàn)功能，針對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果設(shè)置可信區(qū)間，并對(duì)關(guān)鍵異常數(shù)據(jù)觸發(fā)審核流程，保障預(yù)測(cè)決策的可靠性。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制的另一個(gè)關(guān)鍵是自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。系統(tǒng)具備持續(xù)接收新數(shù)據(jù)并在線微調(diào)模型的能力，通過(guò)引入遷移學(xué)習(xí)、參數(shù)凍結(jié)、經(jīng)驗(yàn)遷移等方式，實(shí)現(xiàn)“邊運(yùn)行、邊優(yōu)化”，以適應(yīng)生產(chǎn)工況的漸變與擾動(dòng)[3]。該閉環(huán)流程涵蓋了從企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)資源池出發(fā)，通過(guò)模型訓(xùn)練與派發(fā)、性能評(píng)估、異常檢測(cè)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)，再到版本修正與保障統(tǒng)查的全過(guò)程，構(gòu)建了一個(gè)高度可控、持續(xù)優(yōu)化的AI模型管理體系，如圖2所示。

圖2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的AI模型管理與優(yōu)化流程圖

3　AI輔助決策支持系統(tǒng)在流程工業(yè)中的應(yīng)用

3.1　石油化工行業(yè)中的AI決策支持應(yīng)用

石油化工行業(yè)作為流程工業(yè)的重要組成，其生產(chǎn)連續(xù)性高、工藝復(fù)雜、能耗集中，對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性和調(diào)控精度要求極高。傳統(tǒng)調(diào)度與工藝控制主要依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，難以快速響應(yīng)高頻波動(dòng)或耦合過(guò)程中的異常行為。AI輔助系統(tǒng)的引入，打破了此類(lèi)瓶頸。在生產(chǎn)調(diào)度方面，系統(tǒng)融合實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)、庫(kù)存狀態(tài)與市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)，構(gòu)建柔性排產(chǎn)模型[4]。系統(tǒng)通過(guò)對(duì)原油性質(zhì)與目標(biāo)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的優(yōu)化匹配，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)切割策略調(diào)整，提升了原料利用效率。在實(shí)際案例中，該系統(tǒng)幫助某大型裝置在不增加原料投放的前提下，提高了輕質(zhì)油收率，達(dá)到了單位能耗指標(biāo)優(yōu)化目標(biāo)。在工藝控制層面，AI模型可對(duì)關(guān)鍵參數(shù)如溫度梯度、塔板壓降等建立動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)提前調(diào)節(jié)。例如在催化重整裝置中，系統(tǒng)通過(guò)工況識(shí)別模型輔助操作人員穩(wěn)定辛烷值，降低了波動(dòng)帶來(lái)的損耗與安全風(fēng)險(xiǎn)。相比傳統(tǒng)模型，該系統(tǒng)在多工況轉(zhuǎn)換時(shí)展現(xiàn)出更高的穩(wěn)態(tài)保持能力，控制品質(zhì)指標(biāo)偏差率下降顯著。此外，AI還在設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)中發(fā)揮積極作用。以換熱器管理為例，通過(guò)采集換熱效率、壓差變化與運(yùn)行周期等數(shù)據(jù)構(gòu)建健康評(píng)估模型，系統(tǒng)可提前提示清洗時(shí)間與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，延長(zhǎng)運(yùn)行周期并減少能耗浪費(fèi)。

3.2　冶金行業(yè)中的AI決策支持實(shí)踐

冶金行業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)鏈長(zhǎng)、能耗大、變量復(fù)雜，是AI輔助決策系統(tǒng)落地的另一關(guān)鍵場(chǎng)景。特別是在高爐煉鐵和電弧爐煉鋼中，AI系統(tǒng)通過(guò)對(duì)工況變化的快速感知與參數(shù)調(diào)整，提升了作業(yè)穩(wěn)定性和能源利用率。在高爐工序中，AI模型基于爐溫、風(fēng)量、爐頂壓力等多變量構(gòu)建耦合預(yù)測(cè)系統(tǒng)，可識(shí)別出產(chǎn)能波動(dòng)的誘因，自動(dòng)提出焦炭比優(yōu)化建議，實(shí)現(xiàn)原燃料結(jié)構(gòu)與冶煉穩(wěn)定性的雙向平衡。系統(tǒng)的響應(yīng)速度較人工操作明顯提升，產(chǎn)鐵波動(dòng)情況得到有效抑制，對(duì)照工藝控制規(guī)范中關(guān)于穩(wěn)定產(chǎn)能的關(guān)鍵要求，達(dá)到了較高的一致性。在電弧爐煉鋼過(guò)程中，系統(tǒng)結(jié)合電流波形、金屬溫度和合金成分動(dòng)態(tài)建模，實(shí)現(xiàn)冶煉節(jié)奏預(yù)測(cè)與電極調(diào)節(jié)同步控制。通過(guò)提前識(shí)別電弧偏移與不充分熔化風(fēng)險(xiǎn)，AI系統(tǒng)協(xié)助操作員精準(zhǔn)調(diào)整加料時(shí)機(jī)，不僅優(yōu)化了用電過(guò)程，還提升了鋼材成分的控制穩(wěn)定性。在部分試點(diǎn)企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的能效優(yōu)化效果，電力資源的調(diào)配更加合理，整體能源利用效率獲得顯著改善，并符合企業(yè)制定的能效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。與此同時(shí)，冶金行業(yè)涉及大量能源介質(zhì)系統(tǒng)，如蒸汽、電力、煤氣等的聯(lián)動(dòng)平衡，AI系統(tǒng)通過(guò)優(yōu)化能源流網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建能流供需預(yù)測(cè)模型，實(shí)時(shí)調(diào)整負(fù)荷配置，緩解峰值沖擊，實(shí)現(xiàn)成本控制與系統(tǒng)協(xié)調(diào)運(yùn)行的目標(biāo)。

3.3　系統(tǒng)應(yīng)用成效與綜合評(píng)估

AI輔助決策系統(tǒng)在流程工業(yè)中的應(yīng)用，不僅改善了操作方式，更推動(dòng)了企業(yè)在智能化與標(biāo)準(zhǔn)化并行發(fā)展方面取得實(shí)效[5]。系統(tǒng)以模型驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了從“經(jīng)驗(yàn)式控制”向“預(yù)測(cè)型決策”的轉(zhuǎn)型，使關(guān)鍵變量的響應(yīng)延遲縮短、控制質(zhì)量提升。從整體效果看，系統(tǒng)在調(diào)度靈活性、產(chǎn)能釋放、能源利用等方面表現(xiàn)突出。如在多個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目中，生產(chǎn)節(jié)奏更緊湊、能耗指標(biāo)下降、產(chǎn)品合格率提升，均可量化對(duì)照企業(yè)KPI考核體系。通過(guò)全局?jǐn)?shù)據(jù)整合與工藝環(huán)節(jié)聯(lián)動(dòng)，系統(tǒng)有效打破了傳統(tǒng)生產(chǎn)管理中的信息孤島問(wèn)題，使各單元間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通與動(dòng)態(tài)協(xié)同，進(jìn)一步提升了生產(chǎn)過(guò)程的整體響應(yīng)速度與優(yōu)化決策的覆蓋廣度。部分實(shí)施企業(yè)已將AI系統(tǒng)輸出指標(biāo)納入年度質(zhì)量與運(yùn)行評(píng)估體系，作為數(shù)字化水平考核的支撐依據(jù)之一。在系統(tǒng)可推廣性方面，平臺(tái)設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)“結(jié)構(gòu)通用化、接口標(biāo)準(zhǔn)化、模型模塊化”的原則，支持與主流工業(yè)軟件、控制平臺(tái)對(duì)接。各模塊可按需部署、獨(dú)立維護(hù)，有利于在不同行業(yè)間實(shí)現(xiàn)快速?gòu)?fù)制與場(chǎng)景遷移，推動(dòng)系統(tǒng)從點(diǎn)狀應(yīng)用向平臺(tái)化演進(jìn)。在實(shí)際推廣過(guò)程中，AI輔助決策系統(tǒng)的應(yīng)用不僅優(yōu)化了生產(chǎn)與管理環(huán)節(jié)，還推動(dòng)了企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的深度變革。系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)和模型決策，使工藝管理由經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，大幅提升了管理透明度和執(zhí)行規(guī)范性。以某大型石化企業(yè)為例，AI系統(tǒng)投入使用后，打破了生產(chǎn)單元間的信息壁壘，構(gòu)建了統(tǒng)一的調(diào)控標(biāo)準(zhǔn)，顯著增強(qiáng)了運(yùn)營(yíng)協(xié)同效率。與此同時(shí)，通過(guò)優(yōu)化工藝參數(shù)、減少非計(jì)劃停機(jī)與延長(zhǎng)設(shè)備壽命，系統(tǒng)有效降低了運(yùn)營(yíng)成本，提升了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。更重要的是，部分企業(yè)已開(kāi)始探索將AI系統(tǒng)從生產(chǎn)控制延伸至供應(yīng)鏈協(xié)同與能源管理，推動(dòng)數(shù)字化工廠向更高層次發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了從局部?jī)?yōu)化到全局賦能的智能升級(jí)。

3.4　標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)向下的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)與模式建議

從典型案例實(shí)施過(guò)程看，AI輔助決策系統(tǒng)在流程工業(yè)中推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化落地已逐步形成較成熟路徑：首先以數(shù)據(jù)建模接口、預(yù)測(cè)算法評(píng)價(jià)體系等為基礎(chǔ)構(gòu)建統(tǒng)一的應(yīng)用框架，確保系統(tǒng)設(shè)計(jì)階段即具備可對(duì)照的規(guī)范結(jié)構(gòu)；依據(jù)工藝控制與能效管理等相關(guān)技術(shù)規(guī)范，明確了關(guān)鍵變量控制范圍、預(yù)測(cè)誤差容忍度、設(shè)備維護(hù)閾值等評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，為系統(tǒng)部署和調(diào)優(yōu)提供了操作依據(jù)。系統(tǒng)應(yīng)用后，企業(yè)普遍反饋在“響應(yīng)速度、預(yù)測(cè)精度、能效指標(biāo)”三方面的提升最為顯著。建議今后在AI系統(tǒng)推廣過(guò)程中，將“標(biāo)準(zhǔn)適配性評(píng)估”納入建設(shè)初期流程，并設(shè)立“成效對(duì)照表”作為部署閉環(huán)的重要參考，有利于實(shí)現(xiàn)模型復(fù)用與經(jīng)驗(yàn)遷移，推動(dòng)行業(yè)整體向智能化與規(guī)范化并進(jìn)。與此同時(shí)，AI系統(tǒng)的推廣也對(duì)用戶培訓(xùn)與運(yùn)維模式提出了更高要求。在實(shí)施過(guò)程中，企業(yè)普遍建立了完善的系統(tǒng)使用培訓(xùn)體系，通過(guò)分級(jí)培訓(xùn)與模擬操作，幫助操作人員快速掌握AI輔助決策工具的操作邏輯與異常應(yīng)對(duì)方法，推動(dòng)企業(yè)從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ较蛑悄芑瘺Q策模式順利過(guò)渡。此外，系統(tǒng)運(yùn)維機(jī)制也逐步標(biāo)準(zhǔn)化，設(shè)立了專(zhuān)門(mén)的技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)、模型更新與異常響應(yīng)，確保系統(tǒng)上線后持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，有效保障了智能決策體系的長(zhǎng)效應(yīng)用與迭代升級(jí)。

4　結(jié)語(yǔ)

在流程工業(yè)持續(xù)邁向智能化的背景下，AI輔助決策支持系統(tǒng)不僅是一項(xiàng)技術(shù)工具，更是一種推動(dòng)工業(yè)運(yùn)行邏輯重塑的深層力量。它通過(guò)對(duì)復(fù)雜工藝流程的精準(zhǔn)感知與智能演算，打破了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)模式的瓶頸，使工業(yè)系統(tǒng)具備了自適應(yīng)、自優(yōu)化、自進(jìn)化的能力。在石油化工與冶金等高復(fù)雜度行業(yè)，AI的嵌入不只是提升了局部效率，更重構(gòu)了決策的科學(xué)性與管理的系統(tǒng)性。未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的持續(xù)完善與算法性能的不斷進(jìn)化，AI將進(jìn)一步深度嵌入流程工業(yè)的全生命周期管理中，成為企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)綠色高效發(fā)展的關(guān)鍵引擎。

作者簡(jiǎn)介：

劉　棟（1977-），男，河北張家口人，高級(jí)工程師，碩士，現(xiàn)就職于北京和利時(shí)工業(yè)軟件有限公司，主要從事工業(yè)自動(dòng)化、信息化以及智能化相關(guān)產(chǎn)品及方案的市場(chǎng)開(kāi)拓及經(jīng)營(yíng)管理工作。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2025年6月刊