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當前，在國家新發展格局和新一輪科技革命和產業變革背景下，以邊緣計算和人工智能為代表的新興技術，正在加速重塑新的生產關系，不斷推動產業向“數字化、網絡化、智能化、綠色化”發展。

以“數智協同，鑄就新質生產力”為主題，2024中國自動化產業年會于今日在京舉行，西門子（中國）有限公司受邀參加，《基于工業邊緣和人工智能增強控制的質量分析與優化解決方案》入選 “2023中國自動化領域年度最具價值解決方案”。

該方案利用工業邊緣和人工智能增強控制技術解決實際生產問題，有效幫助工業企業提升生產穩定性，優化產品質量，最終實現提質增效。該方案的推廣對于最大化發揮工廠的數據價值，驅動產業變革都具有重要意義。

1. 客戶痛點

該解決方案最初應用于粉末類食品的干燥工藝階段。粉末類食品的水分控制是一個多變量、非線性、大時滯的復雜過程，且生產過程存在原料等不確定因素。在這之前，工廠一直通過人工調節生產參數，控制干燥過程，但由于工藝人員操作差異性較大，且經驗豐富的工藝人員的招聘也愈發困難，造成產品質量不穩定，含水量忽高忽低，每年給客戶工廠造成巨大損失。隨著市場需求的不斷變化，消費者對食品質量的要求也越來越嚴苛，保證產品質量的穩定性，減少損失與浪費，是工業企業期待解決的問題。

基于以上痛點，西門子與工業客戶攜手共創，為客戶打造了一套基于工業邊緣和人工智能的粉末類食品水分智能控制系統，以幫助提升整體生產的穩定性。隨著AI增強控制系統的成功落地，我們也在越來越多的行業進行深度探索，該方案已在包括糧油、乳制品、調味品、電池、新材料等多行業中得到廣泛應用。

2.  方案介紹

以粉末類食品干燥優化項目為例，該方案實現了首個AI驅動的DCS控制，用AI全自動接管代替原來的人工調控。

1. 結合控制理論與AI技術的趨勢，采用最新型的深度學習技術進行模型預測和參數尋優，實現動態增強控制。基于增強控制的核心，采用串級預測控制模型，將MPC與DRL方法相結合；

2. AI預測模型能進行精準預測。水分預測結果符合水分生產變化的整體趨勢，能夠抑制水分監測設備重復精度抖動突變的影響；

3. 實現了多變量決策。系統后臺能夠對幾十個點位的工藝參數進行處理，能對尾氣溫度和水分等多變量進行預測分析實現智能決策；

4. 完全兼容現有螺旋控制PID接口，通過動態尋優下發間距小且頻度密的上下限參數指令，實現控制過程無縫切換的同時，提高了控制精度和時效性；

同時，該方案也與西門子工業邊緣聯動，將AI模型部署在邊緣設備上，模型的推理在本地側進行，通過邊緣管理平臺實現對模型的統一管理與更新下發，有效保證了數據的安全性和實時性。

目前，該方案已不僅應用在粉末類食品的干燥工藝控制領域，更在糧油、乳制品、調味品、電池、新材料等多行業中得到廣泛落地和應用。如何發揮數據最大的價值，在數據源頭實時分析提質增效的空間，找到可持續改善的需求，對于工業客戶尤為重要。

本方案，從數據出發為客戶提供決策依據，定制管控量測指標。數據成熟度高的產線可結合定制算法模塊進一步實現AI增強控制，助力企業提質增效。

3.  推廣價值

本方案將工業邊緣與AI增強控制技術應用在工業領域，可為工業企業帶來多個層面的實際價值。例如，在粉末類食品干燥工藝優化控制項目中：

用AI全自動接管代替原來的人工調控，極大提升了水分控制的穩定性，將達標產品的比例提高了十幾個百分點

為客戶實現了生產原料的節省，四條產線的直接經濟效益達到百萬級別為客戶每年節約百萬級的能源成本

在數字化轉型的過程中，越來越多的企業希望通過人工智能和邊緣計算等新興技術來優化核心產品的核心工藝，并進一步提升產品品質。本方案聚焦于此，將新興技術落地于生產現場側，有效幫助工業企業實現提質增效。目前在糧油、乳制品、調味品、電池、新材料等多行業中都具備可復制性與落地潛力。