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★北京和利時工業軟件有限公司劉棟

傳統的決策支持系統雖然能夠處理部分工藝決策，但在處理復雜且動態變化的工藝流程時，存在響應滯后和精度不高的問題。近年來，隨著人工智能技術的快速發展，特別是機器學習和深度學習的進步，AI在提升決策效率和準確性方面展現出巨大潛力。AI輔助決策支持系統通過強大的數據分析能力，能夠實時監控、優化工藝流程，幫助決策者更好地應對生產中的挑戰，并提升資源利用效率與生產安全性。因此，探索AI在流程工業中的應用，對推動行業智能化升級具有重要的現實意義。

1　AI輔助決策支持系統的基礎原理與適用背景

1.1　核心AI技術與決策機制概述

人工智能技術在模式識別、過程預測和實時優化等方面展現出廣泛的適應性，正在成為流程工業智能化轉型的重要推動力。借助機器學習、深度學習等方法，AI系統能夠從復雜的工藝數據中提取關鍵變量之間的耦合關系，訓練預測模型并動態調整參數，實現對工藝狀態的精準識別與優化控制。在流程工業中，AI主要應用于故障預警、生產調度、質量控制和能效優化等場景，顯著提升了系統的響應速度與穩定性[1]。與傳統依賴經驗或靜態規則的控制方式相比，AI模型具備自學習能力，能夠適應多工況運行要求，增強系統對突發情況的判斷與干預能力。目前越來越多的決策系統在設計階段即強調模型的標準化接口、算法的模塊化部署，以滿足工業軟件集成的兼容性要求，為系統的跨平臺應用和可復制推廣奠定了基礎。

1.2　AI決策系統的演進邏輯與支撐體系

隨著工業現場數據量的大幅增長以及數據采集與傳輸技術的提升，決策系統逐步向智能化、數據驅動方向演進。現代AI輔助決策系統將傳感數據、歷史趨勢、控制反饋等多源信息進行集成，構建動態學習模型，并能基于實際運行狀態不斷修正優化策略。在系統架構設計上，AI決策系統更加強調“規范性設計”和“平臺化運行”，包括統一的數據接口標準、靈活的算法接入機制和清晰的模型評價指標體系，從而確保系統在不同行業環境下具備良好的適配能力。

1.3　流程工業的典型特征與AI實用價值

流程工業具有系統連續性強、操作變量多、過程耦合緊密、非線性特征顯著等特點，尤其在石油化工、冶金等領域更為典型。工藝流程通常伴隨高溫高壓、大流量與實時響應要求，任何一個環節的異常波動都可能引發連鎖反應，影響整個系統的安全性與產品質量。在這種背景下，傳統的靜態控制策略和事后調整機制難以滿足高穩定性、高效率的生產需求。AI輔助決策系統通過實時采集如溫度、壓力、流量、組分等關鍵參數，基于歷史數據構建動態模型，對系統運行趨勢進行預測，并提前給出控制建議，幫助操作人員實現“前饋式調節”。此外，通過對設備運行狀態的持續跟蹤，AI系統也能預測性識別可能發生的故障，為維修計劃和資源配置提供決策支持。更重要的是，當前不少企業在推進系統部署時，已將行業內通用的控制技術規范、能效評價指標、模型穩定性要求等作為驗收依據之一，AI系統在實施過程中能夠適應這些標準化參數的調用與對照，提升了實施的規范性與可量化性，強化了智能決策的實際成效。

2　面向復雜工藝流程的AI輔助決策支持系統架構

2.1　系統架構設計與模塊劃分

AI輔助決策系統在流程工業中的應用，通常采用“感知—認知—決策—執行”四層架構，以適應高耦合度、高非線性和連續性生產的需求。系統由數據采集層、數據分析層、模型計算層、執行響應層和應用層構成，各環節既獨立運作又緊密協同，構建出完整的智能控制閉環，如圖1所示。在數據采集層，系統通過工業控制網絡實時獲取生產現場的核心參數，如溫度、壓力、流速、濃度等，來源包括DCS系統、邊緣傳感設備和在線檢測平臺[2]。數據的全面性和穩定性是系統運行的基礎。數據分析層則負責數據清洗、特征提取與歸一處理，并通過標準化接口接入上層建模模塊，確保數據結構統一、可溯源。模型計算層是系統的“智能大腦”，集成了預測算法、優化邏輯與工況識別模型。不同于傳統以固定模型為主的結構，該層具備模塊化算法調用能力，可針對不同生產場景切換控制策略，如使用神經網絡預測物料消耗趨勢，或應用遺傳算法進行參數調優。系統還支持模型動態更新機制，可結合運行反饋對模型進行周期性修正，提升了系統的適應性與魯棒性。決策執行層與控制設備相連，將優化結果快速轉化為調控指令，實現自動化反饋閉環控制。該層系統通常具備多層冗余設計與響應機制，確保關鍵節點具備容錯能力與安全聯動功能，符合工業控制系統安全性設計通則的要求。應用層可視化展示決策結果與系統狀態，包括生產調度優化、設備預測維護、能耗分析與優化、質量預測與分析等。整套系統在設計過程中注重模塊標準化與跨平臺部署能力，支持與主流工業控制平臺無縫集成，便于后續運維與技術升級，同時滿足流程行業“智能工廠”場景中的結構兼容性與接口通用性需求。

圖1流程工業AI輔助決策系統架構圖

2.2　數據驅動與模型集成機制

流程工業是典型的高頻、多變量數據場景，系統構建過程中需基于實際運行特征，形成以數據驅動為核心的模型集成機制。通過統一數據管理平臺整合結構化工藝數據與非結構化運維數據，構建企業級數據資源池，為AI算法提供訓練、驗證與在線迭代基礎。系統采用混合建模策略，不依賴單一算法，而是在不同工況下動態組合最優模型。例如，系統在穩定生產階段優先選用規則模型提高響應速度；在負荷波動或設備異常狀態下，調用深度學習模型進行復雜關系識別與預測補償。為了保障系統運行的標準一致性，所有模型需符合預設的性能評估機制，包括預測精度、響應時效、收斂穩定性等參數，并定期開展在線評測與效果回溯。與此同時，系統高度重視數據安全與模型可信度問題。在數據治理方面，構建了完善的權限管理、訪問審計與加密存儲機制，確保各級數據流轉合規可控。模型管理平臺則配備了異常識別與輸出可信度校驗功能，針對模型預測結果設置可信區間，并對關鍵異常數據觸發審核流程，保障預測決策的可靠性。數據驅動機制的另一個關鍵是自適應學習能力。系統具備持續接收新數據并在線微調模型的能力，通過引入遷移學習、參數凍結、經驗遷移等方式，實現“邊運行、邊優化”，以適應生產工況的漸變與擾動[3]。該閉環流程涵蓋了從企業級數據資源池出發，通過模型訓練與派發、性能評估、異常檢測與自適應學習，再到版本修正與保障統查的全過程，構建了一個高度可控、持續優化的AI模型管理體系，如圖2所示。

圖2數據驅動下的AI模型管理與優化流程圖

3　AI輔助決策支持系統在流程工業中的應用

3.1　石油化工行業中的AI決策支持應用

石油化工行業作為流程工業的重要組成，其生產連續性高、工藝復雜、能耗集中，對系統穩定性和調控精度要求極高。傳統調度與工藝控制主要依賴經驗規則，難以快速響應高頻波動或耦合過程中的異常行為。AI輔助系統的引入，打破了此類瓶頸。在生產調度方面，系統融合實時運行數據、庫存狀態與市場需求預測，構建柔性排產模型[4]。系統通過對原油性質與目標產品結構的優化匹配，實現動態切割策略調整，提升了原料利用效率。在實際案例中，該系統幫助某大型裝置在不增加原料投放的前提下，提高了輕質油收率，達到了單位能耗指標優化目標。在工藝控制層面，AI模型可對關鍵參數如溫度梯度、塔板壓降等建立動態預測模型，實現提前調節。例如在催化重整裝置中，系統通過工況識別模型輔助操作人員穩定辛烷值，降低了波動帶來的損耗與安全風險。相比傳統模型，該系統在多工況轉換時展現出更高的穩態保持能力，控制品質指標偏差率下降顯著。此外，AI還在設備預測維護中發揮積極作用。以換熱器管理為例，通過采集換熱效率、壓差變化與運行周期等數據構建健康評估模型，系統可提前提示清洗時間與風險點，延長運行周期并減少能耗浪費。

3.2　冶金行業中的AI決策支持實踐

冶金行業生產環節鏈長、能耗大、變量復雜，是AI輔助決策系統落地的另一關鍵場景。特別是在高爐煉鐵和電弧爐煉鋼中，AI系統通過對工況變化的快速感知與參數調整，提升了作業穩定性和能源利用率。在高爐工序中，AI模型基于爐溫、風量、爐頂壓力等多變量構建耦合預測系統，可識別出產能波動的誘因，自動提出焦炭比優化建議，實現原燃料結構與冶煉穩定性的雙向平衡。系統的響應速度較人工操作明顯提升，產鐵波動情況得到有效抑制，對照工藝控制規范中關于穩定產能的關鍵要求，達到了較高的一致性。在電弧爐煉鋼過程中，系統結合電流波形、金屬溫度和合金成分動態建模，實現冶煉節奏預測與電極調節同步控制。通過提前識別電弧偏移與不充分熔化風險，AI系統協助操作員精準調整加料時機，不僅優化了用電過程，還提升了鋼材成分的控制穩定性。在部分試點企業的實際應用中，系統表現出良好的能效優化效果，電力資源的調配更加合理，整體能源利用效率獲得顯著改善，并符合企業制定的能效評估標準。與此同時，冶金行業涉及大量能源介質系統，如蒸汽、電力、煤氣等的聯動平衡，AI系統通過優化能源流網絡，構建能流供需預測模型，實時調整負荷配置，緩解峰值沖擊，實現成本控制與系統協調運行的目標。

3.3　系統應用成效與綜合評估

AI輔助決策系統在流程工業中的應用，不僅改善了操作方式，更推動了企業在智能化與標準化并行發展方面取得實效[5]。系統以模型驅動的閉環優化機制，實現了從“經驗式控制”向“預測型決策”的轉型，使關鍵變量的響應延遲縮短、控制質量提升。從整體效果看，系統在調度靈活性、產能釋放、能源利用等方面表現突出。如在多個試點項目中，生產節奏更緊湊、能耗指標下降、產品合格率提升，均可量化對照企業KPI考核體系。通過全局數據整合與工藝環節聯動，系統有效打破了傳統生產管理中的信息孤島問題，使各單元間實現數據互通與動態協同，進一步提升了生產過程的整體響應速度與優化決策的覆蓋廣度。部分實施企業已將AI系統輸出指標納入年度質量與運行評估體系，作為數字化水平考核的支撐依據之一。在系統可推廣性方面，平臺設計強調“結構通用化、接口標準化、模型模塊化”的原則，支持與主流工業軟件、控制平臺對接。各模塊可按需部署、獨立維護，有利于在不同行業間實現快速復制與場景遷移，推動系統從點狀應用向平臺化演進。在實際推廣過程中，AI輔助決策系統的應用不僅優化了生產與管理環節，還推動了企業運營模式的深度變革。系統基于大數據和模型決策，使工藝管理由經驗主導轉向數據驅動，大幅提升了管理透明度和執行規范性。以某大型石化企業為例，AI系統投入使用后，打破了生產單元間的信息壁壘，構建了統一的調控標準，顯著增強了運營協同效率。與此同時，通過優化工藝參數、減少非計劃停機與延長設備壽命，系統有效降低了運營成本，提升了市場競爭力。更重要的是，部分企業已開始探索將AI系統從生產控制延伸至供應鏈協同與能源管理，推動數字化工廠向更高層次發展，實現了從局部優化到全局賦能的智能升級。

3.4　標準導向下的實施經驗與模式建議

從典型案例實施過程看，AI輔助決策系統在流程工業中推動標準化落地已逐步形成較成熟路徑：首先以數據建模接口、預測算法評價體系等為基礎構建統一的應用框架，確保系統設計階段即具備可對照的規范結構；依據工藝控制與能效管理等相關技術規范，明確了關鍵變量控制范圍、預測誤差容忍度、設備維護閾值等評價標準，為系統部署和調優提供了操作依據。系統應用后，企業普遍反饋在“響應速度、預測精度、能效指標”三方面的提升最為顯著。建議今后在AI系統推廣過程中，將“標準適配性評估”納入建設初期流程，并設立“成效對照表”作為部署閉環的重要參考，有利于實現模型復用與經驗遷移，推動行業整體向智能化與規范化并進。與此同時，AI系統的推廣也對用戶培訓與運維模式提出了更高要求。在實施過程中，企業普遍建立了完善的系統使用培訓體系，通過分級培訓與模擬操作，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對方法，推動企業從傳統經驗模式向智能化決策模式順利過渡。此外，系統運維機制也逐步標準化，設立了專門的技術支持團隊，負責系統運行監測、模型更新與異常響應，確保系統上線后持續穩定運行，有效保障了智能決策體系的長效應用與迭代升級。

4　結語

在流程工業持續邁向智能化的背景下，AI輔助決策支持系統不僅是一項技術工具，更是一種推動工業運行邏輯重塑的深層力量。它通過對復雜工藝流程的精準感知與智能演算，打破了傳統經驗驅動模式的瓶頸，使工業系統具備了自適應、自優化、自進化的能力。在石油化工與冶金等高復雜度行業，AI的嵌入不只是提升了局部效率，更重構了決策的科學性與管理的系統性。未來，隨著數據基礎的持續完善與算法性能的不斷進化，AI將進一步深度嵌入流程工業的全生命周期管理中，成為企業提升核心競爭力、實現綠色高效發展的關鍵引擎。

作者簡介：

劉　棟（1977-），男，河北張家口人，高級工程師，碩士，現就職于北京和利時工業軟件有限公司，主要從事工業自動化、信息化以及智能化相關產品及方案的市場開拓及經營管理工作。

參考文獻：

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[2]陳宏志,林秀峰.一種輔助決策智能體及與生成式AI的聯合應用[J].計算機技術與發展,2024,34(10):134-139.

[3]孫銘宇.AI輔助群體決策的增強效果研究[D].武漢:華中科技大學,2024.

[4]王高峰,劉佳霖.AI輔助決策信任失準問題研究[J].自然辯證法研究,2025,41(2):67-73+103.

[5]楊惠麗,周蕾,張慧君,等.人工智能使用過程中自動化偏差文獻述評與研究展望[J].科技管理研究,2024,44(21):240-246.

摘自《自動化博覽》2025年6月刊