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人工智能（AI）正从一种监测工具演变为颗粒厂提高效率、减少停机时间并帮助操作员做出更好决策的实用方式。
现代颗粒厂每天产生海量数据，从纤维水分含量和干燥机性能到颗粒质量、能耗和设备健康。收集这些信息不再是挑战。关键在于将其转化为及时决策以改善生产。AI正越来越多地被用于识别模式、预判问题并帮助操作员在问题影响产量、质量或正常运行时间之前优化工厂性能。该技术并非取代经验丰富的人员，而是作为另一种工具来支持更好的运营决策。
仅仅收集数据是不够的
如同许多其他领域，颗粒厂的操作员往往发现自己整个班次都在应对虚拟的数据洪流。工厂系统收集从原料质量和水分到能源使用和颗粒质量等各方面信息。数据收集和管理系统旨在改善运营，也确实实现了质量和效率的巨大提升。但更多的数据和仪表盘未必能转化为更好的工厂运营。“下一代颗粒厂的定义将不是它能收集多少数据，”Andritz自动化解决方案负责人Ranjit Maharajan说，“而是它如何有效地将这些数据转化为行动。”
AI的价值不仅仅在于处理大量信息，更在于帮助操作员在小问题变成大问题之前采取行动。但要真正有效，系统必须不仅仅汇总数据并在又一个仪表盘上呈现。工厂操作员已经要面对多个仪表盘，显示诸如颗粒水分漂移或生产变异性增加等信息。传统系统和仪表盘可以向操作员展示问题，但无法自动预防下一次偏差。AI系统更进一步，通过分析这些变化来预测接下来可能发生什么，要么采取行动，要么给操作员提供建议。“仪表盘告诉你发生了什么，”Maharajan说，“预测性控制帮助确定接下来应该发生什么。”
为实现这一点，AI系统使用数字孪生，即工厂的数学模型。数字孪生与实体工厂运行方式相同，并已在大量历史运行数据上进行了训练。系统可利用该模型快速测试许多不同情景以及不同控制措施将如何影响不同结果。
前瞻而非回顾
能够快速响应偏差是有价值的，但智能颗粒厂的目标不仅仅是提供更好的报告。目标是识别甚至细微的偏差，如能源使用增加或水分漂移，并在人工操作员可能注意到之前预测这些偏差将如何影响生产。系统然后可直接在生产过程中做出调整或向操作员提供建议。
预测性维护是另一个具有巨大潜力的应用。AI系统不是仅仅依靠按设定时间或运行小时数进行的维护，而是可以在问题导致停机之前检测到潜在问题。很多时候，经验丰富的操作员会因为看到或听到异常而发现维护问题。除了监测输入和输出，系统还跟踪振动、机械温度和电流以及设备声音等指标，以便早期发现维护问题。这样，AI系统可以提供确凿证据来支持操作员关于机械设备不对劲的直觉。此外，发现可能导致昂贵停机的生产偏差或维护问题，可为颗粒厂带来显著的经济效益。“颗粒厂中最有用的AI应用聚焦于实际的运营损失，如能源浪费、质量漂移和非计划停机，”Maharajan说。
颗粒厂成功的意义
预测工厂偏差和维护问题固然令人印象深刻，但AI系统的真正衡量标准是它对工厂利润的影响。算法和模型参数数量固然重要，但最大的关注点将是质量、维护成本和能源使用。为此，任何实施AI系统的工厂都需要深入了解其当前和历史表现。例如，他们需要有关于非计划维护事件、停机小时数、能耗、水分变异和颗粒质量的详细指标。然后，在部署AI系统后跟踪相同指标以量化改进。“从工厂中每个人都已认可的运营损失开始，证明一项改进，然后从那里扩展，”Maharajan说。
虽然颗粒厂面临许多相同的问题，但每个工厂都有其独特的运营方式。因此，AI系统能带来的改进将因厂而异。像Andritz这样的技术提供商谨慎地将AI系统可能带来的改进呈现为一系列可能性，而非保证结果。
Maharajan说，一些工厂报告使用基于模型的控制系统将过程变异性降低了50%以上。工厂还报告产量提高了7%至16%，干燥机能耗最多降低了17%。但实际结果取决于设备使用情况和传感器覆盖等因素。不同工厂将看到不同的结果，成功将取决于当地条件和工厂认为最有价值的指标。“当AI的商业案例以运营指标来衡量时，它就变得清晰了，”Maharajan说。
将AI付诸实践
随着AI和自动化的好处日益明显，颗粒厂将继续采用这些工具。但在绝大多数情况下，生产者不会从零开始。无论AI模型变得多么先进，它们始终需要适当的训练数据基础和可靠的输入来做出决策。工厂安装的任何系统都应能无缝地与现有控制系统协同工作。Maharajan说，最常见的方法是将新组件与现有基础设施集成，而不是全部替换。
随着工厂采用联网传感器和远程访问，网络安全也变得越来越重要。从网络安全角度看，每个传感器和控制器都是潜在的薄弱环节。随着控制系统允许远程访问，数据安全的重要性变得至关重要。系统需要使用安全通信和访问控制，并将安全性内置到整个产品中。
即使是最先进的AI平台，最终也依赖于了解如何有效使用它的有经验的人员。在部署先进系统时，人为因素与硬件和软件同样构成挑战。操作员不仅必须理解系统在做什么，还要理解它为什么做出这些选择。模型工作方式的透明性对于建立信任和获得操作员认可至关重要。Maharajan说，在部署AI系统时尽可能早地让操作员参与，对于微调运营和建立对系统的信任至关重要。“最难的部分是围绕模型及其算法建立一个值得信赖的系统，”Maharajan说。
此外，让最接近工厂运营的人员——而不仅仅是自动化专家和工厂领导——参与其中对成功至关重要。操作员、维护团队和工艺工程师看到工厂运营的不同方面。尽早获得这些视角，更有可能使解决方案不仅在技术上按计划工作，而且在运营上也能工作。
虽然仔细规划、培训和获取利益相关者意见至关重要，但生产者可能不宜试图一次性解决所有问题。Maharajan推荐的一种方法是，在做出任何决定之前对工厂运营进行彻底评估。确定最突出的问题所在，是决定首先集中精力进行改善的好方法。例如，一个有过量非计划停机的工厂和一个能耗高的工厂可能会使用不同的模型，并会采用不同的成功定义。这种一次只做一件事的方法对于可能没有资源一次性改造整个设施的小型运营商尤其有益。
下一代颗粒厂
部署能够全天候持续监控运营、检测微小变化、预测最优解决方案甚至采取措施纠正缺陷的工具，可能会让人联想到空无一人的控制室。但即使模型改进、传感器变得更可靠，更现实的未来是AI系统作为一种虚拟的老手来为人类操作员提供建议。换句话说，是监督式自治。
系统在明确界定的范围内做出决策，而人类操作员保留监督职责，并负责运用其判断力、知识和经验做出最终决定。在这种设置下，人类操作员将花更少时间响应报警和微观管理运营，而花更多时间改进流程。
AI和自动化有望为颗粒厂带来更大的稳定性和效率。但这些系统并非增加复杂性或取代人为输入，而是能带来一种新的运营范式。通过正确的设计实践，这些系统可以促进一种机器-人类伙伴关系，使操作员及其见解更有价值和更具相关性。“未来不是无人颗粒厂，”Maharajan说，“未来是一个高能力的机器伙伴关系，系统处理高频优化，而人们专注于判断、监督和持续改进。”
（素材来自：Andritz 全球生物质能网、51生物质颗粒交易网、新能源网综合） |
