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從自動化到智能化

2020-07-29 08:57:00

  郭朝晖

  探討自動化、數字化與智能化的區別與聯系,要從上世紀40年代談起。隨著人類曆史上第一台電子計算機誕生,也産生了信息論、控制論等彪炳史冊的偉大理論。
  自動化:
  本質是感知、決策和執行的統一
  自動化的理論基礎是控制論。控制論誕生時,控制論之父維納思考了這樣一個問題:機器和人(動物)到底有什麽區別?維納認爲,機器一般只能按既定的步驟和邏輯運行,而人(動物)則能夠通過信息感知到外部變化,並根據這些信息進行決策、采取行動。同樣,自動化系統一般由傳感器、控制器和控制對象構成,分別用于獲得信息、決策和執行。因而,“感知、決策和執行的統一”可以看作是自動化的本質。
  控制論的産生有個重要的技術背景,即弱電技術的産生和應用。強電一般是用來提供能量的,弱電則與信息技術有關。傳感器測得的弱電信號用來表示信息,控制器用弱電進行計算和決策,同時,弱電又可以通過控制強電系統帶動控制器的運行。這樣,利用“電”這一技術手段,打通信息和物理世界,把信息世界的感知、決策和物理世界的執行統一起來,可以解決一般性的控制問題。
  傳感器獲得的信號一般是模擬信號,即連續變化的信號。控制理論産生之初,控制器主要由電阻、電感、電容等電子元件搭建而成,可以直接處理模擬信號。與模擬量相對應的是數字量,一般是指用0、1二進制表示的數據,計算機存儲和處理的數據、互聯網傳輸的數據便屬于此類。通過數!⒛缔D化,數字化信息和模擬信息可以相互轉化。
  傳統自動化技術取得了巨大的成功,但也有其局限性。比如,經典控制理論往往只是針對那些能用線性常微分方程組描述的物理對象,而許多物理系統不能用這類數學模型描述。另外一個局限是,自動控制往往只能針對結構和運行邏輯不發生變化的控制對象,如單台設備、閥門這樣的小系統,這類其系統的結構和運行邏輯穩定是一種常態;而針對工廠這樣的大系統,卻難免出現某些設備故障、生産異常。對于上述問題,數字化方法具有巨大的威力。
  數字化:
  推進關鍵在于計算機和互聯網的深入應用
  推進數字化,其實就是要推進計算機和互聯網的廣泛、深入應用。
  首先,數字化建模能力強大。利用計算機,人們有能力描述任何數學公式、物理對象以及生産和業務過程,工廠裏的人、機、料等所有要素,都可以在數字化空間中加以描述。過去,受存儲、處理能力的限制,這種能力無法充分釋放。隨著摩爾定律的延續,互聯網、雲計算、大數據等技術的産生,人們有能力在數字化的虛擬世界中完整描述制造企業的各種業務活動,並通過這個虛擬世界管理和控制物理世界。
  其次,計算機和網絡系統可以幫助人類進行決策。無法實現自動控制時,一般需要人類專家(如調度人員、管理人員)進行處理。這時,這些系統能夠幫助管理者獲得信息、分析問題並傳送指令,讓人類能夠更好地決策。從控制論的角度看,人類專家本質上是充當了一個“控制器”的角色。
  制造企業的計算機系統往往是分級的。鋼鐵企業最常見的做法是分成4級——L1~L4。其中,針對閥門、設備級系統進行控制的L1、L2系統一般被稱爲自動化系統;針對車間和工廠的L3、L4系統一般被稱爲“信息化系統”或者“管理計算機”。容易發現,層級低的系統往往反應速度快但管控範圍小,層級高的系統反應速度慢但管控範圍大。同時,低層級的計算機自動控制的比例高,高層級計算機自動控制的比例低。這種現象表明,對計算機系統來說,反應速度快、自動化程度高與管理範圍大是矛盾的。
  這種矛盾,對鋼廠的管控是不利的。在鋼廠裏,能源、環保、質量、生産組織往往都會涉及多個部門和工序,屬于大系統的問題。一個環節出現問題,往往需要大家協調解決。殷瑞钰院士經常說:“鋼鐵企業是典型的耗散系統。”如果問題處理得不及時,就可能導致能耗的增加、質量和生産效率的下降。然而,生産現場關鍵信息的出現是秒級、毫秒級的,而跨工序、跨部門的協調可能會耽誤幾個小時乃至幾天。比如,連鑄過程瞬間發生的問題,可能在幾天後引發冷軋産品的質量缺陷。
  在傳統的計算機系統架構下,這類矛盾難以全面地解決,因爲人類專家無法處理成千上萬台設備和傳感器發出的秒級、毫秒級的信息,而機器不擅長靈活處理跨工序、跨部門的大系統協同問題。這樣的問題,需要在智能化時代,用數字化方法加以解決。
  智能化:
  管理與控制的深度融合
  GE(通用電氣公司)工業互聯網白皮書指出,工業互聯網有3個要素:智能的機器、高級算法和工作中的人。其中,智能機器就是能夠接收數字化指令並發送相關狀態的設備或者傳感器,是數據的源頭。可以設想,在鋼廠這樣的大企業中,傳感器的數據成千上萬,人類是處理不過來的。爲此,高級算法可以像人的秘書一樣,從複雜的實時數據中,找出那些需要人類關注和處理的問題,再交給“工作中的人”來處理。這樣,需要人類處理的問題是經過挑選的,實時性並不是特別強,故而人類有能力處理這些問題。
  事實上,如果工廠發生的問題是常見的,還可以把人類專家處理問題的邏輯和方法變成計算機代碼,讓機器按照人類的想法進行決策,即所謂的“人智變機智”。這樣就可以進一步減少人類處理問題的負荷、提高決策的自動化水平——這其實就是智能化了。
  對此,人們經常存在的疑問是:這種做法的價值何在?這種做法的重要意義,在于提高企業的管理水平。我們知道,只要是人類參與的工作,往往都會存在管理問題。在我國,所謂“技術水平低”,實質上往往是管理或者人員操作的問題。在某些鋼鐵企業,管理問題所導致的成本損失遠遠超過企業的利潤。涉及到個人和部門利益時,管理會變得非常困難,因爲管理問題經常被有意地隱藏起來;涉及到多個部門的協同和共享時,傳統的管理方法往往又難以迅速解決問題。
  然而,利用上述數字化、網絡化的手段,很多人類的決策工作可以交給機器去做,或者在機器的幫助和“監督”下去做。從這種意義上講,傳感器的信息不僅可以用來描述設備狀態、工藝情況,還可以用來反映人的工作狀態,它們就像管理者在生産過程中的“眼睛”,能爲管理者賦能;對現場的操作者來說,還可以通過數字化的手段直接認識到操作對經營管理的影響。比如,煤氣供應不足時,次要工序的生産可能不利于企業的整體利益。這些辦法都有助于實現企業整體利益的最大化。
  寶鋼原首任技術副廠長何麟生先生說,鞍鋼憲法要求“管理者參加勞動、工人參加管理”。在過去的技術條件下,這一點很難做到。然而,當前借助數字化手段,管理者能看得見現場,工人也能理解管理者,上述要求就很容易實現了。
  從某種意義上講,智能化是管理和控制的融合、自動化系統和信息系統的融合。從控制論的角度看,傳統的自動化、信息化和智能化,都是“感知、決策和執行”的統一。但是,自動化往往針對實時性強的小系統,決策是自動的;信息化往往針對實時性弱的大系統,決策者是人;而智能化往往是針對實時性強的大系統,決策是人機的融合。換個角度講,也就是許多原來由人負責的管理和決策問題實現了自動化、半自動化。
  事實上,類似的想法很早就出現了。寶鋼建廠之初推動的“數據不落地”就包含了類似的思想,計算機集成制造系統(CIMS)的思想也與之類似。但是,當時的技術條件讓這些想法很難落地。摩爾定律的延續,才造就了今天的機會。
  此外,在推進智能化的過程中,往往還涉及到組織流程的重構、商業模式的創新,甚至還需要對物理設備和生産流程進行系統性的優化。從這種意義上講,自動化往往是相對單純的技術問題,而智能化的關鍵卻可能是管理問題甚至戰略決策問題。
  《中国冶金报》(2020年07月29日 04版四版)
  

 

  

  

 

  

  

 

  

  

 

  

  

 

  

 

來源:中國冶金報-我哥的女人

編輯:宋玉铮

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