第7章工業(yè)AI與自動(dòng)化王超?工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化01?傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型02?深度機(jī)器學(xué)習(xí)模型03?數(shù)字孿生技術(shù)與應(yīng)用04?基于AI技術(shù)的超自動(dòng)化應(yīng)用05?碳中和背景下的能源優(yōu)化控制06?工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與自動(dòng)化技術(shù)的融合071人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)。它試圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理和運(yùn)維服務(wù)等環(huán)節(jié)中生成并存儲(chǔ)了大量數(shù)據(jù)，為人工智能提供了用武之地。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用1.1人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用及價(jià)值從賦能性看，人工智能可以賦能各生產(chǎn)要素向多元化、高級化和復(fù)雜化方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)要素屬性的延伸。被賦能的要素表現(xiàn)出價(jià)值創(chuàng)造的“乘數(shù)倍增效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)要素價(jià)值的顯著增值。從自生成性看，人工智能不僅具備傳統(tǒng)的分析、判斷和決策功能，還具有基于自我學(xué)習(xí)歸納的再演繹和創(chuàng)新屬性，進(jìn)一步加速人工智能模型從決策式、分析式向生成式的躍升演化。目前，以ChatGPT、Sora等為代表的生成式人工智能的快速發(fā)展，越來越多面向垂直場景的行業(yè)大模型涌現(xiàn)出來，并成為推動(dòng)制造業(yè)智能化改造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型、加快推進(jìn)新型工業(yè)化，進(jìn)而培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的新引擎。下面以典型的應(yīng)用領(lǐng)域來詳細(xì)介紹人工智能的應(yīng)用及價(jià)值。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用生成式設(shè)計(jì)生成設(shè)計(jì)是一個(gè)過程，涉及程序生成一些輸出以滿足特定標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)計(jì)師或工程師將設(shè)計(jì)目標(biāo)和參數(shù)（如材料、制造方法和成本限制）輸入到創(chuàng)成式設(shè)計(jì)軟件中，軟件利用人工智能技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)迭代，探索設(shè)計(jì)備選方案。例如設(shè)計(jì)椅子，輸入椅腿個(gè)數(shù)、重量要求、材料要求等參數(shù)后，軟件就可生成符合要求的各種設(shè)計(jì)方案供設(shè)計(jì)師參考。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用預(yù)測性維護(hù)制造商整合人工智能技術(shù)建立物理對象的數(shù)字孿生體，并與測量數(shù)據(jù)相結(jié)合，預(yù)先識(shí)別潛在的停機(jī)時(shí)間和事故并提前做出響應(yīng)。人工智能系統(tǒng)幫助制造商預(yù)測生產(chǎn)等關(guān)鍵設(shè)備何時(shí)或是否會(huì)出現(xiàn)故障，以便在故障發(fā)生之前安排維護(hù)和維修，從而減少意外停機(jī)，延長設(shè)備壽命，降低維護(hù)成本。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用運(yùn)營優(yōu)化與效率提升人工智能驅(qū)動(dòng)的軟件系統(tǒng)可以幫助組織優(yōu)化流程以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的生產(chǎn)。例如，及時(shí)準(zhǔn)確地交付給客戶是制造業(yè)的基本要求。公司在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中經(jīng)常需要多個(gè)環(huán)節(jié)甚至多個(gè)地域聯(lián)動(dòng)配合來最終完成交付。通過使用過程挖掘工具，制造商可以監(jiān)測各個(gè)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)過程，具體到各個(gè)過程步驟，包括持續(xù)時(shí)間、成本和執(zhí)行步驟的人員，從而確定瓶頸所在，簡化流程。人工智能還可以用于分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，優(yōu)化庫存水平和物流路徑，從而降低庫存成本，提高供應(yīng)鏈的透明度和響應(yīng)速度。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用1.2數(shù)據(jù)深度挖掘與高階智能化數(shù)據(jù)挖掘是指使用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)庫等方法，在相對大量的數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)模式和知識(shí)。它涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型與推斷、可視化等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于多學(xué)科交叉的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、知識(shí)系統(tǒng)、知識(shí)獲取、信息檢索、高性能計(jì)算以及可視化計(jì)算等廣泛的領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的飛速發(fā)展，尤其是數(shù)據(jù)庫技術(shù)與應(yīng)用的日益普及，人們積累的數(shù)據(jù)越來越多，激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要而有用的信息如何有效利用這一豐富數(shù)據(jù)的海洋為人類服務(wù)，已成為廣大信息技術(shù)工作者所關(guān)注的焦點(diǎn)之一。人們希望能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更高層次的分析，以便更好地利用它們。與日趨成熟的數(shù)據(jù)管理技術(shù)和軟件工具相比，人們所依賴的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具功能，已無法有效地為決策者提供其決策支持所需要的相關(guān)知識(shí)。由于缺乏對數(shù)據(jù)背后意義挖掘的知識(shí)手段，導(dǎo)致了“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”，為有效解決這一問題，數(shù)據(jù)深度挖掘自20世紀(jì)80年代開始迅速發(fā)展，并形成了一些方法。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用1.2數(shù)據(jù)深度挖掘與高階智能化利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要包括：1）分類：分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預(yù)測等，如一個(gè)汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機(jī)會(huì)。2）回歸分析：回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場營銷的各個(gè)方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預(yù)測及有針對性的促銷活動(dòng)等。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用1.2數(shù)據(jù)深度挖掘與高階智能化3）聚類：聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預(yù)測、市場的細(xì)分等。4）關(guān)聯(lián)規(guī)則：關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過對企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場營銷與推銷，營銷風(fēng)險(xiǎn)評估和詐騙預(yù)測等決策支持提供參考依據(jù)。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用1.2數(shù)據(jù)深度挖掘與高階智能化5）特征：特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。6）變化和偏差分析：偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別、評價(jià)和預(yù)警等方面。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析（如查詢、報(bào)表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析）的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用1.2數(shù)據(jù)深度挖掘與高階智能化生產(chǎn)系統(tǒng)中的問題大致可以分為可見的和不可見的問題。設(shè)備衰退、潤滑不足、精準(zhǔn)度損失、零件磨損以及資源浪費(fèi)都是不可見問題中的常見問題。可見問題通常由不可見因素例如零部件故障、機(jī)器故障以及產(chǎn)品質(zhì)量下降等因素累積而成。傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)注重于解決可見問題并試著取代在重復(fù)工作上人類專家的知識(shí)和判斷。這些人工智能模型并沒有幫助人們更好地理解和處理潛在的風(fēng)險(xiǎn)。通過數(shù)據(jù)的深度挖掘，有望實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)的高階智能化，解決不可見的預(yù)測問題并通過預(yù)先避免及修復(fù)來實(shí)現(xiàn)制造過程的無憂化。具體來說,工業(yè)人工智能可以被劃為4個(gè)機(jī)會(huì)空間如圖7-1所示。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用1.3傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型與深度機(jī)器學(xué)習(xí)模型線性模型

線性模型是最簡單的，也是最基本的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。線性模型的取值范圍是不受限的，它的輸出可以是非常大的正數(shù)或者非常小的負(fù)數(shù)。然而，在進(jìn)行分類的時(shí)候，我們預(yù)期得到的模型輸出是某個(gè)樣本屬于正類（如正面評價(jià)）的可能性，這個(gè)可能性通常是取值在0和1之間的一個(gè)概率值。為了解決這二者之間的差距，人們通常會(huì)使用一個(gè)對數(shù)幾率函數(shù)對線性模型的輸出進(jìn)行變換線性模型只能挖掘特征之間的線性組合關(guān)系，無法對更加復(fù)雜、更加強(qiáng)大的非線性組合關(guān)系進(jìn)行建模。為了解決這個(gè)問題，可以對輸入的各維特征進(jìn)行一些顯式的非線性預(yù)變換（如單維特征的指數(shù)、對數(shù)、多項(xiàng)式變換，以及多維特征的交叉乘積等），或者采用核方法把原特征空間隱式地映射到一個(gè)高維的非線性空間，再在高維空間里構(gòu)建線性模型。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用核方法與支持向量機(jī)支持向量機(jī)的基本思想是通過核函數(shù)將原始輸入空間變換成一個(gè)高維（甚至是無窮維）的空間。在這個(gè)空間里尋找一個(gè)超平面，把訓(xùn)練集里的正例和負(fù)例盡最大可能地分開（用更加學(xué)術(shù)的語言描述，就是正負(fù)例之間的間隔最大化）。那么如何才能通過核函數(shù)實(shí)現(xiàn)空間的非線性映射呢？核方法的基本思想是通過一個(gè)非線性變換，把輸入數(shù)據(jù)映射到高維的希爾伯特空間中，在這個(gè)高維空間里，那些在原始輸入空間中線性不可分的問題變得更加容易解決，甚至線性可分。支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一類最典型的核方法，下面將以支持向量機(jī)為例，對核方法進(jìn)行簡單的介紹。核函數(shù)數(shù)學(xué)形式多項(xiàng)式核高斯核拉普拉斯核Sigmoid核1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用決策樹與Boosting決策樹也是一類常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其基本思想是根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性構(gòu)造出樹狀結(jié)構(gòu)的決策模型。一棵決策樹包含一個(gè)根節(jié)點(diǎn)，若干內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，以及若干葉子節(jié)點(diǎn)。葉子節(jié)點(diǎn)對應(yīng)最終的決策結(jié)果，而其它節(jié)點(diǎn)則針對數(shù)據(jù)的某種屬性進(jìn)行判斷與分支。在這樣的節(jié)點(diǎn)上，會(huì)對數(shù)據(jù)的某個(gè)屬性（特征）進(jìn)行檢測，依據(jù)檢測結(jié)果把樣本劃分到該節(jié)點(diǎn)的某棵子樹之中。通過決策樹，可以從根節(jié)點(diǎn)出發(fā)，把一個(gè)具體的樣本最終分配到某個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的預(yù)測功能。因?yàn)樵诿總€(gè)節(jié)點(diǎn)上的分支操作是非線性的，因此決策樹可以實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜的非線性映射。決策樹算法的目的是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)出一棵泛化能力較強(qiáng)的決策樹，也就是說，它能夠很好地把未知樣本分到正確的葉子節(jié)點(diǎn)上。為了達(dá)到這個(gè)目的，在訓(xùn)練過程中構(gòu)建的決策樹不能太復(fù)雜，否則可能會(huì)過擬合到訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，而無法正確地處理未知的測試數(shù)據(jù)。常見的決策樹算法包括分類及回歸樹、ID3算法和決策樹樁（DecisionStump）等。這些算法的基本流程都比較類似，包括劃分選擇和剪枝處理兩個(gè)基本步驟。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用決策樹與Boosting劃分選擇要解決的問題是如何根據(jù)某種準(zhǔn)則在某個(gè)節(jié)點(diǎn)上把數(shù)據(jù)集里的樣本分到它的一棵子樹上。常用的準(zhǔn)則有信息增益、增益率、基尼系數(shù)等。其具體數(shù)學(xué)形式雖有差別，但是核心思想大同小異。這里以信息增益為例進(jìn)行介紹。所謂信息增益，指的是在某個(gè)節(jié)點(diǎn)上，用特征j對數(shù)據(jù)集D進(jìn)行劃分得到的樣本集合的純度提升的程度。信息增益的數(shù)學(xué)定義如下其中，Vj是特征j的取值集合，而Dv是特征j取值為v的那些樣本所組成的子集；Entopy(D)是樣本集合D的信息熵，描述的是D中來自不同類別樣本的分布情況。不同類別的樣本分布越平均，則信息熵越大，集合純度越低；相反，樣本分布越集中，則信息熵越小，集合純度越高。樣本劃分的目的是找到使得劃分后平均信息熵變得最小的特征j，從而使得信息增益最大。

1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用決策樹與Boosting剪枝處理要解決的問題是抑制過擬合。如果決策樹非常復(fù)雜。每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)上只對應(yīng)一個(gè)訓(xùn)練樣本，一定可以實(shí)現(xiàn)信息增益最大化，可這樣的后果是對調(diào)練數(shù)據(jù)的過擬合。將導(dǎo)致在測試數(shù)據(jù)上的精度損失。為了解決這個(gè)同題，可以采取剪枝的操作降低決策樹的復(fù)雜度。剪枝處理有預(yù)剪枝和后剪枝之分。預(yù)剪枝指的是在決策樹生成過程中，對每個(gè)節(jié)點(diǎn)在劃分前先進(jìn)行估計(jì)，如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分不能帶來決策樹泛化性能的提升（通常可以通過一個(gè)交叉驗(yàn)證集來評估泛化能力)，則停止劃分并且將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉子節(jié)點(diǎn)；后剪枝指的是先從訓(xùn)練集中生成一棵完整的決策樹，然后自底向上地考察去掉每個(gè)節(jié)點(diǎn)（即將該節(jié)點(diǎn)及其子樹合并成為一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)）以后泛化能力是否有所提高。若有提高，則進(jìn)行剪枝。在某些情況下，由于學(xué)習(xí)任務(wù)難度大，單棵決策樹的性能會(huì)捉襟見肘，這時(shí)人們常會(huì)使用集成學(xué)習(xí)來提升最終的學(xué)習(xí)能力。集成學(xué)習(xí)有很多方法，如Boosting的基本思路是先訓(xùn)練出一個(gè)弱學(xué)習(xí)器,再根據(jù)弱學(xué)習(xí)器的表現(xiàn)對訓(xùn)練樣本的分布進(jìn)行調(diào)整。使得原來弱學(xué)習(xí)器無法處理的錯(cuò)誤樣本在后續(xù)的學(xué)習(xí)過程中得到更多的關(guān)注，然后再根據(jù)調(diào)整后的樣本分布來訓(xùn)練下一個(gè)弱學(xué)習(xí)器。如此循環(huán)往復(fù)，直到最終學(xué)到的弱學(xué)習(xí)器的數(shù)目達(dá)到預(yù)設(shè)的上限，或者弱學(xué)習(xí)器的加權(quán)組合能夠達(dá)到預(yù)期的精度為止。最終的預(yù)測模型是所有這些弱學(xué)習(xí)器的加權(quán)求和。

1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用深度機(jī)器學(xué)習(xí)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類典型的非線性模型，它的設(shè)計(jì)受到生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)。人們通過對大腦生物機(jī)理的研究，發(fā)現(xiàn)其基本單元是神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元通過樹突從上游的神經(jīng)元那里獲取輸入信號(hào)，經(jīng)過自身的加工處理后，再通過軸突將輸出信號(hào)傳遞給下游的神經(jīng)元。當(dāng)神經(jīng)元的輸入信號(hào)總和達(dá)到一定強(qiáng)度時(shí)，就會(huì)激活一個(gè)輸出信號(hào)。否則就沒有輸出信號(hào)圖7-2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最左邊對應(yīng)的是輸入節(jié)點(diǎn)，最右邊對應(yīng)的是輸出節(jié)點(diǎn)，中間的三層節(jié)點(diǎn)都是隱含節(jié)點(diǎn)（把相應(yīng)的層稱為隱含層）。每一個(gè)隱含節(jié)點(diǎn)都會(huì)把來自上一層節(jié)點(diǎn)的輸出進(jìn)行加權(quán)求和，再經(jīng)過一個(gè)非線性的激活函數(shù)，輸出給下一層。輸出層一般采用簡單的線性函數(shù)，或者進(jìn)一步使用softmax函數(shù)將輸出變成概率形式。最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是把前面描述的神經(jīng)元互相連接起來，形成層次結(jié)構(gòu)，我們稱之為全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）也是十分常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，尤其適用于處理圖像數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)是受生物視覺系統(tǒng)的啟發(fā)。研究表明每個(gè)視覺細(xì)胞只對于局部的小區(qū)域敏感，而大量視覺細(xì)胞平鋪在視野中，可以很好地利用自然圖像的空間局部相關(guān)性。與此類似，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也引入局部連接的概念，并且在空間上平鋪具有同樣參數(shù)結(jié)構(gòu)的濾波器（也稱為卷積核）。所謂卷積就是卷積核的各個(gè)參數(shù)和圖像中空間位置對應(yīng)的像素值進(jìn)行點(diǎn)乘再求和。經(jīng)過了卷積操作之后，會(huì)得到一個(gè)和原圖像類似大小的新圖層，其中的每個(gè)點(diǎn)都是卷積核在某空間局部區(qū)域的作用結(jié)果。我們通常稱這個(gè)新圖層為特征映射（featuremap）。對于一幅圖像，可以在一個(gè)卷積層里使用多個(gè)不同的卷積核，從而形成多維的特征映射；還可以把多個(gè)卷積層級聯(lián)起來，不斷抽取越來越復(fù)雜的語義信息。1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了卷積以外，池化也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分。池化的目的是對原特征映射進(jìn)行壓縮。從而更好地體現(xiàn)圖像識(shí)別的平移不變性，并且有效擴(kuò)大后續(xù)卷積操作的感受野。池化與卷積不同，一般不是參數(shù)化的模塊，而是用確定性的方法求出局部區(qū)城內(nèi)的平均值、中位數(shù)，或最大值、最小值等。左圖描述了對圖像局部進(jìn)行2×2的最大值池化操作后的效果。在實(shí)際操作中，可以把多個(gè)卷積層和多個(gè)池化層交替級聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)從原始圖像中不斷抽取高層語義特征的目的。在此之后，還可以再級聯(lián)一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)，在這些高層語義特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行模式識(shí)別或預(yù)測1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）)的設(shè)計(jì)也有很強(qiáng)的仿生學(xué)基礎(chǔ)。我們可以聯(lián)想一下自己如何讀書看報(bào)。當(dāng)我們閱讀一個(gè)句子時(shí),不會(huì)單純地理解當(dāng)前看到的那個(gè)字本身，相反我們之前讀到的文字會(huì)在腦海里形成記憶，而這些記憶會(huì)幫助我們更好地理解當(dāng)前看到的文字。這個(gè)過程是遞歸的，我們在看下一個(gè)文字時(shí)，當(dāng)前文字和歷史記憶又會(huì)共同成為我們新的記憶，并對我們理解下一個(gè)文字提供幫助。其實(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)基本就是依照這個(gè)思想。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化數(shù)據(jù)建模是指將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則和邏輯組織成為有意義的結(jié)構(gòu)，以便于對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、管理、處理和分析。數(shù)據(jù)建?？梢詫?fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題抽象為簡單的數(shù)學(xué)模型，從而方便使用數(shù)學(xué)方法和工具進(jìn)行求解。數(shù)據(jù)建模的目的是為了更好地理解和利用數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和價(jià)值。通過數(shù)據(jù)建模，可以實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)方面的目標(biāo)：1）描述數(shù)據(jù)：通過數(shù)據(jù)建模，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理、分類、匯總等操作，使數(shù)據(jù)更加規(guī)范、完整、準(zhǔn)確和一致。2）分析數(shù)據(jù)：通過數(shù)據(jù)建模，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、描述、可視化等操作，使數(shù)據(jù)更加直觀、明了、有趣和有用。3）挖掘數(shù)據(jù)：通過數(shù)據(jù)建模，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類、分類、預(yù)測等操作，使數(shù)據(jù)更2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化2.1工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模數(shù)據(jù)分析技術(shù)是工業(yè)人工智能的靈魂，是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在模式、數(shù)據(jù)間的關(guān)系和工業(yè)對象本身未被發(fā)掘的隱含信息的重要手段。數(shù)據(jù)分析技術(shù)涵蓋了第6章工業(yè)大數(shù)據(jù)和7.1人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用的大部分內(nèi)容，主要處理環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、特征篩選、模型建立等。在數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，要完成數(shù)據(jù)的清洗、異常數(shù)據(jù)的處理等，以得到較好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；在完成提取特征的步驟后，往往會(huì)再進(jìn)行特征篩選，進(jìn)一步去除不必要、不相關(guān)的特征，只保留對分析目標(biāo)有用的特征，在特征篩選中，最具代表性的主成分分析（PCA）與費(fèi)雪準(zhǔn)則（Fishercriterion）被廣泛用在各工業(yè)場景；模型建立主要是用機(jī)器學(xué)習(xí)、模型識(shí)別算法來辨認(rèn)數(shù)據(jù)潛在的模式并挖掘其中的關(guān)系，常用的算法如回歸算法、分類、聚類、估計(jì)算法等，也包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法等。這些方法各自對應(yīng)不同類型的問題與應(yīng)用場景。上述工作非常復(fù)雜，既需要專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工程師，還需要工藝工程師的配合，已成為限制工業(yè)數(shù)據(jù)建模大規(guī)模應(yīng)用的瓶頸。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化2.1工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模軟件或平臺(tái)是解決這一瓶頸問題的關(guān)鍵。這類系統(tǒng)圍繞數(shù)據(jù)清理、特征生成、敏感性分析和模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)提供豐富的傳統(tǒng)算法和AI算法，提供從模型搭建到模型管理應(yīng)用的一站式解決方案。目前，熱門的深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)讓自動(dòng)特征提取在諸多實(shí)際問題中取得了良好的成果。自動(dòng)特征提取能夠根據(jù)不同的應(yīng)用以及數(shù)據(jù)更有效率地建模，同時(shí)還能提供更好的模型表現(xiàn)以及預(yù)防數(shù)據(jù)泄露。通過深度學(xué)習(xí)實(shí)施的自動(dòng)特征提取可以在幾天內(nèi)趕上以前人工花幾個(gè)月甚至幾年的工作成果，而且工業(yè)門檻更低,特征覆蓋更全面，可以把大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢應(yīng)用在更多設(shè)備上建模。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化2.1工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模為了方便數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面零基礎(chǔ)的用戶使用，工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模系統(tǒng)一般具有圖形化、零編碼的數(shù)據(jù)分析建模環(huán)境。數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)降維、模型建立等包括大量的算法，正確使用這些算法可以大幅提升數(shù)據(jù)建模的效率和精度。工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模系統(tǒng)可將異常點(diǎn)分布、聚類效果、降維后的數(shù)據(jù)一致性等信息通過熱力圖、散點(diǎn)圖等可視化技術(shù)直觀地呈現(xiàn)給用戶，幫助用戶更快速地判定算法作用效果，進(jìn)一步擴(kuò)大了數(shù)據(jù)分析與挖掘算法實(shí)施方案的選擇性。通過工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模系統(tǒng)一般還能支持?jǐn)?shù)據(jù)模型的管理、運(yùn)行和部署，并具備第三方工具和平臺(tái)調(diào)用的接口，達(dá)到擴(kuò)展數(shù)據(jù)模型應(yīng)用范圍的目的，如與設(shè)計(jì)類平臺(tái)結(jié)合，構(gòu)建性能指標(biāo)到設(shè)計(jì)參數(shù)的代理模型，實(shí)現(xiàn)快速設(shè)計(jì)選型，或與運(yùn)維類平臺(tái)結(jié)合，構(gòu)建數(shù)字孿生模型，配合傳感器實(shí)測數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)預(yù)警、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等應(yīng)用。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化2.2構(gòu)建數(shù)字孿生體數(shù)字孿生（DigitalTwin）是工業(yè)數(shù)據(jù)模型的重要應(yīng)用之一，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)場景的數(shù)字化。它充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過程。數(shù)字孿生著眼點(diǎn)是物理設(shè)備的數(shù)字化，本質(zhì)是基于物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、模型、數(shù)據(jù)、映射、仿真多學(xué)科技術(shù)的集成應(yīng)用，核心是要解決設(shè)備的全生命周期管理。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化建模仿真技術(shù)模型主要可分為物理模型、形式化模型和仿真模型三類。物理模型指不以人的意志為轉(zhuǎn)移的客觀存在的實(shí)體，如飛行器研制中的飛行模型、船舶制造中的船舶模型等；形式化模型是用某種規(guī)范表述方法對客觀事物或過程的表達(dá)，實(shí)現(xiàn)了對客觀世界的抽象，便于分析和研究。如數(shù)學(xué)模型；仿真模型指根據(jù)系統(tǒng)的形式化模型，用仿真語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以實(shí)施的模型。在對一個(gè)已經(jīng)存在或尚不存在但正在開發(fā)的系統(tǒng)進(jìn)行研究的過程中，為了了解系統(tǒng)的內(nèi)在特性，必須進(jìn)行一定的試驗(yàn)，由于系統(tǒng)不存在或其他一些原因，無法在原系統(tǒng)上直接進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，只能設(shè)法構(gòu)造既能反映系統(tǒng)特征又能符合系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)要求的系統(tǒng)模型，并在該系統(tǒng)模型上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以達(dá)到了解或設(shè)計(jì)系統(tǒng)的目的。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化建模仿真技術(shù)數(shù)學(xué)模型是人類用數(shù)學(xué)語言描述客觀事物的一種表達(dá)，它不能直接在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行運(yùn)算。需要把數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可以理解的模型，即按照計(jì)算機(jī)語言和計(jì)算機(jī)運(yùn)算的特點(diǎn)（或者說按照一定的算法）進(jìn)行重新構(gòu)造模型，這個(gè)過程被稱為仿真建模。根據(jù)仿真模型利用計(jì)算機(jī)語言編寫程序，再把編寫好的程序在計(jì)算機(jī)上運(yùn)算求解，并用數(shù)字或圖形等方式表示計(jì)算結(jié)果，這就是計(jì)算機(jī)仿真的基本過程。建模與仿真分別代表了兩個(gè)不同的過程，建模是指根據(jù)被仿真的對象或系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)構(gòu)成要素、運(yùn)動(dòng)規(guī)律、約束條件和物理特性等，建立其形式化模型的過程，仿真則是利用計(jì)算機(jī)建立、校驗(yàn)、運(yùn)行實(shí)際系統(tǒng)的模型，以得到模型的行為特征，從而分析研究該系統(tǒng)的過程。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化建模仿真技術(shù)整個(gè)過程有兩個(gè)抽象和轉(zhuǎn)換的過程：其一是從物理系統(tǒng)到形式化模型（如數(shù)學(xué)模型），這個(gè)是物理空間到信息空間的一個(gè)抽象；其二是形式化模型（如數(shù)學(xué)模型）到計(jì)算機(jī)仿真模型的轉(zhuǎn)換，這個(gè)過程是為了保障仿真能順利開展。每一種建模方法都適用于其特定的抽象層級范圍。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模適合較高的抽象層級，其在決策建模中已經(jīng)得到了典型應(yīng)用；離散事件建模支持中層和偏下層的抽象層級；基于智能體建模適合于多抽象層級的模型，既可以實(shí)現(xiàn)較低抽樣層級的物理對象細(xì)節(jié)建模，也可以實(shí)現(xiàn)公司和政府等較高抽象層級的建模。仿真建模方法的選擇要基于所需模擬的系統(tǒng)和建模的目標(biāo)來決定。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化虛擬制造技術(shù)虛擬制造技術(shù)（VirtualManufacturingTechnology，VMT）是以虛擬現(xiàn)實(shí)和仿真技術(shù)為基礎(chǔ)，對產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)過程統(tǒng)一建模，在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的模擬仿真，從設(shè)計(jì)、加工和裝配、檢驗(yàn)、使用到回收，無需進(jìn)行物理樣品的制造，從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)階段開始就能夠模擬出產(chǎn)品性能和制造流程，通過該種方式來優(yōu)化產(chǎn)品的設(shè)計(jì)質(zhì)量和制造流程，優(yōu)化生產(chǎn)管理和資源規(guī)劃，最小化產(chǎn)品的開發(fā)周期以及開發(fā)成本，最優(yōu)化制造產(chǎn)品的設(shè)計(jì)質(zhì)量，最高化企業(yè)的生產(chǎn)效率，從而形成企業(yè)強(qiáng)大的市場競爭力。虛擬制造具有如下特點(diǎn)：2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化虛擬制造技術(shù)1）模型化：虛擬制造以模型為核心，本質(zhì)上還是屬于仿真技術(shù)，離不開對模型的依賴，涉及到的模型有產(chǎn)品模型、過程模型、活動(dòng)模型和資源模型；012）集成化：虛擬制造以模型信息集成為根本，虛擬制造對單項(xiàng)仿真技術(shù)的依賴決定了它所面臨的是眾多的適應(yīng)各單項(xiàng)仿真技術(shù)的異構(gòu)模型，如何合理地集成這些模型就成為虛擬制造成功的基礎(chǔ)；023）擬實(shí)化：虛擬制造以擬實(shí)仿真為特色，主要指仿真結(jié)果的高可信度，以及人與這個(gè)虛擬制造環(huán)境交互的自然化。虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality，VR）技術(shù)是改善032工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化虛擬制造技術(shù)人機(jī)交互自然化的普遍認(rèn)可的途徑。根據(jù)虛擬制造所涉及的工程活動(dòng)類型不同，虛擬制造分成三類，即以設(shè)計(jì)為核心的虛擬制造（Design-centeredVM）、以生產(chǎn)為核心的虛擬制造（Production-centeredVM）和以控制為核心的虛擬制造（Control-centeredVM）。這種劃分結(jié)果也反映了虛擬制造的功能結(jié)構(gòu)。設(shè)計(jì)性虛擬制造是把制造信息引入到產(chǎn)品設(shè)計(jì)全過程，強(qiáng)調(diào)以統(tǒng)一制造信息模型為基礎(chǔ)，對數(shù)字化產(chǎn)品模型進(jìn)行仿真、分析與優(yōu)化，從而在設(shè)計(jì)階段就可以對所設(shè)計(jì)的零件甚至整機(jī)進(jìn)行可制造性分析，包括加工工藝分析、鑄造熱力學(xué)分析、運(yùn)動(dòng)學(xué)分析、動(dòng)力學(xué)分析、可裝配性分析等。為用戶提供全部制造過程所需要的設(shè)計(jì)信息和制造信息以及相應(yīng)的修改功能，并向用戶提出產(chǎn)品設(shè)計(jì)修改建議。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化虛擬制造技術(shù)生產(chǎn)性虛擬制造是在生產(chǎn)過程模型中融入仿真技術(shù)，在企業(yè)資源（如設(shè)備、人力、原材料等）的約束條件下，實(shí)現(xiàn)制造方案的快速評價(jià)以及加工過程和生產(chǎn)過程的優(yōu)化。它對產(chǎn)品的可生產(chǎn)性進(jìn)行分析與評價(jià)，對制造資源和環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化組合，通過提供精確的生產(chǎn)成本信息對生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度進(jìn)行合理化決策。它貫穿于產(chǎn)品制造的全過程，包括與產(chǎn)品有關(guān)的工藝、夾具、設(shè)備、計(jì)劃以及企業(yè)等。為了實(shí)現(xiàn)虛擬制造的組織、調(diào)度與控制策略的優(yōu)化以及人工現(xiàn)實(shí)環(huán)境下虛擬制造過程中的人機(jī)智能交互與協(xié)同，需要對全系統(tǒng)的控制模型及現(xiàn)實(shí)加工過程進(jìn)行仿真，這就是以控制為中心的虛擬制造。2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化數(shù)字樣機(jī)技術(shù)按照實(shí)現(xiàn)功能的不同可分為結(jié)構(gòu)數(shù)字樣機(jī)、功能數(shù)字樣機(jī)。結(jié)構(gòu)虛擬樣機(jī)主要用來評價(jià)產(chǎn)品的外觀、形狀和裝配。新產(chǎn)品設(shè)計(jì)首先表現(xiàn)出來的就是產(chǎn)品的外觀形狀是否滿意，其次，零部件能否按要求順利安裝，能否滿足配合要求，這些都可在產(chǎn)品的虛擬樣機(jī)中得到檢驗(yàn)和評價(jià)的。功能虛擬樣機(jī)主要用于驗(yàn)證產(chǎn)品的工作原理，如機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真和動(dòng)力學(xué)仿真。新產(chǎn)品在滿足了外觀形狀的要求以后，就要檢驗(yàn)產(chǎn)品整體上是否符合基于物理學(xué)的功能原理。數(shù)字樣機(jī)技術(shù)的特點(diǎn)有：1）真實(shí)性：真實(shí)性是數(shù)字樣機(jī)最本質(zhì)的屬性。2）面向產(chǎn)品全生命周期3）多領(lǐng)域多學(xué)科交叉2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化數(shù)字孿生的構(gòu)建數(shù)字孿生五維模型包括：物理實(shí)體PE、虛擬實(shí)體VE、孿生數(shù)據(jù)DD、連接交互CN、應(yīng)用服務(wù)Ss2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化數(shù)字孿生的構(gòu)建數(shù)字孿生的關(guān)鍵是虛擬實(shí)體的構(gòu)建，主要包括六方面：2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化2.3工業(yè)能效優(yōu)化與預(yù)測性維護(hù)在通過工業(yè)數(shù)據(jù)建模以及工業(yè)場景的數(shù)字化建模后，可以為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)以及工業(yè)AI提供有力支撐，并在工業(yè)能效優(yōu)化與預(yù)測性維護(hù)等方向上，發(fā)揮工業(yè)AI的價(jià)值。工業(yè)AI以大量數(shù)據(jù)采集為基礎(chǔ)，以機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法為核心，以用戶需求為導(dǎo)向，面向工業(yè)場景提供智能解決方案，幫助工業(yè)企業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值和效能提升，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。工業(yè)企業(yè)擁有復(fù)雜的生產(chǎn)線，其確保盈利的關(guān)鍵在于最大限度地提高生產(chǎn)率、降低轉(zhuǎn)化成本和保證按時(shí)交付產(chǎn)品，但需求和供應(yīng)的不確定性導(dǎo)致傳統(tǒng)的管理方式難以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)。在這種情況下，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對各類工業(yè)數(shù)據(jù)資源的泛在連接能力為基礎(chǔ)支撐，充分發(fā)揮工業(yè)AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的邊緣設(shè)備層、平臺(tái)層以及應(yīng)用層等多個(gè)領(lǐng)域的高級計(jì)算、智能分析價(jià)值，不僅能拓展和豐富AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景，2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化工業(yè)能效優(yōu)化能源是工業(yè)的血液，是企業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的根本保障。在工業(yè)領(lǐng)域中，能源經(jīng)過輸入儲(chǔ)存、加工轉(zhuǎn)換、輸送分配和終端使用四個(gè)環(huán)節(jié)后，最終有效利用的能源量占工業(yè)領(lǐng)域總輸入能源量的百分比稱為工業(yè)能源綜合利用效率。隨著全球能耗的不斷增加和環(huán)境問題的日益嚴(yán)重，工業(yè)領(lǐng)域的能效控制也成為了重要的任務(wù)，通過采取有效的能效控制策略和實(shí)踐，工業(yè)過程能夠?qū)崿F(xiàn)能源的合理利用和降低能耗，進(jìn)而提升生產(chǎn)效率和降低生產(chǎn)成本。由于工業(yè)的用能系統(tǒng)涉及的行業(yè)多、過程環(huán)節(jié)多，且各行業(yè)和環(huán)節(jié)之間相互作用，互為輸入輸出，因此，工業(yè)能效的優(yōu)化非常復(fù)雜，一般考慮以下方面：1）優(yōu)化設(shè)備和工藝2）搭建能源管理系統(tǒng)3）采用節(jié)能技術(shù)和設(shè)備4）員工培訓(xùn)和意識(shí)提升2工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化預(yù)測性維護(hù)工業(yè)設(shè)備的正常運(yùn)行是保障工廠高效、可靠和安全生產(chǎn)的關(guān)鍵。如何使工廠在提升產(chǎn)能的同時(shí)降低維護(hù)成本、提高關(guān)鍵設(shè)備的可用性、減少非計(jì)劃性停產(chǎn)，一直是困擾工業(yè)生產(chǎn)安全運(yùn)行和降本增效的重要因素。一般來說，工業(yè)設(shè)備的維護(hù)分為修復(fù)性維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)以及預(yù)測性維護(hù)三類。修復(fù)性維護(hù)是事后維護(hù)，是有故障才維修的方式，它是以設(shè)備是否完好或是否能用為依據(jù)的維修，只在設(shè)備部分或全部故障后再恢復(fù)其原始狀態(tài)，也就是用壞后再修理，屬于非計(jì)劃性維修。預(yù)防性維修又稱定時(shí)維修，是以時(shí)間為依據(jù)的維修，它根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃和經(jīng)驗(yàn)，按規(guī)定的時(shí)間間隔進(jìn)行停機(jī)檢查、解體、更換零部件，以預(yù)防損壞、繼發(fā)性毀壞及生產(chǎn)損失。為保證設(shè)備長期穩(wěn)定運(yùn)行，大部分工廠采用定期的預(yù)防性維修維護(hù)策略，根據(jù)周期分為大、中、小修等。然而這種方法不僅極易導(dǎo)致過度維護(hù)，而且依然無法有效避免非計(jì)劃停產(chǎn)，甚至可能造成維修性故障的發(fā)生。預(yù)測性維護(hù)是一種新興的維護(hù)形式，它是以狀態(tài)為依據(jù)的維修，在工業(yè)設(shè)備運(yùn)行時(shí)，對其主要部位進(jìn)行定期（或連續(xù)）的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，判定及預(yù)測其狀態(tài)，依據(jù)設(shè)備狀態(tài)的發(fā)展趨勢和可能的故障模式，預(yù)先制定預(yù)測性維護(hù)計(jì)劃，確定機(jī)器應(yīng)該修理的時(shí)間、內(nèi)容、方式和必需的技術(shù)和物資支持。3超自動(dòng)化控制與碳中和隨著科技和社會(huì)的發(fā)展，傳統(tǒng)自動(dòng)化面臨者降本、增效和提質(zhì)等更高需求，促使其更迭發(fā)展，進(jìn)而衍生出了超自動(dòng)化的概念。超自動(dòng)化是機(jī)器流程自動(dòng)化、流程挖掘、智能業(yè)務(wù)流程管理、工業(yè)AI等多種技術(shù)能力與軟件工具的組合。它覆蓋需求發(fā)現(xiàn)到應(yīng)用實(shí)踐的全過程，很好地契合了數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的需求，可有效輔助或替代人工完成業(yè)務(wù)執(zhí)行和工作決策。3超自動(dòng)化控制與碳中和碳中和目標(biāo)下的工業(yè)超自動(dòng)化能源優(yōu)化控制工業(yè)具有顯著的高能耗和高排放特征，是溫室氣體的主要來源。根據(jù)國際能源署（IEA）統(tǒng)計(jì)，我國工業(yè)生產(chǎn)部門碳排放量占所有排放源排放量的比例從1990年的71%上升至2018年的83%。這是由于隨著我國工業(yè)化加速推進(jìn)，尤其是石油和金屬加工業(yè)、建筑材料及非金屬礦物制品業(yè)、化工和機(jī)械設(shè)備制造業(yè)等重化工業(yè)產(chǎn)值的快速增長，工業(yè)碳排放量增長迅速。為此，我國政府將應(yīng)對氣候變化融入社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局，采取了控制能源消費(fèi)總量與強(qiáng)度、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、提升能源效率、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)、開發(fā)非化石能源、加快減排技術(shù)創(chuàng)新、健全碳排放交易機(jī)制和嚴(yán)格環(huán)境執(zhí)法督查等重要舉措，工業(yè)碳減排取得顯著成效，扭轉(zhuǎn)了以往工業(yè)碳排放量高速增長的局面。但是，由于我國是世界上最大的碳排放國，從年度變化來看，工業(yè)碳排放量仍處于高位平臺(tái)波動(dòng)階段。3超自動(dòng)化控制與碳中和碳中和目標(biāo)下的工業(yè)超自動(dòng)化能源優(yōu)化控制從行業(yè)類別看，發(fā)電行業(yè)在所有工業(yè)部門的碳排放量中位居首位，2017年占比高達(dá)60%。這主要是由我國特有的資源稟賦和各類發(fā)電技術(shù)經(jīng)濟(jì)性造成的，燃煤發(fā)電長期占據(jù)我國發(fā)電領(lǐng)域的主要地位，而單位標(biāo)準(zhǔn)煤炭燃燒所產(chǎn)生的二氧化碳排放高于等標(biāo)量石油及天然氣，從而導(dǎo)致以燃煤為主的發(fā)電行業(yè)在生產(chǎn)過程中排放的二氧化碳高于其他部門。同時(shí)，制造業(yè)的碳排放量持續(xù)上升，從1990年的7億噸增加到2017年的27億噸，這意味著制造業(yè)低碳轉(zhuǎn)型仍面臨非常大的壓力，因此，碳達(dá)峰的關(guān)鍵在于推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。加速走向零排放。在此基礎(chǔ)上，充分利用超自動(dòng)化技術(shù)對能源優(yōu)化控制，實(shí)現(xiàn)能源節(jié)約與減少排放，在工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。它的核心原理是改進(jìn)優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)與能源利用中的各個(gè)環(huán)節(jié)，高效利用能源并減少廢水廢氣的排放。3超自動(dòng)化控制與碳中和碳中和目標(biāo)下的工業(yè)超自動(dòng)化能源優(yōu)化控制如采用先進(jìn)的控制系統(tǒng)，通過對生產(chǎn)過程的實(shí)施監(jiān)測和調(diào)控，實(shí)現(xiàn)能源的精確控制和優(yōu)化利用，即生產(chǎn)過程的最佳化；引入先進(jìn)的節(jié)能設(shè)備，替代傳統(tǒng)能源消耗設(shè)備；建立智能化能源管理系統(tǒng)，通過對能耗與排放的監(jiān)測分析，實(shí)現(xiàn)能源的合理分配，同時(shí)通過計(jì)量評估，提供優(yōu)化建議。電力行業(yè)中，國網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心、國網(wǎng)江蘇電力、國王北京電力等均已投入使用超自動(dòng)化產(chǎn)品。超自動(dòng)化能夠?qū)崿F(xiàn)重復(fù)性事務(wù)操作準(zhǔn)確率100%，速度提升5-24倍，在能源領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。4工業(yè)大互聯(lián)工業(yè)大互聯(lián)是新一代信息通信技術(shù)與工業(yè)