实施人工智能进行过程控制并非易事。它需要仔细的设计、测试和部署。它还需要持续评估。这里有一些提示可以帮助快速起步。
随着人工智能(AI)在生产、决策和运营效率等应用中的采用，制造业可能会发生重大转变。人工智能的扩展有可能极大地改善我们的构思、创造和建设方式，从而在这些领域带来创新和高效的发展。随着人工智能技术的成熟、变得更加容易获取和广泛普及，其影响力只会越来越大。
控制过程的传统方法通常依赖于预先确定的模型和规则，而这些模型和规则通常基于历史数据和人类专业知识。然而，这些方法也有其局限性，特别是在处理现代制造流程及其运行环境日益复杂性、可变性和不可预测性时。此外，这些方法通常无法充分利用可预测的大量数据，由现代传感器和系统实时生成。这就是人工智能发挥作用的地方。
人工智能广义上是机器完成我们通常认为需要人类智能的事情的能力。人工智能归结为变量之间的数学关系，这就是为什么我们通常将人工智能程序或算法描述为“人工智能模型”。在过去的十年中，机器学习模型通过数据而不是显式编程来学习提高性能，已经变得非常突出。
最近，基础模型和生成人工智能的兴起进一步增强了这一点。基础模型是在非常大的数据集上进行训练的大型模型，可以适应各种任务。生成模型学习如何根据给定的现有数据创建新内容，例如文本或图像。这些趋势以ChatGPT和类似模型的形式融合在一起，以前所未有的方式推动人工智能进入主流。
人工智能的潜在好处
一般来说，人工智能可以提供更好的测量、解决方案和通信。
提高生产力：通常，制造商拥有的数据多到他们不知道如何处理，而数据是人工智能的燃料。通过分析大量数据，可以发现隐藏的模式、异常现象和见解。然后可以使用这些关系来更好地理解流程，从而做出更明智的决策。这反过来又可以优化工艺性能并减少停机时间。
提高质量、弹性和可持续性：人工智能可以通过实时检测和响应缺陷、异常和错误来帮助制造商监控和维护原材料、产品和设备的质量。随着数据的增加和复杂性的提高，这可以让我们在供应中断时更快地使用新材料，并有效地使用具有可变属性的天然或回收材料。
提高创新和竞争力：企业可以应用人工智能更快地创新并提高产品开发速度。这可以包括更好的产品设计，例如由快速高效的数据驱动模拟驱动的产品设计，以及由供需驱动的更快速的重新配置。未来，人工智能甚至可以帮助打破设计、制造和供应链中的孤立知识，从而实现能力的阶跃变化。
减少浪费：人工智能技术可以减少与材料、能源、时间和空间相关的浪费。这可以采取多种形式，包括将流程监控与异常检测结合起来，以修复缺陷或停止故障零件的工作，以及使用人工智能以最大限度地减少能源或材料使用的方式操作流程。
赋予人类权力：人工智能系统可以通过轻松获得最相关的专家见解来增强工人的知识。人工智能还可以帮助与客户和供应商的沟通和协调，例如使用聊天机器人。
如何成功采用人工智能进行过程控制
实施人工智能进行过程控制并非易事。它需要仔细的设计、测试和部署。它还需要持续评估。这里有一些提示可以帮助快速起步。
1.定义目标和指标：在开始使用人工智能进行过程控制之前，需要对想要实现的目标以及如何衡量成功有一个清晰的愿景，应该定义符合业务目标和客户期望的具体目标和关键绩效指标。
2.了解数据：数据是人工智能模型的基础。没有好的数据，就无法构建好的人工智能系统。必须了解可用的来源以及这些来源可能提供的类型、格式、质量、偏差和可用性。一般来说，数据越多越好，但通常来说，一个小的、干净的数据集比一个大的、嘈杂的和有偏见的数据集更有用。最后，确保保护数据源。人工智能模型通常很容易受到对抗性攻击，从而降低或颠覆决策。
3.选择正确的人工智能技术：许多不同的人工智能技术可用于过程控制，并且新的技术正在不断被发明。必须选择适合数据特征、流程要求和目标的正确人工智能技术。还需要考虑人工智能技术的复杂性、准确性、速度、可扩展性和可解释性之间的权衡。通常最好使用最简单的技术来获得可接受的结果。
4.验证人工智能系统：在部署过程控制之前，需要确保系统按预期工作。通过量化它满足之前定义的指标的程度来进行验证。一般来说，人工智能系统的意义在于它能够在以前从未见过的情况下做出有用的预测。因此，根据系统之前未见过的数据来评估系统非常重要。此外，基于人工智能的系统有时会以不可预测的方式运行，因此最好建立保障措施来控制此类风险。
5.监控：部署后，需要定期监控和改进框架。为了监控结果，一个提供报告、警报和日志的良好仪表板将有很大帮助。