从历史上看，工业世界最大的挑战之一是驾驭其波动性，例如供需波动、价格波动和不断变化的贸易机会。这需要工业企业更加敏捷，一个能够快速适应新现实并不断发现新机遇的组织，才能有效应对挑战。
虽然效率和敏捷性始终是在不可预测的工业环境中取得成功的核心，但第二个更"现代"的挑战现在正在抬头，每个资本密集型行业都需要正视它：可持续性。
工业企业正在受到越来越多的监督，要求他们采取更积极的策略来解决环境目标。同时解决生产力、效率和可持续性问题通常是一种有争议的平衡行为。然而，人工智能（AI）的进步使之成为可能。
什么是工业AI？
AI正在工业领域产生现实的影响和意义，因为它可以引导任何公司走向更环保、更高效的未来，同时降低为支持更环保运营的流程系统建模通常所需的专业知识的门槛。
我们所说的工业AI是什么意思？AI不是一项独立的技术，至少在它应用于工业世界的方式上是这样--它是不同技术的集合，可以使系统变得更加智能。
工业AI需要结合领域的专业知识、工程原理、软件、人工智能和数据科学，然后它可以将机器学习算法部署为适合用途的特定领域的工业应用。
这些因素本身并不足以导致做出最明智的决定。它需要将这些要素和整体方法结合起来才能取得成功。
这是一个如何在现实环境中发挥作用的例子：如果一个工业组织想要抑制与特定过程相关的排放，工业AI可以使该组织中的过程工程师以不同的方式更全面地模拟复杂的情况，并比手动所能完成的精度更高和速度更快。
这将使该组织更加成功，不仅可以控制该过程的排放，而且可以更长时间地维持结果，而不需要许多专门的数据科学专家来分析复杂的AI和机器学习方法。
鉴于工业世界中存在的技能差距和快速退休的专家劳动力，当涉及到不同的工业应用和解决特定业务的痛点时，使AI能够根据实时工业数据的分析（而不是硬编码）和领域专业背景的现实世界做出更好的决策，这为许多可能性打开了大门。
在将工业AI应用于可持续发展业务目标时，它在三个关键领域产生了实际影响：减少能源浪费、改进排放跟踪和扩大碳捕集技术。
减少能源浪费
支持AI的预测分析和建模是减少能源浪费和降低资源消耗的关键。维护中的预测分析是工业 AI 的最大用例，它依靠 AI 驱动的数字化方式来检测资产和设备中的故障模式，并且可以为组织提供数周（甚至数月）迫在眉睫的故障或故障的预警，给予他们战略性地解决这些问题并避免计划外停机的时间。
借助工业 AI 提供了更准确的异常检测和故障模式识别，而系统在此过程中通过半监督学习进行学习。这使AI能够理解异常是否会导致失败。数据点和故障模式非常复杂，需要对数据进行深入的分析，以至于手动进行分析几乎是不可能的。
从效率的角度来看，计划外停机是一种资源和财务消耗。然而，它也是一种能量消耗。随着时间的推移，未被发现并导致故障的故障设备和资产在生产过程中会消耗更多的能量，就像一个虚弱的心脏必须更加努力地在全身循环血液一样。用于为最终因资产故障而需要关闭的流程提供动力的任何能源都是浪费和永远丢失的能源。
此外，有时设备故障会导致灾难性事件，以惊人的速度和大量向环境排放有毒气体。AI驱动的预测分析可以帮助公司避免这些对环境有害的事件的发生。
通过更好的计算来控制排放
AI驱动的预测分析和建模的另一个好处，是能够抑制排放并执行更准确的工业排放计算。智能算法可以提高计算出的温室气体排放量的准确性，并为公司所在地提供与可持续性相关的风险评估。风险评估提供了对同一公司内不同地点的可持续性目标差异的比较，最终让工业高管在工厂层面对关键决策标准有更深入的了解。
例如，工业企业可以利用工业AI的多种应用来优化能源消耗和产能分析等多个维度，同时显著提高计算这些复杂过程中相关排放的准确性。由于全面的工厂数字化计划，这些组织可以创建其运营的数字化双胞胎，并在整个工业资产生命周期中捕获各种数据元素，以支持复杂的多变量决策。
此外，这些工业AI模型通过对实际工厂运营的经验数据进行分析而得到加强，从而能够更全面地反映工厂的情况，使模型在更长时间内保持其相关性。
扩大碳捕获技术的应用
对于希望在运营中改善环境绩效的工业工厂，阻止二氧化碳逃逸到环境中的碳捕获技术是一个很好的选择。在资产和工厂设计和运营计划验证的背景下使用AI和领域专业知识，对于理解如何更好地优化碳捕获目标至关重要。用于扩展专有碳捕获系统的嵌入式AI建模应用程序也可以产生多种场景来实现它，更好地考虑到整个工业资产的生命周期和整个价值链的脱碳。
AI可以支持许多不同的可持续发展计划。它提供了一条创建绿色工业世界的途径，所有这些都不需要额外的专业知识，许多企业目前缺乏这一点，并将其视为提升AI能力的障碍。它使工业企业能够平衡盈利能力和可持续性，最终为他们在未来取得更大的成功做好准备。
对绿色倡议的呼声只会越来越强，因此工业企业需要准备好通过解决方案来满足这些日益严苛的要求，更快、更有效地达到先进的可持续发展目标，而不是依赖他们可能不具备的专业知识。
* 本文作者：AspenTech高级总监 Adi Pendyala
