實施人工智能進行過程控制并非易事。它需要仔細的設計、測試和部署。它還需要持續評估。這里有一些提示可以幫助快速起步。

　　隨著人工智能(AI)在生產、決策和運營效率等應用中的采用，制造業可能會發生重大轉變。人工智能的擴展有可能極大地改善我們的構思、創造和建設方式，從而在這些領域帶來創新和高效的發展。隨著人工智能技術的成熟、變得更加容易獲取和廣泛普及，其影響力只會越來越大。

　　控制過程的傳統方法通常依賴于預先確定的模型和規則，而這些模型和規則通常基于歷史數據和人類專業知識。然而，這些方法也有其局限性，特別是在處理現代制造流程及其運行環境日益復雜性、可變性和不可預測性時。此外，這些方法通常無法充分利用可預測的大量數據，由現代傳感器和系統實時生成。這就是人工智能發揮作用的地方。

　　人工智能廣義上是機器完成我們通常認為需要人類智能的事情的能力。人工智能歸結為變量之間的數學關系，這就是為什么我們通常將人工智能程序或算法描述為“人工智能模型”。在過去的十年中，機器學習模型通過數據而不是顯式編程來學習提高性能，已經變得非常突出。

　　最近，基礎模型和生成人工智能的興起進一步增強了這一點。基礎模型是在非常大的數據集上進行訓練的大型模型，可以適應各種任務。生成模型學習如何根據給定的現有數據創建新內容，例如文本或圖像。這些趨勢以ChatGPT和類似模型的形式融合在一起，以前所未有的方式推動人工智能進入主流。

　　人工智能的潛在好處

　　一般來說，人工智能可以提供更好的測量、解決方案和通信。

　　提高生產力：通常，制造商擁有的數據多到他們不知道如何處理，而數據是人工智能的燃料。通過分析大量數據，可以發現隱藏的模式、異常現象和見解。然后可以使用這些關系來更好地理解流程，從而做出更明智的決策。這反過來又可以優化工藝性能并減少停機時間。

　　提高質量、彈性和可持續性：人工智能可以通過實時檢測和響應缺陷、異常和錯誤來幫助制造商監控和維護原材料、產品和設備的質量。隨著數據的增加和復雜性的提高，這可以讓我們在供應中斷時更快地使用新材料，并有效地使用具有可變屬性的天然或回收材料。

　　提高創新和競爭力：企業可以應用人工智能更快地創新并提高產品開發速度。這可以包括更好的產品設計，例如由快速高效的數據驅動模擬驅動的產品設計，以及由供需驅動的更快速的重新配置。未來，人工智能甚至可以幫助打破設計、制造和供應鏈中的孤立知識，從而實現能力的階躍變化。

　　減少浪費：人工智能技術可以減少與材料、能源、時間和空間相關的浪費。這可以采取多種形式，包括將流程監控與異常檢測結合起來，以修復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減少能源或材料使用的方式操作流程。

　　賦予人類權力：人工智能系統可以通過輕松獲得最相關的專家見解來增強工人的知識。人工智能還可以幫助與客戶和供應商的溝通和協調，例如使用聊天機器人。

　　如何成功采用人工智能進行過程控制

　　實施人工智能進行過程控制并非易事。它需要仔細的設計、測試和部署。它還需要持續評估。這里有一些提示可以幫助快速起步。

　　1.定義目標和指標：在開始使用人工智能進行過程控制之前，需要對想要實現的目標以及如何衡量成功有一個清晰的愿景，應該定義符合業務目標和客戶期望的具體目標和關鍵績效指標。

　　2.了解數據：數據是人工智能模型的基礎。沒有好的數據，就無法構建好的人工智能系統。必須了解可用的來源以及這些來源可能提供的類型、格式、質量、偏差和可用性。一般來說，數據越多越好，但通常來說，一個小的、干凈的數據集比一個大的、嘈雜的和有偏見的數據集更有用。最后，確保保護數據源。人工智能模型通常很容易受到對抗性攻擊，從而降低或顛覆決策。

　　3.選擇正確的人工智能技術：許多不同的人工智能技術可用于過程控制，并且新的技術正在不斷被發明。必須選擇適合數據特征、流程要求和目標的正確人工智能技術。還需要考慮人工智能技術的復雜性、準確性、速度、可擴展性和可解釋性之間的權衡。通常最好使用最簡單的技術來獲得可接受的結果。

　　4.驗證人工智能系統：在部署過程控制之前，需要確保系統按預期工作。通過量化它滿足之前定義的指標的程度來進行驗證。一般來說，人工智能系統的意義在于它能夠在以前從未見過的情況下做出有用的預測。因此，根據系統之前未見過的數據來評估系統非常重要。此外，基于人工智能的系統有時會以不可預測的方式運行，因此最好建立保障措施來控制此類風險。

　　5.監控：部署后，需要定期監控和改進框架。為了監控結果，一個提供報告、警報和日志的良好儀表板將有很大幫助。