马来西亚国家石油公司认为，对即将发生的设备故障的早期洞察将使工厂运营商能够在小问题变成大问题之前主动修复设备。他们在微软Azure上的一个企业云试点项目证明了这一概念，该项目包括四个上游和两个下游单元。
使用 AVEVA Predictive Analytics（一种无需编程的用于预测性维护的 AI 电源解决方案），试点实施准确地预测了故障，因此马来西亚国家石油公司能够提前解决问题。
第一年就部署了 200 多个模型——其规模超过了人类分析师所能达到的规模——该解决方案正确识别了 51 个主要预警。在此过程中，它实现了 1740 万美元的价值，投资回报率为 14 倍。在 51 次警告中，有 12 次是高影响事件。在实际故障发生之前解决这些问题可以减少计划外停机时间，减少浪费和效率低下，为马来西亚国家石油公司节省了数百万美元。
除了简化日常运营和定期维护周期外，多项措施还有助于减少关键的旋转设备故障和停机时间，从而通过主动资产监控和维护提高可靠性。
例如，关于液体分离器仪器故障的警报，帮助PETRONAS团队在即将发生的资产故障和浪费材料方面节省了22.2万美元。不仅减少了维护成本，而且避免设备故障和计划外停机有助于改善安全记录，创造一个更安全的工作场所。
现在，该解决方案正在另外 10 家工厂推广，总共有 150 套设备。马来西亚国家石油公司(PETRONAS)旋转设备保管人Mohd Nazrin Zaini表示，快速增值对公司的可持续发展目标产生更快的影响。
这一经验表明，随着越来越多的组织意识到可持续发展对企业有利，近年来围绕绿色工业解决方案的势头有所扩大。疫情的影响，加上消费者和监管机构日益增加的压力，也在一定程度上迫使企业将可持续性纳入商业生态系统，并采取有利于人类和地球的战略。
尽管人工智能一直是人们谈论最多的新商业技术趋势，但人类对其巨大潜力的了解还只是皮毛而已。随着科学的成熟，企业将继续在其运营价值链中嵌入基于人工智能的解决方案，以简化运营、降低成本、提高效率和增强弹性。Gartner 预计，2022 年全球人工智能软件收入总额将达到 625 亿美元，比 2021 年增长 21.3%。
随着科学的发展，人工智能现在将为工业企业提供更大的提高效率、创新和增长的机会。让我们一起来看看吧。
从机器学习到自然语言处理，人工智能是一个总称，包括以各种方式应用的许多认知能力。现在，不同类型的人工智能被结合在一个软件环境中，以提供更加强大的解决方案。这些子领域——每个都是一个独特的技术——将被部署在一起，以增强组织能力和提高业务价值。
例如，在预测资产优化方面，我们看到了尖端的分析技术，将人工智能和基于物理的模拟相结合，可以预测潜在的资产故障，同时提供一套优化的行动来减少损失。因此，机器停机和生产损失可以消除。随着时间的推移，这些应用程序将推动自我修复自主机器的发展，并可能为大型工业企业节省数亿美元。
人工智能系统已经被公认为人类智能的天然伙伴。随着世界接受工业 5.0 背后的概念，我们将在未来几年看到这种协同效应发挥作用。人工智能模型已经通过数据主导的洞察力支持人类决策，可以提高价值和可持续性——AVEVA称之为绩效智能(Performance Intelligence)。
现在，计算机正在承担更多繁重的工作，甚至为它们的人类同事进行详细的分析。我们可以期待人工智能系统现在让人类在他们所做的事情上做得更好。重复的工作已经被自动化了。下一步是通过改进决策参数和提高效率来减少错误。
人工智能将扩大我们的工作范围，通过为我们提供复杂、可操作的指导，增强我们在此过程中的洞察力和能力，使我们能够更快地实现更大的目标。
在人工智能发展的世界里，随着人类将越来越多的工作委托给机器，企业将需要思考它们正在收集的数据，以及智能模型如何反映现实世界的偏见。将人工智能应用于有偏见的数据可能会导致甚至放大不当和不公平决策的影响。随着监管机构开始注意到这些技术偏差，企业将开始采用建立在公平和透明等原则基础上的负责任的AI解决方案，从而使用全面和包容的数据集，并改善公司治理。
AVEVA 正在开展一个项目，在该项目中，基于物理的仿真与人工智能数据模型相结合，可用于缓解工业界的人工智能偏见。通过将模拟的真实世界过程和伪传感器引入 AI 模型，我们可以显着提高预测准确性和减少偏差方面的结果。
人工智能科学还处于起步阶段，但它有可能改变我们所知道的世界。由于它塑造了价值链的各个方面，从工业实践到环境成果，人工智能对商业世界的影响可能比我们以前的技术所看到的要大得多。我们只是处于人工智能工业革命的开端。
