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横河电机和JSR使用人工智能连续35天对化工厂进行自主控制，开创世界先河

2022年03月23日 08:53:52 来自： (0)参与

- 兼顾质量、产量、节能和抗突发干扰的下一代控制技术投入实际应用 -

东京--(美国商业资讯)--横河电机株式会社(Yokogawa Electric Corporation, TOKYO: 6841)和JSR Corporation (JSR, TOKYO: 4185)宣布成功完成一项现场测试。该测试使用人工智能(AI)连续35天对一家化工厂进行了自主控制，此举开创了世界先河^*1。该测试证明了强化学习人工智能可以安全地应用于实际工厂，并证明了该技术可以控制现有控制方法（PID控制^*2/APC^*3）所无法实现的操作，到目前为止，此类操作仍需要根据工厂人员的经验判断对控制阀进行手动操作。该举措入选了日本经济产业省2020年高级工业安全促进项目补贴计划。

从炼油和石化产品到高性能化学品、纤维、钢铁、制药、食品和水，过程工业中的控制跨越广泛的领域。所有这些都涉及化学反应需要极高的可靠性。

在这项现场测试中，人工智能解决方案成功地处理了确保产品质量和保持蒸馏塔中液体处于适当水平所需的复杂条件，同时最大限度地利用余热作为热源。这种方法可以稳定质量，提高产量^*4并节省能源。外部温度的快速变化是扰乱控制状态的主要外部因素，但在雨雪天气中，生产的产品符合严格的标准并已经发货。严格此外，由于只生产合格产品，因此不存在因生产不合格产品而耗费燃料、劳动力、时间和其他资源的情况。通过以下流程，安全操作得以实现。

本次控制实验中使用的人工智能，由横河电机和奈良先端科学技术大学院大学(NAIST)于2018年共同研发，称为阶乘内核动态策略规划(FKDPP)算法，在电气与电子工程师协会(IEEE)自动化科学与工程国际会议上被认定为全球首个可用于工厂管理的基于强化学习的人工智能技术^*7。横河电机在2019年成功进行了控制培训系统^*8实验，在2020年4月成功进行了使用模拟器重建整个工厂的实验^*9，由此确认了这种自主控制人工智能^*10的潜力，并将其从理论发展为适合实际应用的技术。此项技术可用于以往无法通过传统控制方法（PID控制和APC）实现自动化的领域，其优势之一在于能够处理相互冲突的目标，例如对高质量和节能的需求。

鉴于有众多复杂的物理和化学现象影响实际工厂的运行，仍有许多情况需要经验丰富的操作员介入并进行控制。即使利用PID控制和APC实现自动操作，经验丰富的操作员有时也需要停止自动控制并更改配置和输出值，例如由于降雨或其他天气导致大气温度突变时。这是许多公司工厂的常见问题。在推进工业自主化^*11过程中，，一个非常重大的挑战是如何在人工干预不可避免的情况下实施自主控制，在确保高度安全的情况下尽可能地减少干预量。这项测试的结果表明，横河电机与JSR公司的合作为解决这一长期存在的问题开辟了一条前进的道路。

横河电机欢迎对这些举措感兴趣的全球客户。横河电机的目标是迅速提供实现工业自主化的产品和解决方案。

JSR公司认为，该试验展示了人工智能在解决化工厂以往无法解决问题的可能性，并考虑将其在其他过程和工厂中的进行应用，以进一步提高生产效率。

未来，两家公司将继续合作，研究在工厂中使用人工智能的方法。

JSR生产技术总经理Masataka Masutani表示：“由于5G的全面发展、其他往数字化社会迈进方面的发展、确保工厂安全的人力资源的老龄化及其替代人员的缺乏，行业环境正发生变化，石化行业面临着利用物联网(IoT)和人工智能等新技术来提高生产活动安全性和效率的巨大压力。JSR的研究方向是通过积极结合无人机、物联网传感器、摄像头等新技术实现生产智能化，在本次实验中，我们采用了人工智能控制技术来应对工厂过程控制自动化的挑战。我们验证了人工智能能够自主控制以前依赖于操作员经验而通过手动执行的过程，我们坚信人工智能控制技术的实用性和未来潜力。很多业内人士表示，这项技术不仅减轻了操作员的负担，而且我们也积极应对了这项新技术的挑战并取得了成功，这正是我们持续发展DX的动力。今后，我们将扩大人工智能控制的操作规模，努力提高化工厂的安全性、稳定性和竞争力。”

NAIST副教授Takamitsu Matsubara表示：“我很高兴这次现场测试取得了成功。数据分析和机器学习已开始应用于化工厂运营，但可用于自主控制和运营优化的技术直到现在还没有完全准备就绪。强化学习人工智能FKDPP算法由横河电机和NAIST于2018年联合研发，用于实现化工厂的自主控制。尽管必须采用大量传感器和控制阀，但人工智能可以在有限学习试验中生成稳健的控制策略。这些功能有助于提高开发过程的效率，并在现场测试期间实现长达840小时的自主控制。我认为在实际蒸馏塔中实现自主控制，集整个生产过程和安全性于一个系统，实际应用水平达到如此高的水平，都是非常了不起的成就，对于整个行业来说意义重大。我期待着看到这项技术的未来发展。”

横河电机副总裁兼横河产品总部负责人Kenji Hasegawa补充道：“这次现场测试的成功得益于只有客户才能提供的对生产过程和操作方面的深入了解，以及横河电机利用测量、控制和信息来创造价值的能力。试验表明，自主控制人工智能(FKDPP)可以在全球范围内极大地促进生产自动化、投资回报率最大化以及环境可持续性。分布式控制系统能够控制和监测工厂生产设施的运行，横河电机在该系统的研发方面处于世界领先地位，并推动了一系列行业的发展。我们坚定地着眼于一个形成未来工业模式的自主操作的世界，目前正在推广‘工业自动化到工业自主化’(IA2IA)的概念。为在能源、材料、制药等众多产业实现将人员、机器、材料和方法(4M)的差异影响考虑在内的强大而灵活的生产过程，我们将与世界各地的客户合作，推动自主控制人工智能的联合开发。”

*1	基于横河电机于2022年2月进行的关于直接改变化工厂操作变量的人工智能调查。
*2	比例-积分-微分控制。由Nicolas Minorsky于1922年首次提出，是一种用于过程工业的基础设施控制技术，用于控制数量、温度、液位、压力和成分等因素。根据当前值与设定值的偏差，使用P、I、D计算中的每一个结果针对目标值进行控制。这种控制模式存在无法应对多种外部干扰（天气、气候、材料成分变化）和目标值频繁变化等问题，因此需要手动控制。
*3	先进过程控制。该控制技术使用数学模型，可以预测过程响应并为PID控制回路实时提供设定值，以提高生产率、质量和可控性。先进过程控制也可以很容易地用于控制，以提高产量、减少劳动时间并节约能源。利用APC可以减小数据偏差，从而更接近操作性能的极限（即获得最佳性能）。然而，这项技术不擅长应对流体的快速蒸发和其他此类化学反应、材料成分的重大变化以及机械的变化，因此受到了限制。
*4	通过精制过程从原料中获得的实际目标产品量。
*5	CENTUM VP集散控制系统对整个生产过程同时监测和控制压力、流速、温度等因素，并集成各种互锁功能，以实现安全稳定的操作和事故预防。为了防止工厂事故，可以与安全仪表系统(SIS)、紧急切断装置(ESD)、防火系统(F&G)等配合使用。
*6	一种可以阻止启动的机制，除非在操作前满足某些条件。该机制通过防止不正确的操作、程序错误等来提高安全性。
*7	《用于醋酸乙烯单体工厂模型控制的阶乘内核动态策略规划》，2018年8月。https://ieeexplore.ieee.org/document/8560593/ IEEE（电气与电子工程师协会）。电气与电子工程师协会(IEEE)是一个位于美国的学术研究和技术标准化组织，专注于电气和信息工程领域。IEEE在全球160个国家拥有超过40万名会员。
*8	一种用于进行水位调节训练和实验的三罐水位控制系统，总体目标是在最低阶段控制水位。该控制系统还带有能够产生人工干扰，从而随机改变水流状态的装置。由于液体的特性，控制水流速在过程工业中是一项艰难的挑战。通过对水流速的适当控制，该控制系统可提升制造工厂的生产效率。
*9	《用于醋酸乙烯单体过程全厂控制的可扩展强化学习》，控制工程实践(Control Engineering Practice,)，第97卷，2020年4月 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0967066120300186
*10	横河电机将自主控制人工智能定义为能够独立推导出最佳控制方法并具有高度稳健性，能够在一定程度上自主处理前所未有情况的人工智能。
*11	横河电机对工业自主化的定义如下：“工厂设备和运营将具有学习和适应能力，可以通过最少的人为交互做出响应，从而使运营商能够执行更高级别的优化任务。”横河电机于2021年对390家制造公司的534名决策者进行了一项关于实施工业自主化的全球最终用户调查，结果显示，42%的受访者表示将人工智能应用于工厂过程优化会对未来三年内的工业自主化产生重大影响。
	（参考资料：https://web-material3.yokogawa.com/1/30261/tabs/The_Acceleration_of_Industrial_Autonomy_English.pdf）
本新闻稿中的公司、组织、产品、服务和标识的名称是横河电机株式会社、JSR公司或其各自所有者的注册商标或商标。

关于横河电机

横河电机为能源、化工、材料、制药和食品等多个行业的客户提供测量、控制和信息领域的先进解决方案。横河通过数字化智能制造帮助客户解决日益复杂的生产、运营管理、资产、能源和供应链优化等问题，实现向自主运营的过渡。

横河电机于1915年在东京成立，拥有117500多名员工，通过遍布61个国家的119家公司的全球网络，为建设可持续发展的社会创造新价值。

如需了解更多信息，请访问www.yokogawa.com

关于JSR公司

JSR公司是一家在全球拥有9000多名员工的跨国公司，是各种技术驱动型市场的领先材料供应商，致力于推动材料创新，通过材料创造价值来造福社会、人类和环境。JSR的全球网络总部位于日本东京，在欧洲、美国、中国大陆、中国台湾、韩国和泰国设有工厂和办事处。JSR是一家以研究为导向的公司，与许多行业的领先创新者紧密合作，这些行业对人类社会现在和未来的福利至关重要：生命科学、电子材料、显示器、塑料和合成橡胶。

如需了解有关JSR Corporation的更多信息，请访问https://www.jsr.co.jp/jsr_e/

现场测试简介

1.现场测试目的

(1) 证明强化学习人工智能（FKDPP：阶乘内核动态策略规划算法）可以安全地应用于需要安全保障的工厂

(2) 证明强化学习人工智能可用于控制现有控制方法（PID控制/APC）无法实现自动化的区域

2.详细信息

地点	日本JSR公司的一家化工厂
控制区域	蒸馏塔无法应用现有控制方法（PID控制/APC）且只能手动执行控制的区域（操作员判断阀门操作水平并自行输入）容易受雨、雪和其他天气条件导致的大气温度突变的影响，从而可能干扰控制状态的区域当沸点相近的物质A和B被加热分离时进行优化控制，使蒸馏塔中的液体保持在适当水平，从而使所有产品都符合标准，同时为了节省能源，对阀门进行操作，以在最大程度上将余热用作蒸馏塔的热源，并提取理想状态下的所需物质A。
控制人工智能	增强学习人工智能（FKDPP：阶乘内核动态策略规划算法）
使用的产品和技术	横河电机： OmegaLand工厂模拟器（由横河电机株式会社子公司Omega Simulation Co., Ltd.提供） CENTUM VP集散生产控制系统 Exaopc OPC接口包（能够管理过程工业中各种数据库的软件。使用符合OPC基金会定义的OPC接口标准的接口。其功能包括自动保存过程数据等。） GA10数据记录软件（用于操作屏幕、输入设备(HMI)和数据记录）等。
操作	由CENTUM VP集散生产控制系统管理对整个生产过程同时监测和控制压力、流速、温度等因素，并集成各种互锁功能，实现安全稳定的操作和事故预防。为了防止工厂事故，可以与紧急切断装置(ESD)和防火系统(F&G)等配合使用。
人工智能实施过程	使用工厂模拟器生成人工智能控制模型利用相关工厂的设计信息生成工厂模型基于强化学习的人工智能（FKDPP算法）学习并生成控制模型综合评估人工智能控制模型的有效性和可靠性通过以往的操作数据进行检查 -是否稳定？ -发生问题时采取了哪种控制？通过实时数据进行检查 -是否稳定？ -产品质量是否达标？ -资深操作员对FKDPP控制指示是否满意？确保安全，继而控制真实工厂通过现有的互锁和其他安全功能确保安全与Centum VP集散生产控制系统集成并纳入进工厂运营确保操作安全（计划响应和建立系统以处理人工智能系统故障）
项目期	2020年8月至2022年2月（1年6个月）
连续运行期	35天，从2022年1月17日到2月21日（840小时）

3.公司职责

JSR	提供实验场地、详细的工厂信息及操作状态设置人工智能控制系统要解决的挑战工程（与现有的CENTUM VP集散生产控制系统连接）从人工智能控制系统的角度评估安全性和有效性考虑在实际工厂中引入人工智能控制系统的安全系统
横河电机	方案计划（人工智能系统规格、时间表等）人工智能系统建设工程（调整与现有CENTUM VP集散生产控制系统的连接等）维护

4.结果和与常规控制的比较

总结通过结合两家公司的专业知识，并应用于实际工厂中无法通过现有控制方法实现自动化的领域，可以找到一种在系统和操作中安全应用强化学习人工智能的方法。采用综合生产控制系统，实现了35天连续控制，成功生产出合格的产品。这表明，作为下一代控制技术，强化学习人工智能(FKDPP)可以大幅促进世界各地工厂的自动化、投资回报率最大化和环境可持续性。
人为干预	人工智能自主控制与CENTUM VP集散生产控制系统的集成只需要监测，基本不需要人工干预。
质量	稳定生产符合严格标准并能够发货的优质产品。
产量	原材料可以有效地转化为产品。
节能	通过最大限度地利用余热作为热源来实现节能，从而减少二氧化碳排放。
成本	只生产优质产品，因此消除了因生产不合格产品而产生的燃料和劳动力成本。
时间	只生产优质产品，因此消除了因生产不合格产品而造成的时间损失。
安全	不再需要经验丰富的操作员一年365天、一天24小时进行手动控制，减少了操作员的负担并防止错误，从而提高了安全性。

5.[参考资料] 工厂控制中所使用的人工智能的主要特点

类型		功能	优势
自主控制	对于现有控制方式（PID控制/APC）无法实现自动化的领域，人工智能能够自行推导出最佳控制方法，并在一定程度上自主控制尚未遇到的情况。	基于学习和推导的控制模型，人工智能能够输入每种情况所需的控制水平。	FKDPP具有以下优势： (1) 可应用于现有控制技术（PID控制和APC）无法实现自主控制的情况，并可以处理相互冲突的目标，例如实现高质量和节能。 (2) 可提高生产力（质量、节能、产量、缩短过渡时间） (3) 操作简单（少量学习试验，无需导入标记数据） (4) 可解释的操作 (5) 与传统系统相同的安全性（具有高稳定性，可直接连接到现有的集散生产控制系统）
帮助构建自动化的领域	人工智能可以接管目前由操作员执行的任务，即使用现有控制方法（PID控制/APC）为已实现自动化的区域输入目标值。	人工智能使用过去的控制数据进行计算并输入目标值。	可实现人工任务的自动化和稳定操作。
为操作员提供操作支持	人工智能能够提供操作员在执行操作时需要参考的目标值。	人工智能使用以往的控制数据向操作员建议目标值。	消除因操作员熟练程度不同所产生的差异。