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AspenTech进入混合建模时代首席执行官AntonioPietri讨论了他的混合模型功能灯塔试点

2022-04-28 来源:龙泉市农业机械网

AspenTech进入混合建模时代 首席执行官Antonio Pietri讨论了他的混合模型功能灯塔试点

Aspen Technology(AspenTech)成立于38年前,是第一代创业软件公司的一部分,这些公司在工业加工行业不断增长的数据量中发现了机遇。随着数字化从1970年代开始发展并在1980年代和1990年代加速发展,它开发了从高级过程控制(APC)到实时管理进行精炼的应用程序。它致力于通过数字化转型和优化资产来支持公司中国机械网okmao.com。

Antonio Pietri自2013年以来一直担任AspenTech的总裁兼首席执行官。在化学工程领域,他曾在ABB Simcon工作,之后于1993年在Setpoint任职,并于1996年被SetenTech收购。在担任现职之前,他曾担任执行官全球现场运营副总裁,负责全球销售,销售运营,专业服务以及客户支持和培训。

多年来,数字化趋势已经确立。哪些领域处于最前沿?

Pietri:我们在AspenTech的头34年中专注于优化资产的工程和设计以及优化运营。通过我们产品的安装基础,我们的客户每年创造约500亿美元的价值。在过去的三到四年中,我们开始进行维护或资产优化。我们看到了一个机会,因为没有应用技术来提高可靠性。我们收购了为我们带来机器学习,多元分析和企业利用,云部署功能,边缘传感器单元和物联网(IoT)功能的公司。除其他功能外,这还提供了准确预测设备故障,检测工艺退化和分析可靠性的能力。在过去的三到四年中,我们一直将其推向市场。

我们现在正在为混合建模功能进行“灯塔试验”(将其反馈回自己的开发中的测试项目),以应用于非常复杂的模型过程。混合模型允许您将源自机器学习的数据模型作为对象嵌入第一个原理模型中。我们已经通过嵌入AI着手对我们的产品进行完整的转换。我们估计,利用这些新功能和更广泛的技术部署,我们客户目前每年创造的500亿美元可能会变成200-2500亿美元。

人工智能可以在哪些领域为客户增加最大价值?

Pietri:某些过程(所谓的非线性过程)很难从第一原理进行建模-因为反应和反应器可能是“黑匣子”。许多[常规]建模都使用偏差和猜测,但AI捕获了反应的发生方式-温度,压力和体积流量的变化-数据衍生的模型可以准确地表示动力学,而这在物理和化学上很难解释。

我们可以采用数据派生模型,并将其作为对象嵌入到第一个原理模型中。这样可以更准确地表示过程,从而更好地控制该过程,并更好地预测该反应产生的产品质量。

“人工智能是关于从数据中获得更深刻见解的能力”

深度学习APC的挑战之一是[了解]客户组织的功能。AI的目标之一是使知识工作自动化-减少实施一项技术所需的专业知识,会使其使用民主化。如果易于部署和维护解决方案,则该技术可以自我维持。

归根结底,人工智能就是创造价值,我们如何才能使该行业更安全,更可持续,更赚钱?如果您可以预测关键设备将在30天内发生故障,则可以为计划中的工厂关闭做好准备。紧急情况导致的计划外停机可能导致气体释放,甚至发生事故。

AI算法通常基于单个公司的资产。是否可以采用更协作的方法,以便公司可以从类似安装中收集的数据中受益?

Pietri:目前,我们有非常具体的用例,数据来自单个设备及其周围环境。最终,我设想在同一用例上进行更多部署,因此我们将看到使用同一设备的不同类型客户的模式。然后,我们可以汇总数据并从中学习。

人工智能领域变得越来越拥挤。客户如何区分解决方案?

Pietri:顾客被想法和观点轰炸,因此很难筛选所有噪音。他们对追求什么非常务实,他们问:“最容易捕获的最高价值用例是什么?” 随着时间的流逝,市场会从失败者中筛选出赢家。

技术不是进入的障碍。Google AI是开源的,因此任何人都可以使用。您可以聘请数据科学家,确定用例,创建公司,然后离开公司。障碍是如何包装该技术。能够扩展技术很重要-要扩展AI,您需要工程师而不是数据科学家。

关于数字化有很多炒作。繁荣与萧条是否有可能?

彼得里:美国的风险投资家已经资助了各行各业的约2,600家AI公司。在过去的几年中,我们了解到可以通过三个“成功”标准来扩展AI实现—数据整理/管理,AI算法,但包装起来易于使用和工作流,因此工程师可以对其进行扩展,以及专业知识来正确地指导AI技术。要实现实时AI,您需要实时进行所有操作。

仍然有资金投资于新公司,但投资者要谨慎得多。当然,有许多公司的估值没有根据其业务模式或收入来证明。我不知道是否会出现类似“ dotcom”的情况或软着陆。但是毫无疑问,这将是一个稳定的过程。

由于某些最终用户不一定了解技术的所有复杂性,因此他们倾向于吸引他们信任的公司。在位者拥有关系,领域专业知识并了解他们的客户,因此具有优势。

当2001年互联网泡沫破灭时,许多公司破产,所有人都认为“电子商务”已经结束。但是在过去的15年中,出现了新的商业模式和公司-亚马逊,Facebook,谷歌和优步-完全颠覆了成熟的行业。

同样,在20年后的今天,今天没有发展的公司很可能会落后并失去竞争优势,尤其是因为从社会许可证经营的角度来看,工业也正面临着气候变化,塑料和废物的挑战,而且这个挑战只会随着时间的推移而加速。

数字化和人工智能将如何推动能源转型?

它们将使公司在寻找新的业务模型的同时保持竞争力并保持优势。这已经发生了—石油公司正在转变为天然气/可再生能源,石化公司和化学公司意识到我们正在转向循环经济,在循环经济中,塑料需要进行回收,自然分解或恢复为原始单体。

人工智能是关于从数据中获得更深刻见解的能力。它将用于更详细地研究新型化合物和产品。它将创造出新型的工艺技术和新的效率。最终,我们可以开始考虑在很少有人参与的情况下运行的自主工厂。在50年内,可能只需要四个人就可以经营一家炼油厂,而该炼油厂将向乙烯裂解装置供料以生产塑料,而不是生产用于运输的燃料。

这与即将消失的东西无关,而在于这些资产将来将服务于什么目的。这个行业一直处于技术的最前沿,因为它操作着非常复杂和危险的资产。技术应越来越多地推动可持续发展,减少排放并提高安全性。

瑞沛

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