Description
横河电机公司和JSR公司宣布人工智能被用于自动运行化工厂35天的现场测试的成功结束，这是世界上第一次*1。该测试证实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超出现有控制方法(PID控制)能力的操作*2/装甲运兵车*3)并且到目前为止必须根据工厂人员的判断来手动操作控制阀。这里描述的倡议被选入日本经济产业省推进先进工业安全补贴计划的2020项目。
过程工业中的控制跨越广泛的领域，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。所有这些都需要化学反应和其他要求极高可靠性的元素。
在该现场测试中，AI解决方案成功应对了复杂的条件，确保产品质量，将蒸馏塔中的液体保持在适当的水平，同时最大限度地利用废热作为热源。这样做稳定了质量，获得了高产*4，并且节约了能源。虽然雨、雪和其他天气条件是可能通过引起大气温度突然变化来破坏控制状态的重要因素，但生产的产品符合严格的标准，并且已经装运。此外，由于只生产高质量的产品，生产不合格产品时产生的燃料.
劳动力、时间和其他损失都被消除了。
现成的人工智能解决方案在制造商中越来越受欢迎，这些制造商旨在实现工厂流程自动化，检测生产中的异常情况，并以数字方式转变制造流程。然而，如果没有理解人工智能及其在各个工厂中的应用的专家的正确指导，这些解决方案很快就会失去价值，每个工厂都有其独特的需求。结果，公司失去了宝贵的资源，投资于最终无法实现的技术。
为了使工业人工智能最有效，CTO和技术人员必须真正了解人工智能可以做什么，需要问什么技术问题，以及如何最好地利用人工智能来提高工厂效率和推动公司增长。NNAISENSE的工业人工智能学院围绕三个支柱建立，以使CTO和技术团队能够成功地将人工智能实施到他们的工厂中。第一个支柱是围绕教授工业人工智能实际上是什么，它的能力，以及也许最重要的是，它与传统软件实现的区别。第二个支柱是围绕教导首席技术官如何确定他们需要什么样的专家和人员来立即和大规模地有效实施人工智能，第三个支柱专注于使首席技术官和他们的团队能够准确评估他们行业中不同的人工智能选项，并为他们选择最佳解决方案。
In this field test, the AI solution successfully dealt with the complex conditions needed to ensure product quality and maintain liquids in the distillation column at an appropriate level while making maximum possible use of waste heat as a heat source. In so doing it stabilized quality, achieved high yield*4, and saved energy. While rain, snow, and other weather conditions were significant factors that could disrupt the control state by causing sudden changes in the atmospheric temperature, the products that were produced met rigorous standards and have since been shipped. Furthermore, as only good quality products were created, fuel, labor, time and other losses that occur when off-spec products are produced were all eliminated.
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