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武漢哪里回收西門子模塊金準人工智能專家研究了不同工序機器人視覺特征與工礦之間的關系，提出了基于機器視覺特征的多種能夠工礦智能識別方法，主要包括泡沫視覺特征與工藝參數(shù)融合的浮選入礦類型識別，以及基于泡沫大小動態(tài)分布特征的加藥量健康狀態(tài)自學習識別、基于多尺度泡沫特征和嵌入先驗知識聚類的病態(tài)工礦識別等。

（4）提出了基于泡沫圖像敏武漢哪里回收西門子模塊感特征分布的浮選全流程協(xié)調(diào)優(yōu)化控制

協(xié)調(diào)優(yōu)化是基于對不同工序泡沫圖像特征的分析和工礦識別來確定每道工序泡沫圖像特這，并通過工礦穩(wěn)定運行在zui狀態(tài)，從而改變?nèi)斯び^察泡沫、手動調(diào)節(jié)的工作方式。具體如圖4所示。

上述這些工作已應用于多年浮選選礦企業(yè)，實現(xiàn)了根據(jù)泡沫圖像自動識別、分析、控制工礦的智能化操作，可有效提高精礦品位，提升浮選過程資源回收率，同時降低了排放，防止了環(huán)境污染，取得了很好的經(jīng)濟效益和社會效益。

從案例中可以看出，人工智能技術在流程工業(yè)智能化的進程中，是可以發(fā)揮重要作用，并能取得實際效果的。流程工業(yè)智能制造急需智能機器人、模式識別、智能系統(tǒng)、計算機視覺、圖像處理、機器學習、知識發(fā)現(xiàn)、人機合作等眾多人工智能技術與具體流程工業(yè)的深度融合，形成切實可行的解決問題的技術路線，以推動流程工業(yè)智能制造的發(fā)展。

2. 知識自動化

流程工業(yè)知識型工作。在現(xiàn)代流程工業(yè)企業(yè)中，許多體力勞動已經(jīng)被機器所替代，企業(yè)的管理和控制的核心是知識型工作，主要依靠知識型工作者來完成，流程企業(yè)知識型工作所涉及的范圍如圖5所示。

由圖中可以看出，在管理決策層，決策者主要根據(jù)管理經(jīng)驗、市場信息和企業(yè)運營狀況進行決策；在計劃調(diào)度層，調(diào)度員將根據(jù)調(diào)度經(jīng)驗協(xié)調(diào)各部門來制定生產(chǎn)調(diào)度計劃；在運行優(yōu)化層，工程師在機器旁憑知識經(jīng)驗對參數(shù)進行設定，下達各種操作指令。

但是，由上述知識型工作者完成的知識型工作面臨著以下嚴峻的挑戰(zhàn)。

（1）新要求。由于流程工業(yè)大型化、規(guī)?；a(chǎn)，過程越來越復雜，難以建立精確模型；要求生產(chǎn)能敏捷地應對原料和產(chǎn)品市場等各種不確定性；同時，要應對環(huán)保、排放、質(zhì)量、效益等方面的更新及更嚴格的要求。

（2）新環(huán)境。由于云平臺、移動計算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等的應用，數(shù)據(jù)種類和規(guī)模迅速增加，知識型工作者面臨新的信息環(huán)境和海量信息往往感到無所適從。

（3）知識型工作嚴重依賴高素質(zhì)知識型工作者；人工操作、決策存在主觀性和不*性，無法實現(xiàn)全流程整體優(yōu)化；知識的推廣、積累和傳承都十分困難，知識型工作的機制急需改變。

面對上述挑戰(zhàn)，金準人工智能專家認為，知識型工作必須實現(xiàn)自動化，即知識自動化。

流程工業(yè)知識的特點

流程工業(yè)主要包括機理知識、經(jīng)驗知識和數(shù)據(jù)知識。

（1）機理知識。反映工業(yè)生產(chǎn)那過程和本質(zhì)規(guī)律，經(jīng)過長時間研究證明正確的。它往往是以物理、化學、數(shù)學知識為基礎，以公式、方程式等數(shù)學形式表示。

（2）經(jīng)驗知識。反映的是一段時間內(nèi)人們對于操作和過程之間內(nèi)在關聯(lián)的認知，它往往表現(xiàn)為難以掌握、隱蔽性和非系統(tǒng)性，以規(guī)則、語義網(wǎng)絡等形式描述。

（3）數(shù)據(jù)知識。反映的是當前操作的效果，直接來自于生產(chǎn)現(xiàn)場，往往以信號、數(shù)據(jù)等形式表示。

知識自動化的案例：生產(chǎn)調(diào)度過程知識自動化。

流程企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度流程主要如圖所示。

從圖中可以看出，生產(chǎn)調(diào)度過程涉及企業(yè)的多個部門，除了整個調(diào)度流程外，每一個企業(yè)部門在流程中都是一個決策點，整個生產(chǎn)調(diào)度涉及到設備管理、經(jīng)營管理、原料物流、能源供應計劃調(diào)度等多方面的知識。在企業(yè)，由于生產(chǎn)調(diào)度涉及面廣，其過程往往需要通過調(diào)度會議來協(xié)調(diào)沖突和矛盾。由此看來，由知識型工作者來完成的人工調(diào)度決策存在的問題是低效率、時間長、動態(tài)反應不及時、易出現(xiàn)決策錯誤等。生產(chǎn)調(diào)度過程知識自動化系統(tǒng)，主要完成決策流程的優(yōu)化與自動化，在每個決策點上實施知識驅(qū)動的自動化決策，從而實現(xiàn)機器完成的生產(chǎn)過程知識自動化。

三、流程工業(yè)智能制造對人工智能技術的挑戰(zhàn)

由上看到，人工智能技術完*夠助力流程功能工業(yè)智能制造的升級。但是同時金準人工智能專家提到，流程工業(yè)智能制造升級的需求，也對人工智能技術提出了新的挑戰(zhàn)，這主要體現(xiàn)在以下三個方面。

（1）復雜工礦動態(tài)感知與知識發(fā)現(xiàn)。它主要涉及數(shù)據(jù)與知識相結合的運行工礦的動態(tài)感知，大數(shù)據(jù)環(huán)境下生產(chǎn)過程的知識發(fā)現(xiàn)與高效獲取等。

（2）生產(chǎn)過程動態(tài)特性認知與知識關聯(lián)。它主要涉及多時空動態(tài)數(shù)據(jù)的深度學習、流程工業(yè)知識關聯(lián)建模與自學習方法，以及生產(chǎn)決策知識的融合與演化等。

（3）流程企業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下多目標優(yōu)化決策。它主要涉及全流程動態(tài)性能評估與智能調(diào)整方法，以及不確定、開放環(huán)境下的人機合作決策與自學習等。