通往自主运营的路线图

通往自主运营的路线图 自主运营正在成为下一个工业时代的决定性差异化因素 。 当今，能源和工业领域面临着多重压力：能源需求加速、监管复杂性提升、电网和供应链波动、劳动力短缺，以及气候变化引发的对能源设施和工业设施的影响。除此之外，还有对提高正常运行时间、质量和安全性以及降低运营成本的无尽期望。解决这种复杂性既需要先进的技术，也需要持续的组织变革 。 基于我们在《未来的 DCS：过程自动化系统愿景》1中阐释的发展蓝图，本白皮书深入探讨了行业迈向自主运营的演进路径——以自动化为起点，历经多个发展阶段，最终实现全流程自主运营。文中重点剖析了企业在这一进程的每个阶段中，能够实现价值落地的关键里程碑、核心收益与实施策略。 现在，正是各行业的关键时刻 。 依托在自动化领域四十余年的领军积淀，ABB 能源工业在此分享技术集成如何推动自主运营发展的深度见解。 为保持全球竞争力，工业领域的资产所有者与运营方正致力于从投资中获取更高的可视性、管控力与抗风险能力。 企业的竞争力打造，并非仅依靠自动化实现流程运转即可，更需要整合软件与人工智能（AI）技术，助力行业向自主运营模式迈进。数字化转型的步伐正不断加快，这一全新变革让工业设施得以实现自我优化、适配动态运行条件，并在极少人工干预的情况下，依托数据驱动做出决策。其带来的价值具有变革性：有效提升运营可靠性与生产效率，同时减少能源消耗、降低排放并压缩运营成本，最终帮助工业企业稳固自身的市场竞争优势。 自主运营分类法 数十年来，自动化在提升运营效率、助力操作人员管控日趋复杂的高耗能设施方面，始终发挥着关键作用。 工业控制技术已从机械、机电系统逐步演进为数字架构体系。上世纪70年代，可编程逻辑控制器(PLC)革新了设备层级的自动化模式；而集散控制系统(DCS)架构的问世，初衷便是应对连续过程工业的复杂性与规模化运营需求。DCS 系统并非替代 PLC，而是进一步拓展了自动化的应用边界，如今更是成为高可用性过程运营的核心支撑，ABB在该领域稳居全球市场领先地位2。 人工智能技术的部署进程持续加速 底层技术的迭代升级，大幅推动了人工智能的落地应用。如今的人工智能系统已具备高度的智能化与复杂性，广泛应用于各行业领域。人工智能与自动化技术的最新发展成果，正推动产业向自主系统迈进——这类系统能够自主学习、主动适配，在无需人工干预的情况下，独立调整运行策略以应对各类突发状况。 传统自动化系统在运行基于规则的控制算法、实现常规工况下的高级过程控制方面表现优异，但复杂任务的处理与优先级的设定，仍需依赖人工判断。随着人工智能技术的发展，系统得以突破固化规则的限制，向更高层级的决策能力迈进，这一趋势正快速改变上述现状，为真正实现自主运营筑牢基础。 据斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）的分析数据显示，2024 年全球有 78% 的企业已在其业务流程中部署人工智能系统。这一比例相较一年前的 55%实现大幅跃升3，意味着人工智能技术的企业采用率单年增幅达 42%。 自动化与自主化的内涵解析 自动化系统与自主系统这两个术语，常被视作独立的概念，而实际上二者均属于工业自主化这一宏观体系的重要组成部分。ABB 能源工业对其作出如下定义： 自动化（Automation）指在精准设定的指令框架与有限的操作范围内，以最少人工干预完成任务的过程或系统。自动化算法可处理海量输入信息，实现高度复杂的运算，但所接收的输入数据具备极强的结构化特征，可执行的动作范围也存在明确限制。因此，传统自动化系统能够让基础流程与高级过程控制在常规工况下脱离人工干预自主运行，而面对更为复杂的任务，或是出现设定工况之外的异常情况时，仍需依靠人工作出决策。 自主化（Autonomous）与自动化不同，自主化能让系统针对运行过程中突发的未预见事件，独立调整自身运行行为。这类系统无需遵循固定的明确参数，也无预设的规则化响应机制，所接收的输入数据结构化程度更低，需要系统自主判定并采取更广泛的应对措施。同时，自主化系统具备自主学习能力，可根据动态变化的工况持续自适应调整。 工业自主化的六个等级 自主化等级的进阶之路 ABB 为工业自主化构建了一套结构化、用例驱动的框架体系，该框架已得到多领域实践参考的验证支撑。其核心是一套多级自主化分类体系（见图 01），该体系与 ARC行业分类法高度契合，且借鉴了 SAE 自动驾驶等级所采用的设计原则。体系中每个等级均由自主化程度界定，涵盖从0 级（人工操作） 到5 级（全自主） 的完整进阶维度。 工业自主化并非一种单一的终极状态，而是沿着上述等级逐步进阶的持续过程。行业中并不存在所谓 “标准化的自主化工厂”，企业的工厂可依据其实际达到的自主化等级，界定自身的自主化发展阶段。 从全程手动操作向全自主运行的转型，并非一蹴而就的单点突破，而是循序渐进的系统进阶过程。低等级的自主化能力可通过常规自动化解决方案实现，而高等级的自主化进阶，则需要整合具备自学习能力的先进人工智能解决方案。 4https://library.e.abb.com/public/17e186f5547b476386be9f9376dd09ed/08-11%20m8099_EN_72dpi.pdf 自主运营的驱动因素 工业运营的自主化推进，绝非孤立实施的技术举措，其背后依托坚实的商业论证、明确的价值导向，更源于企业对安全、可靠运营的核心需求驱动。 提升自主化水平的路径 提升运营安全性 自主化运营可将作业人员从危险作业环境中撤离，从源头降低安全风险；据行业数据，生产启动阶段发生的工艺安全事故，其频率为正常运行阶段的五倍，自主化能有效规避这一阶段的人工操作风险。 实现效率与产能双提升 通过自主化可实现生产过程的无人干预式持续优化，在提升能源利用效率与工艺运行效率的同时，推动整体生产产能实现实质性增长。 强化灵活性、可扩展性与敏捷性 相较人工操作模式，自主化系统能更快速地落地各类运营调整举措，对生产工况变化作出实时响应，大幅提升企业生产运营的应变能力。 降低全生命周期成本 数字化技术与自主化运营的融合应用，能够从生产全流程切入，有效降低设施与项目的全生命周期成本。 缓解行业技能人才短缺问题 工业领域操作员缺口持续扩大，仅在欧洲地区，2022 至2035 年间，机器操作与工厂运营相关岗位的空缺就需填补250 万个，自主化运营可有效缓解这一人才缺口压力5。 助力能源转型落地实施 依托过程自动化与自主化实现的效率提升，既能有效减少生产过程中的碳排放，也能为企业的合规性报告提供数据与技术支撑，助力能源转型目标达成。 实施策略 向更高水平的自主化迈进，将重塑生产流程与工业设施的日常运营模式，这意味着企业需解决一系列关乎组织适配与技术落地的重要问题。自主化的成功落地，离不开多维度的周密规划，这一进程不仅要求技术层面的成熟可靠，更需要企业具备充足的组织准备度、适配的监管框架支撑，以及经实践验证的系统可靠性。 合规监管适配 人力团队建设 自主化的顺利推进，离不开企业全体员工的理解与认同。企业需通过协作式方式推动员工深度参与自主化转型全流程，其中也包含为员工提供各阶段的系统化培训。针对增强操作、远程操作等更高阶的运营阶段，企业还需制定专项培训策略，提升员工操作远程系统、运用先进技术的专业能力。 现有行业标准多基于传统运营理念制定，并非完全适用于无人值守或高度自动化的运营模式。企业需充分考量各区域、各国的法规要求，分析自主化水平的持续提升对合规管理带来的影响，并围绕这些因素开展全面的风险评估。唯有如此，才能让从控制室操作人员到企业管理层的全组织人员，对自主化系统建立充分的信任与信心。 随着厂区自主化等级的提升，工业操作人员的认知负荷会随之降低，这也带来了一项关键挑战：尽管人工干预的需求有所减少，但操作人员仍需保持高水平的专业技能。这一要求与民航飞行员运用自动驾驶技术的场景相似——飞行员需时刻做好接管准备，以应对突发状况。因此，即便核心技能无需频繁使用，操作人员也需通过定期的模拟培训，维持并提升自身技能水平。 目前，众多运营企业积极布局自主运营，不仅是为了缓解行业技能短缺的难题，也是为了吸引作为数字原住民、对工作条件有全新期待的年轻一代人才。 实施的工具箱方法 工业运营向自主化迈进，最佳思路可理解为采用工具箱方法。运营方无需遵循固定实施顺序，而是可结合行业实际用例、自身价值导向，以及运营所在地的法律法规与监管要求，从多元化的解决方案中灵活择取适配方案。这种灵活的实施模式，让自主化能够分阶段落地推进，并在全运营流程中逐步拓展应用。 随着自主化等级的提升，工业设施可采集的数据分析量也会持续增加。这些数据为集成分析与系统自学习能力提供了支撑，进而推动更多任务的执行主体从人工操作员逐步向过程控制系统转移。具体的任务分配方式，会根据流程工厂的商业模式与实际落地的实施举措动态调整。 自主化转型工具箱 ABB 为助力企业的自主化转型之旅，打造了一套整合式解决方案，并将其归为四大工具箱类别。各类别均涵盖多款 ABB 专属技术，可独立部署，也可组合实施，无固定的先后执行顺序；每一项解决方案既能助力企业提升自主化水平，又能针对性赋能不同的运营目标，实现差异化的运营价值。 人工智能如何赋能更高阶自主化等级 人工智能是推动工业运营迈向更高阶自主化等级的核心驱动力。传统自动化技术依赖预设规则与结构化输入，而人工智能赋能的系统可处理非结构化数据，从运营经验中自主学习并适配各类未预见的工况。要实现高水平的工业自主化，这两类技术缺一不可，且需深度协同、高效联动。 人工智能在异常检测中的应用 机器学习算法可对运营数据进行持续分析，精准识别设备故障、流程中断发生前的潜在特征模式。与传统基于规则的系统仅能检测已发生的已知故障特征不同，人工智能模型能从正常运行状态的细微偏差中捕捉早期预警信号。这类系统会自主学习每台设备、各工艺工况的“正常” 运行基准，一旦发现异常便及时标记，助力企业开展主动干预。 人工智能在预测性维护中的应用 人工智能系统可整合分析多源数据，包括振动传感器、温度监测数据、工艺参数及历史维护记录等，精准预测设备的维护需求节点。这一能力推动企业运营从被动响应式、时间周期式维护，升级为设备状态驱动的预测性维护，有效减少非计划停机时间，延长资产使用寿命。同时，人工智能模型会根据实际故障案例与维护结果，持续迭代优化预测算法，提升预判准确性。 人工智能在决策支持中的应用 当生产出现异常工况时，人工智能系统会基于对过往同类事件及处置结果的分析，为操作人员提供具体的应对建议。高阶人工智能技术还可模拟不同的响应策略，让操作人员在采取实际行动前，对各类方案进行评估筛选。这种智能化的决策支持模式，既能加快异常工况的响应速度，又能提升处置决策的科学性，优化运营结果。 人工智能在工艺优化中的应用 传统高级过程控制多依赖基于模型的实现方法，这类方法的开发与维护需要投入大量工程资源。而人工智能赋能的系统可直接从运营数据中自主学习最优操作策略，灵活适配原料属性、产品规格、设备工况的动态变化。此外，该类系统能在实时运行中平衡多项目标，例如在提升生产吞吐量、降低能源消耗的同时，保障产品质量稳定。 人工智能的自学习能力 人工智能系统要应对设计阶段未明确预见的各类工况，核心依托自学习能力——即根据新增运营数据与实践经验，持续更新对工艺、设备的认知与判断。神经网络与深度学习架构为这种自适应行为提供了技术支撑，让系统能在陌生场景中识别熟悉的运行模式，并将过往经验迁移应用到新的工况中，实现自主化能力的持续进化。 跨工厂运营全阶段的自主化实施 工业自主化的落地形态，会根据运营复杂度、实际用例、落地目标及运营阶段的不同而有所差异，而部署实施的难易程度，则取决于工厂本身的复杂程度、企业组织文化、区域法规要求及商业论证结果。 稳态运行阶段 工程设计阶段 稳态运行是工业运营的核心阶段，即设施在常规工况下持续运行并输出预期产能。