导语

人工智能技术的迅猛发展，正在引领第四次工业革命悄然而至。尽管 AI 技术在工业领域的部署仍有诸多难题亟待解决，但这并不能阻挡历史趋势的车轮滚滚向，AI 正在为工业领域带来新的变革。今天，我们特邀了上海腾展长融董事 & CTO 韩光祖老师，他将为我们分享 AI 数据分析在工业领域的发展及应用。

（图2，数据挖掘分析方法）

首先，在生产运营领域工业大数据分析通过实时监控传感器和设备运行数据，精准识别生产过程中的瓶颈，从而优化生产流程，提高效率。

同时，通过对产品质量检测数据的分析，可以快速定位产品缺陷的成因，不仅提升了产品的质量，也增强了客户满意度。此外，能源消耗数据的分析有助于发现能源使用的浪费点，进而优化能源配置，实现绿色生产。

其次，预测性维护是工业大数据的又一重要应用，它通过分析设备的历史运行和故障数据，预测潜在的故障风险，并制定科学的维护计划。这种方法不仅减少了意外停机时间，也有效降低了维护成本。同时，通过对产品使用数据的分析，可以预测产品寿命，及时提醒用户进行更换或维护，提高了产品的可靠性和用户的信任度。

再者，在产品研发环节，工业大数据分析利用市场数据和客户需求数据，帮助企业洞察市场趋势，快速响应市场变化，研发出满足市场需求的创新产品。同时，设计数据和测试数据的分析有助于优化产品设计，提升产品性能和竞争力。

此外，供应链管理是工业大数据分析的另一个关键应用场景。通过对供应商数据和采购数据的分析，企业可以优化采购策略，降低采购成本。库存数据和物流数据的分析则有助于优化库存管理，提高供应链的响应速度和效率。

最后，在安全管理方面，工业大数据分析通过分析安全事故数据和隐患排查数据，帮助企业识别安全风险，制定有效的安全措施，降低事故发生率。员工行为数据和环境监测数据的分析，有助于识别潜在的安全隐患，预防安全事故的发生。

值得一提的是，工业大数据分析在智能制造、工业物联网、工业互联网和能源互联网等多个场景中发挥着重要作用。在智能制造工厂，它助力实现生产智能化、决策智能化和服务智能化。在工业物联网领域，它能够处理和分析大量设备数据，提取有价值的信息。

机器狗巡检平台是一种集成了先进机器人技术、人工智能和自动化控制的智能巡检解决方案。这种平台通过使用灵活、敏捷的机器狗作为巡检主体，能够在各种复杂环境中执行任务，如工业设施、仓库、公共区域甚至灾害响应现场。

（图 4，IoT与机器狗技术结合：

工业物联网的兴起，让大数据分析能够处理和分析来自无数设备的庞大数据流，揭示隐藏的价值。工业互联网平台利用大数据分析打破了数据孤岛，实现了数据共享和创新应用的繁荣。能源互联网也通过大数据分析优化了能源的供需平衡，提升了能源使用效率。

此外，工业大数据分析为企业带来的具体价值表现在多个层面：它不仅提高了生产效率和产品质量，还通过缩短研发周期和优化供应链管理降低了成本。更重要的是，它通过预测和预防措施显著提高了安全生产水平。随着技术的不断进步，工业大数据分析将继续扩展其应用范围，成为企业实现可持续发展和保持竞争优势的重要工具。

总而言之，随着工业物联网、工业互联网等技术的快速发展，工业大数据分析的应用前景无限广阔。它将成为企业获取竞争优势、实现智能化转型的重要工具。同时，人工智能技术，如 ChatGPT，将在数据清洗、探索性数据分析、假设测试、分析方法选择以及结果解释等方面发挥重要作用，为企业提供深入的业务见解和决策支持。

其实，在探讨工业人工智能的未来路径时，我们可以从业界的最佳实践汲取灵感，并据此构建一个高效、可持续的发展策略。在我看来，其未来的发展之路可以用心法、方法、做法这几个词来概括：

方法

降低变异是关键过程，在实现成本降低的过程中，减少生产和运营中的变异性是至关重要的。变异性可能导致不确定性和浪费，而通过 AI 技术对流程进行精准控制，可以显著提高一致性和可靠性。

（图 5，工业AI的发展路径）

在 AI 智控的数字化车间，公辅车间的各站房通过数智技术可实现平均节能率超过 10%，而其中的数智化技术节能原理主要是通过采集工厂生产“能源需求侧”和智能控制“能源供给侧的设备参数”来实现供需曲线，这种节能减耗也与国家提倡的碳中和战略不谋而合。它是目前最先进的公辅车间智控节能方案，主要通过数据监测和可视化来实现降低运维成本，借助 AI 智能控制帮助车间节能减耗 10-30%。

（图 8，AI 技术作用于车间效果图）

另一方面，在空压站中的空气系统中，我们通过实现数字化和智能化解决方案，可以充分实现实时监测、故障诊断、报表分析与展示，并可根据车间用气变化，自动启停，告警管理、分析报告管理、系统管理等实用功能模块。同时可以实现反向智能控制，节省能耗和提高管理效益的目的。随着技术的不断进步，未来的工业 AI 之路将更加注重成本降低和减少变异，引领制造业向更智能、更高效、更环保的方向发展。

（二）企业燃气中的大模型分析预测

值得注意的是，企业燃气统计数据分析的应用无疑也为工业 AI 的发展注入了强有力的注脚。具体而言，在实现该能源管理优化的实践中，我们需要对企业类型进行分析，并对企业数据频率进行采集，从而把握企业的整体数据情况，此外，我们可以使用LightGBM、LSTM和ARIMA 模型对燃气使用量进行预测。其实，企业燃气使用量数据的分析和预测也给我们提供了模型选择的建议、数据预处理的重要性和评估模型泛化能力的方法。

（图 9，模型预测结果图）

LightGBM 模型预测结果与实际值紧密相符，R² 评分达 0.829，显示出模型的高准确性。

R2 的计算公式为 1- sse/sst (sse 为残差平方和，sst 为总平方和)

在数据驱动的现代商业环境中，企业通过资本规划对数据资产进行有效管理，可以显著提升企业的整体价值。特别是在制造业领域，数据资产的标准化不仅能够增强管理效率、优化流程，还能提高对市场变化的预判能力，从而促进产能的显著提升。然而，这种提升的具体幅度会受到企业规模、行业特点、基础设施建设和现有数据管理水平等多种因素的影响。

具体来说，数据资产的标准化可以通过自动化和预测分析手段，实现产能提升 10% 至 30%。而管理流程的标准化，通过提高决策效率和绩效管理，能够带来 5% 至 15% 的产能增长。进一步地，流程的标准化通过工艺优化和更有效的资源配置，可以额外提升产能 10%至 25%。此外，通过预判标准化，减少错误发生和提升员工培训效率，产能还有望提高 5%至 10%。

综合这些标准化措施，不仅可以推动生产效率的优化，还能加强产品质量控制，从而在竞争激烈的市场环境中为企业赢得优势。