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2023年3月29-30日，IBS 2023第十一届中国国际生物质能源与有机固废资源化利用高峰论坛在合肥圆满闭幕，本次论坛围绕“双碳战略：变革与升级”的大会主题，结合前沿热点，邀请近600位嘉宾、70多家展商共聚现场，探讨生物质能源行业现状，研判未来趋势，共谋发展路径。
荣峰正见（北京）科技有限公司应大会组委会邀请参加了此次高峰论坛。公司委派刘越文先生代表隋宝华总经理，在高峰论坛与各位嘉宾进行了现场交流，并做了“流程制造业AI生产控制系统RIDIC system”为主题内容的精彩分享。会场反响热烈！
高峰论坛交流现场
荣峰正见代表–刘越文 演讲
小组讨论嘉宾
嘉宾提问环节
回答嘉宾提问
感恩相聚，明年再会
IBS 2023高峰论坛组委会再次感谢各位嘉宾远道而来相聚合肥！十一年来，IBS 2023高峰论坛的顺利召开离不开各位行业同仁的大力支持，我们期待来年再聚~
如有感兴趣的朋友，可发邮件至：liuyuewen@ridic.top 索要相关资料。
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[背景]：第六届全球物联网黑科技大赛经过15场角逐，终于在3月18日降下帷幕，本届大赛颁奖仪式虽然过去，但获奖企业不负年度黑科技之名，真的够“黑”！我们也终于实现了寻找智慧者的初衷，很多投资机构和企业纷纷致电大赛组委会希望公布获奖企业的资料。为了让更多的朋友能够了解相关情况，组委会决定对部分TOP10强获奖企业的创始人进行专访，探索他们执着创新背后的动因和成功心得！
什么是流程制造业？
制造业分两类：离散制造、流程制造。流程制造业这个名词，通常是和离散制造业相对应的。
那么，什么是流程制造业，什么是离散制造业呢？
流程制造指的是被加工对象不间断地通过生产设备，通过一系列的加工装置使原材料进行化学或物理变化，最终得到产品。如化工（塑料、药品、肥皂、肥料等）、炼油、冶金、水泥熟料烧成、火力发电、造纸、陶瓷、焦化等，都属于流程制造业。
离散型制造业则是将多个零件经过一序列并不连续的工序进行加工，继而装配形成功能性的产品，机器和工件都是分立的。例如火箭、飞机、武器装备、船舶、电子设备、机床、汽车等制造业，都属于离散制造型企业。
流程制造业的独特性在于：工业原料属性复杂、多变，工况波动剧烈；生产过程涉及物理化学反应，机理复杂；生产过程连续，不能经常停顿（每次停顿代价数百万）。任一工序出现异常则必然影响整个生产线和最终的产品质量；原料成分、设备状态、工艺参数和产品质量等无法实时或全面检测，难以控制降低设备故障率等…… 可见，在流程制造业中，稳产即效益。稳产意味着经济效益的大幅度提升（1000万-2亿）。
所以，在流程制造业，对生产产线进行精准控制非常重要。
2022年第六届全球物联网大赛已经结束，年度黑科技TOP10企业之一——荣峰正见（北京）科技有限公司受到了行业专家和投资机构的广泛关注。
荣峰正见专注流程制造业，针对生产产业管理方面存在的问题，开发了AI优化平台——RIDIC系统。该系统具有工艺智能优化、视觉智能识别、产线负荷预测、设备安全预警等功能，面向工艺全流程进行全要素系统性优化，让产线无限逼近最优的生产工况，帮助流程制造型企业达到稳产、高产、节能、降耗、减排的目标，并让流程制造业企业从标准作业流程（SOP）向人工智能作业流程（AIOP）战略转移。
在年度黑科技TOP10 企业颁奖典礼的过程中，记者采访了荣峰正见的创始人、总经理隋宝华先生。
以下是采访实录：
马：荣峰正见这个名字很特别，有什么特殊的含义吗？
隋：“正见”这个词取自佛经，指不可置疑的见解和智慧。“荣峰”则指的是达到创新的高度。所以“荣峰正见”就是说我们要遵循更有价值的世界观——技术观是最正统的世界观，这代表着初创团队对创新的看法和对公司发展的期许。
马：荣峰正见是十年前（2013年）创立的。当时AI应用最著名的范例是阿尔法狗和谷歌知识图谱，是什么样的原因驱使您专注于AI在流程制造业的开发应用呢？
隋：我当时意识到，AI是未来经济的挖掘机，是未来新经济的发展动力。既然如此，AI应该可以应用于经济发展的方方面面，当然包括流程制造业。而且我预测，AI技术一定会给流程制造业带来极大的正向变化。
其实当时有不少人质疑AI的发展必要，我们AI团队的同事也在抱怨，说是AI不容易被大众接受。我当时就对他们说过我的“十年井喷定律”——一项新技术在孕育发展10年之后一定会迎来高速发展。现在来看，10年之后，AI是不是有必要发展，还有人说吗？没有人认为不需要人工智能，大家考虑的焦点是AI会给大家的工作生活带来什么。
马：除北京外，荣峰正见在太原、上海、石家庄、深圳都有投资公司？您设立分公司的原则是什么？
隋：除了北京作为运营总部之外，我们通常在贴近客户的地方设立营销机构，跟着客户走。
马：您觉得荣峰正见和竞争对手相比，主要的优势体现在什么地方？您计划如何保持这个优势？
隋：荣峰正见的技术其实就是工业生产领域的AI控制。
和竞争对手相比，我们的比较优势在于整体算法，这个优势最少可以保持五年。
为什么这么说呢？首先，我们的创新不是“拍脑门”式的创新，是必须在产线上实地考察，深挖需求才能做到的创新。不趴产线上两三年是完全做不到的。举个例子，当时做垃圾焚烧项目的时候，我第一次就在生产线呆了10天，除了睡觉，连吃饭都在产线上。
这就是RIDIC系统和其他系统不同的地方，它的起源是“贴近客户、用心感悟”。这和ERP系统完全不一样，ERP是客户提需求，然后满足这个需求。在流程制造业的生产控制领域，没人给需求，必须由自己深入挖掘才行。
马：您说RIDIC系统是“逼近最优”的计算系统，请介绍一下为什么这么评价RIDIC系统？
隋：我说“逼近最优”，是因为没有任何系统可以在流程制造业中真正做到最优。所以我们追求的状态是“逼近最优的最优”。
流程制造业中，所有人的梦想都是让产线达到最优，但现实是只能做到“优化”，而无人可以做到“最优”。就如同标准公差，没人可以稳定达到“最精准”，能做到的只是将公差缩小。而流程制造业的最优，用火力发电效率举个例子，如理想标准煤耗是300克煤发电1度，实际做到的是312克煤，那么310克就是逼近最优。
马：RIDIC系统现在已经在火电、矿产、水泥、化工这些领域得到了应用，您觉得在哪个领域的应用最成熟？下一步计划开拓哪些新的领域？
隋：RIDIC系统在你提到的各个领域应用都比较成熟了，当然最成熟的应该是水泥烧成。
我们应用于不同流程制造行业的时候，靠的首先是贴近客户、用心感悟、挖掘需求然后进行开发，然后就是运用AI系统在应用过程中不断纠错，从而逐渐成熟。
下一阶段我们计划开拓氧化铝、电解铝等冶炼领域。
马：您对国内流程制造业的生产控制管理系统这个领域的发展状况怎么看？RIDIC应用的是第三代——即时控优技术，第四代技术是什么？
隋：流程制造业的生产控制系统的发展状况，用“参差不齐”来形容会比较贴切。不仅是国内，国际上也是如此。美国硅谷有一家企业的技术和我们比较类似，我仔细了解后发现，他们的技术基本相当于我们四年前的水平。我们现在采用的是即时控优的技术，为客户提供的服务是模式是“定制化配置”，并非软件或模块的定制开发，而是系统参数的定制化配置。
流程制造业的生产控制技术到现在已经演变了三代，第一代是“历史寻优”，第二代是“历史寻优+模糊算法”，交付工期从第一代的最少一年缩短到6个月。 我们采用的是第三代“即时控优”，是RTO的算法集合，交付工期已经缩短到40天！我认为第四代技术应该是可视化，现在我们正在做基于工艺调优的可视化。
马：您对公司现在的发展状况还满意吗？
隋：目前公司的发展状况和我的计划差不多。我先前和您说过“十年井喷定律”，再好的技术最少也得磨练十年，才能够达到一定的高度。从2014年开始着力于AI技术与流程制造业的生产控制结合到现在，也差不多十年了（笑）。
马：最后，请您对2023黑科技大赛的参赛企业说几句话
隋：我建议大赛组委会和卫视合作扩大影响力，这样可以让更多人了解到这个大赛并参与这项很有价值的赛事。
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2021年6月23日，由华电固废2021年垃圾焚烧发电产业西安峰会在西安顺利召开，近两百名嘉宾克服疫情不利影响，齐聚一堂。此次峰会围绕推动我国垃圾焚烧发电行业进一步技术创新，深入分析垃圾焚烧发电“十四五”规划及趋势，携手推进垃圾焚烧发电相关产业把握“碳达峰”与“碳中和”背景下的发展机遇，加强同行业技术交流，共同促进垃圾焚烧发电产业迈向更安全、更高效、更节能、更环保的可持续发展道路。
荣峰正见（北京）科技有限公司销售总监陆钢先生率团参加了该次峰会，并做了题为“工业人工智能技术垃圾发电行业的应用—增效降本解决方案RIDIC system”的主旨演讲，演讲现场反应热烈，与会者好评如潮，会后掀起了一股探讨和研究工业人工智能技术在垃圾发电行业应用的热门话题的讨论……
以下为该演讲的主要思想：
工业智能化引领者——荣峰正见（北京）科技有限公司
成立于2013年，专业为流程型生产企业提供智能化控制系统建设及服务。RIDIC system已应用在国内30多条生产线。年度为企业用户增加 600万以上的经济效益。
垃圾焚烧智能化系统平台——RIDIC system
随着第四次工业革命大潮的到来，工业人工智能技术屹立潮头，为工业发展注入了新的发展动力！
流程工业智能优化制造还面临三大国际性难点：
1）由于原料属性成分多变、难测，以及加工过程包含复杂的物理过程和化学反应，导致生产过程难以用精确的数学模型描述，数字化问题任重道远；
2）与离散制造业不同，流程工业的制造流程一般都存在多个相互耦合关联的过程，其整体运行的全局最优是一个混合、多目标、多尺度的动态冲突优化命题；
3）目前现有的信息化网络体系架构无法提供生产与经营决策优化的自感知、自计算、自组织和自维护功能。
传统的概念（升级）
助力赋能企业战略转型
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十三五”规划《纲要》提出实施智能制造工程，培育推广新型智 能制造模式。流程行业作为国民经济的重要基础和支柱产业，为国民经济 的快速发展做出了重要贡献，同时，流程型智能制造作为智能制造五大新 模式之一，需结合自身特色探索智能制造之路。
流程行业是我国实体经济的基石，历经70年代技术与装备引进、80年 代初消化吸收、90年代自主创新几个重要阶段后，在智能制造这一新的历 史契机下，流程行业积极开展智能制造探索，在智能工厂建设、重点装备 研发、关键工艺技术突破、复合型人才培养、标准研制推广和应用等方面 取得了丰硕的成绩。
中国电子技术标准化研究院联合深圳华制智能制造技术有限公司、东 北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，面向石化、有色、钢铁、水 泥、食品、医药等行业的重点企业开展调研走访，汲取流程行业智能制造 经验，编写形成了《流程型智能制造白皮书》。
白皮书从流程型制造关注的核心问题出发，从工艺优化、智能控制、 生产调度、设备运维、质量检验、能源管控等多个角度进行了系统梳理。 针对核心问题和指标，总结了流程型智能制造的重点建设方向，提炼了数 字化、网络化、智能化的智能制造实施要素。通过数据收集和统计分析， 归纳整理了流程行业的智能制造需求和智能制造解决方案的供给情况，在 研发创新、人才培养、示范推广方面，为行业主管部门和企业提出产业发 展建议。 希望本白皮书中的行业见解、数据分析和方向建议能为关心流程行业 智能制造发展的人员提供创新思路和启发，为推进相关智能制造工作提供 路径参考和依据。
下面节选几段关于“智能控制”的章节，其中所描述的内容，与荣峰正见 RIDIC system所实现的功能相吻合，真是“英雄所见略同”呀！
点击下载：《流程型智能制造白皮书.pdf》
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中国的垃圾发电技术及应用方兴未艾。这一技术，既处置了垃圾，又产生了电能，还解决了环保问题，可以说是利国利民的特大好事。
由于垃圾品类、垃圾热值、垃圾比重等因素很难提前确定，导致垃圾在燃烧时很不稳定，尽管对垃圾进行了提前发酵等处理手段，但是，在垃圾燃烧时，依然存在难以预料的困难。
国内很多垃圾焚烧厂虽然采购了很多国外先进的技术，但是由于中国特定的垃圾收集状况，难以确保垃圾相关特性保持在可控的范围内，从而造成了这些先进的技术的水土不服。
鉴于此，我们不得不开辟新的技术思路来解决垃圾燃烧的棘手问题。
本方案就是围绕正能51智能化系统平台，针对垃圾发电领域而实现的工业级智能化控制全面解决方案。
工业大数据神经网络人工智能自动化控制系统（英文名：RIDIC system，简称：正能51智能化系统）是由荣峰正见（北京）科技有限公司研发，专门为流程型生产企业提供的智能化控制系统。
该平台基于工业大数据、神经网络、人工智能、自动化技术，构建企业生产运行的工业大脑，达到逼近无人干预的生产运行状态。
该平台破解了流程型生产企业复杂工况的智能化控制效果的“哥德巴赫猜想”式的难题，从而为企业创造了巨大的经济利益。
RIDIC system经过7年的积累，与企业优秀的工艺经验相结合，两者之间相互促进、相互融合，历经20多条产线的验证与磨合，通过内嵌的控制模型不断地夯实基础、完善技术，已经成长为一个优秀的系统控制平台，将帮助更多流程型生产企业在生产环节实现可视化的PDCA优化过程。
在火力发电领域，海外公司的控制系统应用非常广泛,其内部控制逻辑严谨性，控制效果良好，在国际上受到了一致好评！可以说，海外控制系统已经成为火力发电领域一个标配系统。
随着国内垃圾发电的蓬勃兴起，海外的控制系统也顺其自然的移植过来，但普遍应用效果并不理想。主要原因是垃圾热值、垃圾密度非常不稳定！在这种情况下，使用海外的控制系统反而更麻烦。因此，导致了海外控制系统几乎成为垃圾发电厂的一个摆设！
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正能51智能化平台（RIDICsystem系统）已经应用在国内20多条生产线，如水泥熟料生产线、污水处理产线、垃圾发电产线。每一条产线的应用，都给企业每年多创造500万以上的利润！
荣峰正见的工业大数据神经网络人工智能自动化控制系统RIDICsystem以平台化思想构成，旨在构建最优秀的知识工程控制逻辑，再结合水泥生产线更优秀的工艺工程知识，缔造无以伦比、独一无二的生产控制逻辑。人工智能系统不知疲惫的，以秒级侦测生产环境参数变量，发出最优化的操作指令，永远模拟一个最优秀操作员、工艺员的角色。
人工智能工程+工艺工程+设备工程，就是工业级别的人工智能工程。RIDIC system系统平台，为企业节能、降耗、降低生产成本、提升产品质量、提升企业生产自动化水平更上一层楼！
稳定烧成系统的生产参数，如分解炉出口温度、篦冷机下压力、冷却风风量等，系统智能化的对料、风、煤发出最优化的操作指令，达到稳定生产、降低能耗、不断提升工艺质量，顺便解决降低操作人员劳动强度。
有效控制水泥粉末的比表面积，让水泥磨永远处于最优化的工况运行状态中。若有在线分析仪配合，控制效果会更加优异。同时，对设备的使用，也起到了持久耐用的作用，极大程度减少了设备故障率。
有效控制原料颗粒大小，让原料磨永远处于最优化的工况运行状态中。同时，对设备的使用，也起到了持久耐用的作用，极大程度减少了设备故障率。
有效控制煤粉颗粒大小，让煤磨永远处于最优化的工况运行状态中。同时，对设备的使用，也起到了持久耐用的作用，极大程度减少了设备故障率。
结合窑系统中的各项参数，通过系统的预测模型，对NOx/SO2进行智能化调节，确保排放达标的情况下，节省氨水/尿素用量。
通过对余热发电各项参数的控制，如：主汽温度、加减温，让发电机组平稳的工作，达到提高余热转换效率率的目的。
产线生产参数实时的反馈到移动设备，如手机/PAD上，让管理者无论在什么地方，都可以随时了解产线运行状态。
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开发大型软件系统，架构师无疑起到了关键作用。但仅仅依靠牛逼的架构师，肯定不够的，很可能发生灾难性的后果。对于灾难，很多软件研发企业都有深入骨髓的疼痛。软件技术架构的重要性，不是本文谈论的重点。本文重点谈谈，在大型软件开发过程中，组织架构的方方面面。
96年开始，某国内知名ERP公司，董事会决定开发更加强大的ERP系统，且能够覆盖企业管理的每一个角落，要能达到国际先进水平，明确要公司总经理会拿出开发计划，以便于落实。
公司总经理会按照董事会的要求，很快拿出了开发计划，结果，董事会坚决不认可。因为，开发计划需要13年！耗费多少人力、财力暂且不管，先放在一边。
董事会无法理解，为什么开发这样一个软件需要13年。总经理会反复解释，都无法与董事会达成一致性意见。
按照软件工程的常规理论，每一个工作环节都需要评审、确认，那么一个大型企业管理软件可能需要30个模块，每个模块的详细需求确认按照1周计算，就是30周，大半年就过去了。此时，代码还没动手呢。
最终，董事会把总经理会告上法庭。官司打了两年，还没等结果出来，公司关门了。
某知名企业新一代ERP系统的开发，累计时间应该在十年以上。在这个系统的研发上，可谓开足了马力，投入人员巨多，每年的消耗，以亿元为单位计算。同时，还不断著书，发动各种媒体协助宣传，似乎拯救世界的软件就要来了。但最终还是未能如愿以偿，只能下马止损。不得不回归老产品线上。
累计消耗了几十亿，耽误了整整一代开发人员，黄金十年，悲愤交织，谁之过？
用友ERP-NC，可以说是一个大型软件开发成功的典范之作。请看下面的数据：
失败了，一定做错了什么。以下列出5项因素。太多的因素无法一一列举。
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正见智能V5.1版（中文简称：正能51，英文名称：RIDIC System）智能化控制系统，是荣峰正见（北京）科技有限公司为流程型生产企业精心打造的一体化智能化控制系统。在水泥熟料烧成领域，做出了大量的实践，创造了令人惊艳的经济指标。
本文重点介绍正能51（RIDIC System）智能化控制系统在水泥烧成领域应用的成果。
总体来讲，水泥熟料烧成行业共同的认知：稳产即效益！只要产线能够长久稳定生产，那么企业就会有巨大的利润。所以，水泥熟料烧成企业考虑的第一要素，就是产线能够稳定的生产，回转窑及相关设备、控制逻辑尽可能的不出现问题。
RIDIC System，首先解决的就是水泥熟料烧成企业回转窑及相关的稳定，如分解炉出口温度（或者尾煤烟室温度），这个温控指标对于水泥熟料烧成企业非常重要。若能控制在正负10℃范围内（或者正负5℃范围内），则产线会表现出非常优良的产能与质量。
就一般性而言，未使用RIDIC System，若产线发生不稳时，中控操作工会用3-5天的时间把回转窑调整好，也可能会更长时间。一年要是发生3-5次，则每年就会发生病态生产15天以上。产线不稳定的生产时间里，要么发生产量不足，达不到预期的目标；要么熟料产品质量合格，不能转化为合格的水泥粉末。
产线不稳定，产量达不到每日定标，完不成预期的生产任务，势必导致企业利润受损，比如每日减少生产500吨熟料，相当于利润损失至少10万元。若熟料质量不行，还需要外购熟料，每吨参考价格400元。每天生产几千吨的不合格熟料，就会导致至少采购双倍吨数的水泥熟料，用以稀释不合熟料。这时候，损失相当巨大，一年累计下来，几百万会有的。
生产水泥熟料的企业，还要外购其他企业的合格熟料，听起来是个奇葩事情，但确实经常存在。因为水泥熟料生产的产品，都要进入熟料仓，不合格的熟料肯定把合格的熟料盖住。水泥企业无法使用自己曾经生产的熟料与不合格的熟料相互掺和使用，这就是为什么必须外购熟料的原因。
以上均是直接损失的部分。所以，针对水泥熟料生产企业，产线控稳了，年价值就是大于300万！总之，RIDIC System，可以很好的解决产线稳定生产的问题。
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目前，中国流程型生产行业的生产管理方式，正在由粗放型向精细化管理转型，安全稳定生产，节能降耗、减排，降低企业生产成本，已经成为企业管理者的主流意识，也开始进行大胆地实践。
流程型生产企业往往都是重资产类型的企业，设备多，运行状况比较复杂，仅仅依赖人工监管、调度，已经落伍于时代发展的大趋势。而通过信息化手段辅助生产，就可以最大程度的避免因人工操作导致的操作失当，提升操作精准度和及时性，从而提升生产稳定性、降低能耗、稳定排放、最大程度降低生产成本，并确保生产出来的产品质量长期稳定。 很多流程型生产企业实现了自动化控制，装备了精良的DCS设备控制系统，可以通过中控室直接向产线设备发出产线生产调节指令。生产的调节控制已经从现场的人工控制，切换到由中控室操作工通过计算机来实现控制产线生产，实现了人类生产制造的一次革命。
使用DCS系统虽然实现了工业生产的一次革命，但实质上工业生产的控制依然靠人来执行，只是把控制的方式由生产现场转移到了中控室，产线技术革命没有进行到底。
若能够在DCS系统之上，再构建一层智能化控制系统，我们可以理解为把产线的控制调节权交给了计算机，相当于计算机就是一个优秀的操作工在不知疲倦地工作。这样流程型生产企业的自动化控制可能就近乎完美了！
本文的研究重点，就是探讨如何构建流程型生产企业的智能化控制系统，以及各种技术形式的优劣，以达到无人干预下的全自动生产控制效果的目的。同时，让更多的实践者少走一些弯路，更好地促进这个领域的良性发展。
这里所定义的传统模式，是指流程型生产企业已经部署了DCS系统，并且有足够的执行机构能够被DCS系统用于执行操作指令，中控室操作工通过DCS系统就可以实现对生产控制指令的驱动，从而调节产线的最优化控制效果。若还没有使用DCS系统，或者有DCS系统但缺乏足够的执行机构来支撑，那么我们只能把这种模式定义为“传统的控制模式”了。
传统的控制模式存在以下缺点：
综上所述，流程型生产企业急需进行一场新的技术革命，即通过智能化系统的构建，可以最大化地规避传统模式下的所有缺陷。 于是，基于流程生产制造的工业人工智能技术应用应运而生！
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流程型生产企业的生产过程，通过信息化展示后发现，是一个连续性、大滞后、大惯性的数字化处理过程。伴随有物理、化学反应等过程，生产工艺、生产工况非常复杂。即使是相同类型企业，其生产工艺、生产工况也会存在较大差异。在生产工艺方面，相关生产参数之间存在非线性持续变化且相互影响的特性。 为了满足处理上述状况的需要，针对性的解决问题，所以在设计智能化系统时应考虑以下关键核心技术。
神经网络技术分为前馈神经网络、反馈神经网络两个分类。
前馈神经网络(Feedforward Neural Network),简称前馈网络,是人工神经网络的一种。在此种神经网络中,各神经元从输入层开始,接收前一级输入,并输出到下一级,直至输出层。
反馈神经网络是一种反馈动力学系统。在这种网络中,每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元,它需要工作一段时间才能达到稳定。
前馈神经网络技术的应用，目的是满足系统控制目标参数可以即时计算出发展趋势曲线及预测分析。
典型的RBF（Radial Basis Function）网络由三层组成：一个输入层，一个或多个由RBF神经元组成的RBF层（隐含层），一个由线性神经元组成的输出层。如下图：
反馈神经网络可以认为就是智能化系统要重点解决的。通过软件来模拟反馈神经网络。
前馈神经网络以物理特性为主导，真是反映客户现实数据。提供参数数据、神经元趋势计算、分析等。
反馈神经网络抽象特性为主导，通过必要的数学模型计算，动态对冲设备调节量，并向最终的设备发送可执行的调节量指令。
智能模拟，顾名思义，模拟人的行为。就是模拟产线最优秀操作工的产线控制操作行为。
智能模拟，需要构造多层嵌套智能控制模型，以实现对人工操作行为的全息模拟，而不是简单的停留在用人工智能技术简单的分析输入输出等相关参数的数值关系层面。通过机器感知、机器预判的超前控制计算，大幅调节和小幅逼近相结合的方式让生产线运行状态逼近最优。
生产环境在工况相对稳定时，智能化系统应识别为稳定状态，此时的实际控制效果与传统的模糊控制人工智能控制效果类似，主要由小幅逼近方式逐渐逼近最优控制目标。
在工况发生大幅波动时（系统外部干扰因素所致）系统应识别为不稳定状态，此时将以机器感知、机器预判模型为主要依据，预测被控参数的未来短期变化，实现预测式大幅调节。这种预判，由于不能全面预测外部干扰因素的所有可能变化，因此存在少数误判可能，此时可以根据实时数据波动情况来对比曾经作出的预测值，通过补偿模操作控制进行适量补偿修正。 需要强调的一点，基于模糊数学理论的机器学习解决不了模拟人的行为。若你的技术路线基于此，则注定竹篮打水一场空。
智能化系统运行好坏的前提是产线数据采集的干净程度。事实上，生产产线每分每秒产生的数据，均掺杂着一些脏数据。传感器的瞬间故障，就会造成工业控制中很多采集到的数据可能是无效的、不可能的，这样就会导致数据比较脏。发生脏数据的原因很多，也难以一一彻底清除。无效的数据控制信息，可能对生产作业系统产生副作用。把“脏数据”清洗干净，或者把“不成型”的数据成型，再非常准确的反馈到生产设备的控制上，才能有卓越的控制效果。所以，非常有必要对产线数据进行精心的清洗！
数据的清洗工作一般采用实时数据库的数据处理机制，对数据进行ETL处理后加以应用，数据处理效率达到毫秒或者秒级。若有必要，再把这些数据写入关系数据库。 实现数据清洗的技术方式很多，无论采用什么技术方式，均要以性能目标的定位关联起来考虑。性能目标定位的核心就是系统需要的执行效率，是毫秒级还是秒级！大部分应用秒级就可以了，但有一些应用必须要到毫秒级！
控制数据的大延迟、大滞后，是流程型生产企业普遍存在的现象。生产线的不同设备相互之间总是存在着千丝万缕的必然联系。从这些设备采集到的实时数据，由于滞后等原因，相互之间的关联可能不在一个时间轴上。而产线很可能存在多个时间轴。生产设备之间的数据大滞后、大延迟也可能不是固定。
所以，找到时间轴的焦点，就是准确找到数据大延迟的时间，各个设备数据大延迟的时间。
数据大延迟的时间，往往不是固定的，但却遵循着产线特定的规律。同一产线，时间延迟也会存在动态偏移，时间的偏移也存在着特定的规律。实际经验来看，找到数据大延迟的时间及偏移规律，就找到了控制数据关联匹配的核心。剩下的工作就变得简单多了。 只有把多设备、多控制点数据结合数据大延迟时间及偏移规律，按照业务合理对接起来，让设备不同的时间点上的数据相互关联，然后再判断出设备指令方向，再计算对冲量值，就能发挥设备最优特性。
针对一条生产线开发设计完全符合生产要求的智能化控制系统，可行，但不推荐这样的做法。
设计的出发点，应该是站在平台化的思想基础上。就是运行的系统与工艺的描述彻底分离！
运行系统与工艺过程、工艺参数不能分离，只能适用单一的生产环境，无法规模化复制到其他企业或者其他的领域中。
另一方面，实际实施过程中，大概率不可能一步到位的实施完所有需要控制的节点、或者控制目标，需要逐步完善。若需要循序渐进，逐步完善，那么牵一发而动全身的灾难是无法控制的。长久来看系统实施，注定是失败的。
鉴于此，以平台化设计思想的智能化系统，就显得优势充分。无论设备改造，或者增加控制节点、控制范围时，无需升级控制系统。只需要完善对工艺流程、工艺参数的完善即可。
运行系统与工艺过程、工艺参数分离后，各自可以独立升级。工艺过程、工艺参数可以作为一个独立的描述文件，如XML方式，或者存放在数据库中。系统运行的基础是工艺过程。工艺参数的描述文件。这样，智能化控制系统就会向越来越稳定、精准的方向发展，同时，适应面也就越来越宽广！
你真的需要这样做！
只要您构建智能化控制系统，OPC协议必不可少。若您的系统没有涉及到这个协议，那基本的判断就不是智能化系统，或者您构造的系统没有生命力！ OPC协议是DCS系统与AI系统之间通信协议，是完成驱动设备操作的唯一有效性技术方式。一方面，基于设备的操作系统DCS与AI系统分离，确保了两者独立运行及独立升级。也能确保AI系统应用的广度。
若您设计的智能化系统需要向互联网发布动态数据，这个协议是首选。可以在物理隔离的生产网络中构建出于互联网单向通信的数据通道。
UDP协议不是必须使用的。关键看用户的应用需求是不是需要向互联网发布数据。与互联网有关系，则必须使用。
设计实施流程型生产企业的智能化控制系统，生产的安全问题，必须要在每一个环节中着重体现出来。生产安全没有小事！有了事，就是大事！
系统的预警、报警、边界限制等这些常规机制、措施必不可少。本文无法全面的描述如何做到生产安全，只能点到为止。但有一个可以参考的指标，供大家借鉴使用。就是您的智能化控制系统的代码量对于安全性处理的比例是不是达到了85%以上。这个指标是首要的，更是安全防护的一道金盾。 另外，系统投产后，给出的操作规程是否详尽，也要引起重视。企业老的操作规程与智能化系统之间是否有矛盾的地方，要协助企业调整过来。
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交流邮件：suibaohua@ridic.top
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引言：
阴阳、五行、八卦、天干、地支，这些古朴的中国传统文化，涵盖了自然界中绝大多数事物的发展规律，对于计算机世界也不例外。
本文将与您一道，深入探讨一下计算机世界的阴阳五行，也从另一个角度来窥探一下中国古老文明与现代文明的关系。
特别声明：本文没有传播封建迷信的意图，只会用事实来讲清一定的道理。如果哪些方面不够严谨，敬请加关注再深入探讨。
计算机的风水，可能也是有的。
先简单的了解一下基本情况。
计算机软件可以对应阴，计算机硬件可以对应阳。
计算机内部是靠二进制运行的，0对应阴，1对应阳。
软件代码内，FALSE对应阴，TRUE对应阳。
五行：金木水火土。
计算机硬件，五大组成：输入、输出、CPU、控制器（扩展控制总线）、存储器（扩展数据总线）。 计算机软件，五大组成：输入、输出、业务处理、控制规则（业务规则）、存储的数据（数据库）。
X86硬件体系的核心就是按照8位或者8位的倍数制造各种芯片。
无论软件还是硬件，一个字节8位（bit）。 操作系统的演变过程：8位操作系统，16位操作系统，32位操作系统，64位操作系统。都是以8的倍数发展。
键盘上0-9，十个数字。
打不死，永远热火的软件系统，一级菜单，基本保持十个。只要不是十个，早晚被淘汰。
地支：“子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥称为十二地支。
如，计算机键盘上F1-F12，一共12个。若不是12个，销售不好，早晚淘汰。
若一个消费者，购买一个电脑，必要的装备有：主机，键盘，显示屏，鼠标，音响。看看，5个基本部件。少了哪个，恐怕都是不行的。音响可以不要，但是不是觉得别扭呢？
这些部件，对应的五行：主机（火），键盘（土），显示屏（金），鼠标（水），音响（木）。
从以上的简要说明中，可以看出计算机世界里面，无论硬件还是软件，都巧合的与阴阳五行有着密切的关系。
历史上，曾经出现过很多计算机硬件的体系，最终只有冯诺依曼体系被广泛应用，我们现在的电脑，无论什么品牌，使用什么操作系统，均是遵循冯诺依曼计算机体系。不是这个体系，早就消亡啦。
在软件领域，如微软的Office，一级菜单永远保持十个，二级菜单不会超过12个，三级菜单，包括各种按钮，不会超过60个。60，这个数字，就是一个甲子。一个甲子，就是十个天干与十二地支奇奇相对、偶偶相配后的结果。
你的软件若不是这样安排，看看你的软件生命力能有多强？