在智能化工业时代，传统的流程工业如何利用先进智能设备及新兴技术，帮助企业优化生产，增资降本，加速实现数字化及智能化工厂转型，成为业界需要面临的问题和挑战。

10月20日，艾斯本宣布aspenONE® 软件V12版本全面上市。该版本将人工智能（以下简称AI）嵌入产品组合中，利用云技术为企业级客户提供分析报告，以提升安全性和可持续性，并有效提高企业利润，加速企业实现智能化、数字化工厂。这将成为流程工业与新兴技术结合的一项突破性进展。

据了解，艾斯本从70年代末公司成立伊始，便一直植根于流程行业，其通过给设备装置建模、给整个工厂建设模型，为企业找到提升效益的办法。艾斯本大中华区总经理丁少杰先生在当日举办的媒体交流会上表示：“我们希望通过传统流程行业里的专有知识和行业经验，结合AI相关的新技术，帮助企业快速地实现数字化转型，为企业提高价值，使之成为一个安全、环保、绿色、高效的企业，这是我们希望帮助我们在中国的客户所实现的目标。”

全新工业AI解决方案，加快推进自优化工厂发展进程

“ aspenONE®软件V12版本的发布是工业AI技术非常重要的应用的里程碑” 艾斯本大中华区绩效工程技术总监胡宇湘女士表示。艾斯本的战略是给整个智能化工厂提供一个全生命周期的解决方案，包括设计、运营、运维三个阶段。V12版本是帮助客户加速实现智能化工厂的一个关键里程碑，是一个包括自主学习、自适应、自维护的自优化工厂。

据悉，艾斯本此次发布的aspenONE®软件V12版本拥有史无前例的工业AI混合建模能力，专为流程行业和各类资本密集型企业设计。Aspen Hybrid Models™软件可以从企业资产中获取数据，应用AI技术、化工过程第一定律以及艾斯本的领域专业知识，可以快速地、更广范围地为企业提供更全面更准确的模型。

印度信实工业有限公司卓越技术中心副总裁Karuna Potdar博士对此非常认同：“Aspen Hybrid Models™ 软件是化工领域的一次重大进步，它是将艾斯本工艺流程模型和机器学习相结合的重要一步，并改变了流程工业和工厂优化的游戏规则。”

事实上，艾斯本过去40年为流程行业和各类资本密集型企业构建解决方案，经历了各种挑战，但也从中累积了丰富的经验。aspenONE®软件V12版本使客户可以在没有数据科学专业知识的情况下将AI应用于关键流程中，并为缺乏深入掌握流程知识或经验的新用户提供更好的支持。

为了满足不断增长的用户需求和客户对可持续发展的期待，流程行业已经开始实施数字化转型，并推进企业的卓越运营和创新。aspenONE®软件V12版本的最新解决方案具有更高的建模精度、更深入的企业洞察能力和更合理的的总拥有成本，可以支撑企业不断发展的业务需求，并充分利用新生数字原生劳动力资源，更好地应对这些独特挑战。

艾斯本总裁兼首席执行官Antonio Pietri表示：“流程行业和各类资本密集型企业正经历着不同于以往的供需波动，而想要快速应对各种市场环境，就需要全新的资产优化方案。此外，企业对效率和盈利能力有更高的期望，因此实现可持续发展目标的压力也越来越大。下一代工业AI解决方案将会改变流程行业的工作方式。自优化工厂标志着卓越运营的未来，艾斯本将继续致力于创新并提供解决方案，帮助客户更快实现卓越运营。”

ARC顾问集团高级分析师Peter Reynolds表示：“AI在改善工业流程方面有无限潜力；然而，大多数公司并不具备实施AI的能力。艾斯本嵌入AI的行业特定应用解决方案，将助力企业加速转型。其他技术可能需要资产所有者在复杂的平台和数据科学上作出投资，艾斯本具有嵌入式AI解决方案可以即时助力客户提高利润率及盈利能力。”

AI融入流程工业，中国企业如何走？

虽然AI在今天已被大家所熟知，但对于相对传统的石化等流程工业却算是一项新技术，传统流程工业应该如何与相对新兴的AI技术相结合？在哪些场景可以应用和落地实施？这是流程企业最想了解，也是艾斯本近几年来一直着重探索和努力的方向。在艾斯本看来，至少可以从三个方面进行。

传统的流程模拟。将AI技术用在整个工艺装置的建模，即Hybrid Models建模。通过传统的机理模型加上一些AI技术，可以加速整个装置建模，不仅为客户在运营方面提供优化、提高效率，同时在设计方面也有很大的效率提升，这是其中的一个亮点。

整体生产运营。比如艾斯本提出的工厂自优化概念中的自适应。以炼油厂举例，如果用一般传统的APC或者DMCplus，当工厂模型建立之后，随着工厂操作条件的变化，模型的精度会发生偏离，企业效益可能就会被打折扣。而艾斯本DMC3自适应技术，工厂建立模型之后，随着工厂操作条件的改变，这个模型可以自动做出调整，能够最准确的反映出工厂装置的情况，从而为我们工厂的优化带来最大化的效益。

设备维护，即全生命周期的优化。比如Aspen Mtell技术，艾斯本近两年收购了一家企业，艾斯本因此形成了我们自己的设备预防性诊断技术，此技术结合了大数据分析、人工智能和机器学习功能，能够提前30天甚至更多时间预测到当前设备会的故障，以及造成这个设备故障的原因。记者了解到，Mtell技术为艾斯本在最近亚太的一个流程行业评比中拿到了最佳创新奖。

在这三个方面与AI技术的结合应用上，艾斯本已将其变为可能。

尽管如此，不可忽略的是，AI技术的应用要求企业具备一定的工业大数据积累和应用基础，中国这些传统的流程企业是否具备这样的条件？丁少杰告诉记者，当前中国大型企业应用会相对成熟，已经具备大数据基础和智能化转型的条件。而一些地方的炼油厂事实上在数字化转型的速度非常快，亦愿意投入资金、寻找相关人才。他建议，中国企业可以从流程工业建模、设备预防性诊断、智能化工厂三大方面进行逐步提升。他坚信艾斯本可以帮助中国的企业实现此目标。就像此次推出的aspenONE®软件V12版本，就是为了帮助客户降低门槛、加速智能化数字化转型的过程。
 

附

aspenONE®软件 V12版本的新功能：

-Aspen Maestro™ – Aspen DMC3TM 和Aspen Mtell® 的最新功能，通过指导缺乏经验的新用户构建特定模型或代理，能够更加快速地、自动的开发出更加精确的模型。

-Aspen Deep-Learning IQ™ – 能够构建更准确的模型和预测。

-Aspen Verify™ for Planning – 利用AI获取知识，并计划结果进行核查，预防可能出现的严重错误。

-Aspen Multi-Case™ – 可以轻松地在内部或云中同时运行数千个模拟案例以取得更完整的分析，并使用该结果进行复杂操作，更快地做出更准确的决策。

-Aspen Event Analytics™ – 提供对生产活动的快速洞察。迅速、便捷地调查意外生产活动加快纠正行动决策。监视和检测实时事件，以实现及时的早期干预。

-Aspen MES Collaborative™– 提供企业互联。利用企业级历史数据汇总数据，并连接各种现场数据点以消除数据孤岛。

-Aspen Cloud Connect™– 提供具有高性能和安全性的灵活连接，以便将数据从边缘传输到云端。

-Aspen Capital Cost Estimator Insights™(ACCE) – 通过ACCE和Aspen Enterprise Insights的集成来理顺用户体验，在混合云环境中提供可视化和协同工作流。