作者介绍

    钱锋，自动控制和过程系统工程专家，主要从事化工过程资源与能源高效利用的系统运行智能控制和实时集成优化理论方法与关键技术研究。1961年4月出生于江苏省扬中县。1995年毕业于华东理工大学，获工学博士学位。2015年当选中国工程院院士。

    流程工业制造过程以石油、天然气、矿石、生物质、煤等资源为主要原料，通过包含物理和化学反应、气-液-固多相共存、连续化的复杂工业过程，为国民经济建设提供大宗原材料和能源，也为集成电路、5G、航空航天、高端装备等战略性新兴产业提供高端电子化学品、高分子和合金钢等材料。流程工业包括石油化学行业、化学工业、钢铁行业、有色金属行业、建材行业、生物医药行业等（其产业链见图1所示），是国民经济和社会发展的支柱产业，也是我国经济持续增长的重要支撑力量。
 

图1 主要流程工业制造过程产业链。

    下面以中国的过程工业为例。目前，过程工业面临的挑战和控制策略在发达国家（如美国、英国和德国）是相似的。过程工业是国民经济和社会发展的支柱产业，同时也是制造业大国经济持续增长的重要支撑力量。

    通过数十年发展，我国主要流程工业的生产工艺、装备和生产过程自动化水平都得到了大幅度提升，产业规模和整体实力增长迅速，国际影响力显著提高，目前已成为世界上门类最齐全、规模最庞大的流程工业大国。钢铁、有色金属、水泥等行业的产能均居世界第一，10种有色金属总产量世界第一，石油加工能力和乙烯产量位居世界第二。

    虽然我国是世界第一大流程工业大国，但其总体制造效能与国际先进国家之间仍存在差距，资源、能源与环保的约束以及流程工业的系统复杂性对优化调控、提升其运行效能带来更大挑战。主要体现在以下几点：

    （1）原料属性频繁变化与波动使得连续运行过程呈现时域/空间域的多模态，其多相多组分流程工业过程机理表征与非平稳过程调控存在困难。

    （2）工业装置的大型化影响其反应/传递特性改变，非均一性与强耦合使得系统行为特性描述与调控更加困难。

    （3）流程工业制造过程在开放环境与强约束条件下，面向经济性、稳定性和可控性的多目标调控存在挑战。

    当前人工智能、大数据、区块链、工业物联网等现代信息技术的迅速发展，为解决上述难题提供了很好的契机。制造业是立国之本、强国之基，我国经济要实现高质量发展，必须由制造业的高质量作为支撑保障。“推动制造业高质量发展”已成为我国当前重点工作任务，流程工业的高质量发展必须结合“新一代人工智能发展规划”，通过新兴技术与流程工业的深度融合，加快新旧动能转化，让流程工业从以机械化、自动化为主向数字化、网络化、智能化转变，实现由大国变强国的历史跨越。通过新一代人工智能和现代信息技术与制造流程的深度融合，深入研究流程工业制造过程智能优化调控机制，从流程工业制造过程机理表征与认知、制造过程多目标自主协同调控、制造系统跨层人机物融合智能决策三个方面开展前沿基础和应用基础研究，抢占先机，聚力攻克智能制造关键技术，形成具有自主知识产权的优化调控软件和系统，推动产业升级和技术进步，推进流程工业实现创新驱动的高质量发展，助力制造强国目标实现，同时引领世界在流程工业智能制造方面的技术突破。

    针对流程工业制造过程调控机制的认知和决策，从流程工业过程行为特性表征与认知、制造过程多目标自主协同调控机制、制造系统跨层人机物融合智能决策等三个前沿科学问题层面开展研究（图2）：

图2 三个科学问题。

    （1）如何表征微观尺度流程工业机理和宏观尺度系统运行特性的构效关系，基于流程工业机理实现海量数据/模式的因果性解释。

    （2）如何描述多时空尺度流程工业动态耦合特性，实现安全、环保、质量、效益多目标下多控制系统的主动协同。

    （3）如何通过人机物三元融合，增强开放环境下制造过程决策鲁棒性，推进大规模制造系统计划、调度和优化操作的一体化。

    通过以上三方面的前沿基础理论与方法研究，将瞄准学科发展的国际前沿，紧密围绕国家、区域及行业经济发展对智能制造、绿色制造和高端制造的重大战略需求；通过新一代人工智能技术与流程制造的深度融合，研究流程工业制造过程智能优化调控机制，加强原始创新能力，系统解决基础研究和应用基础研究中的重大科学问题，强化科技创新策源功能，推动我国制造业产业链高端化、供应链现代化、价值链最大化，助力产业链、供应链安全稳定，从而点燃经济高质量发展新引擎，启动社会发展加速器。

    引用信息：Feng Qian.The Future of Smart Process Manufacturing [J]. Engineering, 2023, 22(3):20-22.

    http://doi.org/10.1016/j.eng.2022.04.029