大量的企業和企業家都認識到資料智慧就是生產力，就是企業的效益！
流程工業的發展困境，當下流程製造業的幾個痛苦：
1）第一是投入大、利潤率低，每進行一項技改都要投入大筆資金；
2）第二是價格週期性波動，總有那麼幾年在盈虧平衡線上掙扎；
3）第三是產品同質化，競爭非常激烈，誰成本控制得好誰活得下來；
做一次上料裝置的改造可能要花上億，每年出現意外停工檢修的損失有幾千萬，這代價是大的；
等一次重大的工藝進步需要幾十年，以鍊鋼為例我們從1952年才出現轉爐鍊鋼，1970年才開始底吹，之後幾十年工藝基本框架沒有變過，這週期是長的；
依賴技術工人的經驗和判斷，好不容易搞了個專家系統，發現效果差大家用不起來，這中間是不透明的；
而阿里雲作為高技術企業進入工業製造領域，瞄準的就是這些痛點。
工業大腦的最佳化思路：
我們在想，有沒有一個方法，能讓我們在不進行大規模硬體和工藝改造的前提下，憑空提升1%的利潤？如果有，那這些利潤從何而來？
答案是：以資料預測技術的發展，給了我們快速的、清晰的、短週期的最佳化可能；
傳統上大家理解生產工藝和控制是這個邏輯：因為生產各個要素存在波動，所以我要一方面在工藝引數的控制上留出空間，讓生產的水平高於波動上限；另一方面，拼命管理，讓工人們自己想辦法把波動幅度壓下去；比如買更穩定的煤，比如績效考核，比如下規定防止跑冒滴漏……
工業大腦走了另一條路：
如果我們的預測技術成熟，那麼就可以跟著曲線的波動進行控制，也就可以把這部分利潤擠出來；所以，我們做不了工藝原理的改造（這往往要幾十年），做不了裝置的更新迭代（這基本要幾年時間），但是我們可以用幾個月的時間，把你現有的裝置效能發揮到頂；這是個短週期、快速見效、低投入——但是高技術的事兒；做不了20%，30%，做個1%到5%，還是可以的。
工業大腦就是在現有的工業化和資訊化基礎之上，以「資料」為核心，把工業產品的全生命週期（ 研發、物資供應、生產、裝配、包裝、儲存/物流、使用）的資料，感測器、機器、裝置、設施、工廠等物理實體的資料，工業資訊化應用的資料，人和流程的資料等等，進行融合加工處理，打通各個環節，形成工業的數字孿生，將人工智慧和最佳化等演算法相結合，提升工業能力，創造增量價值。
所謂核心的資料可以是以下這些資料：
▶ 生產類資料：包括MES中的工藝、計劃、排程、庫存、質量等生產過程中使用、產生的各類資料，也包括與ERP、PLM等上游資訊化系統經過整合而來的資料，這是車間生產的主線。
▶ 裝置類資料：各類數字化裝置的狀態資訊及製造引數等，透過裝置物聯網或SCADA等系統採集而來，這類資料具有密度大、實時性強等特徵，是保證裝置正常生產與產品質量的基礎。
▶ 外圍資料：包括能耗資料、廢水廢氣排放資料等，對這些資料進行深入挖掘，也將會對降本提質增效有很大的促進作用。
工業大腦為工業企業融合了各個環節各類資料，在實體層面把資料打通，建立工業資料模型，形成工業的資料資源平臺。然後，在工業資料模型之上，提供控制最佳化、排程排產、預測性維護、工業視覺、供應鏈、工業知識圖譜等各種AI能力。其次，工業大腦提供強大的計算能力，能夠處理海量實時的工業時序資料。工業大腦最佳化工業製造流程，為企業實現降本、增效、提質等目標。
如何幫助企業帶來價值
傳統的APC僅實現了自動化控制，在此基礎上透過資料智慧實現提升、最佳化，強調增量的價值。透過四個行業案例進行說明工業大腦在控制最佳化中為企業帶來的價值：
案例一：工業大腦助力水泥行業實現迴轉窯能耗最佳化
在原有迴轉窯控制中，會有DCS，先進的產線會上APC。APC能實現分解爐溫度、篦冷機等的精確跟蹤控制。但是究竟最優的分解爐溫度設定是多少，最優的窯頭喂煤量是多少，傳統的APC系統解決不了這個問題。
而工業大腦，可以與APC系統實現協同。透過實時採集迴轉窯的生產過程資料、基於阿里雲的海量資料與計算能力，透過預先建立的模型實現對質量與能耗的實時預測，並且識別全流程的各種複雜工況，然後再利用阿里雲的大規模最佳化求解能力，計算出在滿足當前質量要求前提下，最優的分解爐溫度是多少，最優窯頭喂煤量是多少，最終實現迴轉窯的能耗降低。
案例二：工業大腦在鋼鐵行業中最佳化加熱爐
熱軋加熱爐是每個鋼鐵廠熱軋過程的能耗大戶，每一根鋼坯均需要加熱到一定溫度後，才能進行後續的軋製操作。加熱爐自動化控制程度較高，對應的IT環境建設完備度好，資料異常值較少，噪聲也較低；資料的溫度時序變化較為平滑，經過差分操作可以轉化成平穩時間序列，滿足資料建模需求。
熱軋加熱爐一般分預熱段、加熱段、均熱段三段進行加熱，每段均會有空氣流量、煤氣流量的調節閥，並且每段均會測量爐膛內的溫室與煙氣殘氧量。因此首先我們從加熱爐的海量測點資料中，找出了影響加熱爐單位能耗的關鍵因素。找出關鍵因素後，我們利用機器學習方法，建立了每段空氣流量、煤氣流量、殘氧量與最終單位能耗的預測模型，然後採用最佳化求解方法，以能耗最低為目標，出鋼溫度作為約束，求得對每段的空氣流量、煤氣流量進行實時最佳化推薦，實現最終在保證溫度達到工藝要求的前提下，實現煤氣消耗降低。
依託阿里雲工業大腦，基於離線歷史資料進行分析，對演算法模型訓練，在訓練基礎上推薦關鍵引數值。引數值推薦以平板或者螢幕展現方式給到操作人員，經操作人員核實研判後，人工手動進行引數值更新。
案例三：工業大腦為垃圾焚燒大幅提升效率
目前城市有許多的生活垃圾需要處理，這些垃圾大部分會送到垃圾焚燒發電廠進行焚燒發電。生活垃圾的成分相當複雜，目前現場主要是依賴人工經驗調整，蒸汽的波動非常大，對裝置也造成一定影響，並且垃圾發電廠的焚燒處理能力也忽上忽下，極不穩定。人工操作，會根據當前的垃圾情況、送風情況，判斷什麼時候推料能保證蒸汽量的穩定，但人的操作有很大的隨意性。我們透過資料分析，發現垃圾焚燒爐的燃燒過程具有非常大的滯後性，推垃圾進去燃燒後，需要幾十秒後蒸汽量才會變化。因此首先我們用資料分析的方法，找到每個垃圾焚燒爐的滯後時間，然後基於滯後時間k，構建當前t時刻的垃圾推料、送風量等相關操作變數與t+k時刻蒸汽量的預測模型，然後基於這個模型，實時預測未來蒸汽量的變化趨勢，然後計算出當前理想的推料時間，從而實現蒸汽量的穩定。
案例四：化工行業迴圈流化床能耗最佳化
迴圈流化床鍋爐，是一種常見的能源動力裝置，廣泛應用於電力、化工等行業。它的主要原理，是不斷燃燒煤，進而產生蒸汽，從而為整個生產線提供能源。透過對鍋爐的工藝流程進行抽象，我們抽象出中鍋爐的整個燃燒過程，整個鍋爐的運作包括煙氣流、水流、蒸汽流。其中鍋爐燃燒最核心的部分，在於爐膛中的燃燒化學反應。而這種燃燒的化學反應，從內部透視來看，就是一個實時燃燒溫度場，在這個溫度場中，基於測量的資料，就能清晰分析出當前燃燒的溫度分佈是否均勻、燃燒是否充分、燃料量與風量的配比是否合理，從而指導最終的鍋爐燃燒控制。基於對鍋爐燃燒過程的理解，以及對於海量資料的挖掘分析，我們在某石化公司，建立了一整套鍋爐燃燒最佳化應用系統，實現了多爐彈性排程與單爐實時最佳化，最終實現了鍋爐噸蒸汽煤耗降低2.6%，每年節省千萬燃煤成本。
工業大腦的智慧能力
工業大腦融合企業的資料之後，可以從單點智慧，到區域性智慧，再提升到全域性智慧，做到跨流程、跨部門、跨鏈路的智慧化。以恆逸石化為例。
一般在石化企業，會有提供能源動力的鍋爐，也會有精餾塔，以及公用的冷卻塔。最開始，我們針對每臺鍋爐、每個塔、每個迴圈水泵進行智慧最佳化，去降低每個單點裝置的能耗。後來我們發現，在一個廠中，這裡單點組合在一起，形成了一些區域性的過程子系統，比如幾臺鍋爐共同供應全廠所需的蒸汽，多個精餾塔上下流進行串接形成一個工藝子過程。這些區域性的子過程，存在最優負荷分配最佳化，存在前後工序的協調最佳化，因此我們繼續針對這些子系統進行智慧最佳化，形區域性智慧。
再來看整個工廠，會包括供應鏈管理、生產管理、資產管理、物流管理、銷售管理，對應的就是整個生產決策的閉環，而我們最終做的就是將這些全域性的決策環節串接起來，形成真正的全域性智慧，從而使企業真正實現全域性的效益最優。
大量的企業和企業家都認識到資料智慧就是生產力，就是企業的效益！
流程工業的發展困境，當下流程製造業的幾個痛苦：
1）第一是投入大、利潤率低，每進行一項技改都要投入大筆資金；
2）第二是價格週期性波動，總有那麼幾年在盈虧平衡線上掙扎；
3）第三是產品同質化，競爭非常激烈，誰成本控制得好誰活得下來；
做一次上料裝置的改造可能要花上億，每年出現意外停工檢修的損失有幾千萬，這代價是大的；
等一次重大的工藝進步需要幾十年，以鍊鋼為例我們從1952年才出現轉爐鍊鋼，1970年才開始底吹，之後幾十年工藝基本框架沒有變過，這週期是長的；
依賴技術工人的經驗和判斷，好不容易搞了個專家系統，發現效果差大家用不起來，這中間是不透明的；
而阿里雲作為高技術企業進入工業製造領域，瞄準的就是這些痛點。
工業大腦的最佳化思路：
我們在想，有沒有一個方法，能讓我們在不進行大規模硬體和工藝改造的前提下，憑空提升1%的利潤？如果有，那這些利潤從何而來？
答案是：以資料預測技術的發展，給了我們快速的、清晰的、短週期的最佳化可能；
傳統上大家理解生產工藝和控制是這個邏輯：因為生產各個要素存在波動，所以我要一方面在工藝引數的控制上留出空間，讓生產的水平高於波動上限；另一方面，拼命管理，讓工人們自己想辦法把波動幅度壓下去；比如買更穩定的煤，比如績效考核，比如下規定防止跑冒滴漏……
工業大腦走了另一條路：
如果我們的預測技術成熟，那麼就可以跟著曲線的波動進行控制，也就可以把這部分利潤擠出來；所以，我們做不了工藝原理的改造（這往往要幾十年），做不了裝置的更新迭代（這基本要幾年時間），但是我們可以用幾個月的時間，把你現有的裝置效能發揮到頂；這是個短週期、快速見效、低投入——但是高技術的事兒；做不了20%，30%，做個1%到5%，還是可以的。
工業大腦就是在現有的工業化和資訊化基礎之上，以「資料」為核心，把工業產品的全生命週期（ 研發、物資供應、生產、裝配、包裝、儲存/物流、使用）的資料，感測器、機器、裝置、設施、工廠等物理實體的資料，工業資訊化應用的資料，人和流程的資料等等，進行融合加工處理，打通各個環節，形成工業的數字孿生，將人工智慧和最佳化等演算法相結合，提升工業能力，創造增量價值。
所謂核心的資料可以是以下這些資料：
▶ 生產類資料：包括MES中的工藝、計劃、排程、庫存、質量等生產過程中使用、產生的各類資料，也包括與ERP、PLM等上游資訊化系統經過整合而來的資料，這是車間生產的主線。
▶ 裝置類資料：各類數字化裝置的狀態資訊及製造引數等，透過裝置物聯網或SCADA等系統採集而來，這類資料具有密度大、實時性強等特徵，是保證裝置正常生產與產品質量的基礎。
▶ 外圍資料：包括能耗資料、廢水廢氣排放資料等，對這些資料進行深入挖掘，也將會對降本提質增效有很大的促進作用。
工業大腦為工業企業融合了各個環節各類資料，在實體層面把資料打通，建立工業資料模型，形成工業的資料資源平臺。然後，在工業資料模型之上，提供控制最佳化、排程排產、預測性維護、工業視覺、供應鏈、工業知識圖譜等各種AI能力。其次，工業大腦提供強大的計算能力，能夠處理海量實時的工業時序資料。工業大腦最佳化工業製造流程，為企業實現降本、增效、提質等目標。
如何幫助企業帶來價值
傳統的APC僅實現了自動化控制，在此基礎上透過資料智慧實現提升、最佳化，強調增量的價值。透過四個行業案例進行說明工業大腦在控制最佳化中為企業帶來的價值：
案例一：工業大腦助力水泥行業實現迴轉窯能耗最佳化
在原有迴轉窯控制中，會有DCS，先進的產線會上APC。APC能實現分解爐溫度、篦冷機等的精確跟蹤控制。但是究竟最優的分解爐溫度設定是多少，最優的窯頭喂煤量是多少，傳統的APC系統解決不了這個問題。
而工業大腦，可以與APC系統實現協同。透過實時採集迴轉窯的生產過程資料、基於阿里雲的海量資料與計算能力，透過預先建立的模型實現對質量與能耗的實時預測，並且識別全流程的各種複雜工況，然後再利用阿里雲的大規模最佳化求解能力，計算出在滿足當前質量要求前提下，最優的分解爐溫度是多少，最優窯頭喂煤量是多少，最終實現迴轉窯的能耗降低。
案例二：工業大腦在鋼鐵行業中最佳化加熱爐
熱軋加熱爐是每個鋼鐵廠熱軋過程的能耗大戶，每一根鋼坯均需要加熱到一定溫度後，才能進行後續的軋製操作。加熱爐自動化控制程度較高，對應的IT環境建設完備度好，資料異常值較少，噪聲也較低；資料的溫度時序變化較為平滑，經過差分操作可以轉化成平穩時間序列，滿足資料建模需求。
熱軋加熱爐一般分預熱段、加熱段、均熱段三段進行加熱，每段均會有空氣流量、煤氣流量的調節閥，並且每段均會測量爐膛內的溫室與煙氣殘氧量。因此首先我們從加熱爐的海量測點資料中，找出了影響加熱爐單位能耗的關鍵因素。找出關鍵因素後，我們利用機器學習方法，建立了每段空氣流量、煤氣流量、殘氧量與最終單位能耗的預測模型，然後採用最佳化求解方法，以能耗最低為目標，出鋼溫度作為約束，求得對每段的空氣流量、煤氣流量進行實時最佳化推薦，實現最終在保證溫度達到工藝要求的前提下，實現煤氣消耗降低。
依託阿里雲工業大腦，基於離線歷史資料進行分析，對演算法模型訓練，在訓練基礎上推薦關鍵引數值。引數值推薦以平板或者螢幕展現方式給到操作人員，經操作人員核實研判後，人工手動進行引數值更新。
案例三：工業大腦為垃圾焚燒大幅提升效率
目前城市有許多的生活垃圾需要處理，這些垃圾大部分會送到垃圾焚燒發電廠進行焚燒發電。生活垃圾的成分相當複雜，目前現場主要是依賴人工經驗調整，蒸汽的波動非常大，對裝置也造成一定影響，並且垃圾發電廠的焚燒處理能力也忽上忽下，極不穩定。人工操作，會根據當前的垃圾情況、送風情況，判斷什麼時候推料能保證蒸汽量的穩定，但人的操作有很大的隨意性。我們透過資料分析，發現垃圾焚燒爐的燃燒過程具有非常大的滯後性，推垃圾進去燃燒後，需要幾十秒後蒸汽量才會變化。因此首先我們用資料分析的方法，找到每個垃圾焚燒爐的滯後時間，然後基於滯後時間k，構建當前t時刻的垃圾推料、送風量等相關操作變數與t+k時刻蒸汽量的預測模型，然後基於這個模型，實時預測未來蒸汽量的變化趨勢，然後計算出當前理想的推料時間，從而實現蒸汽量的穩定。
案例四：化工行業迴圈流化床能耗最佳化
迴圈流化床鍋爐，是一種常見的能源動力裝置，廣泛應用於電力、化工等行業。它的主要原理，是不斷燃燒煤，進而產生蒸汽，從而為整個生產線提供能源。透過對鍋爐的工藝流程進行抽象，我們抽象出中鍋爐的整個燃燒過程，整個鍋爐的運作包括煙氣流、水流、蒸汽流。其中鍋爐燃燒最核心的部分，在於爐膛中的燃燒化學反應。而這種燃燒的化學反應，從內部透視來看，就是一個實時燃燒溫度場，在這個溫度場中，基於測量的資料，就能清晰分析出當前燃燒的溫度分佈是否均勻、燃燒是否充分、燃料量與風量的配比是否合理，從而指導最終的鍋爐燃燒控制。基於對鍋爐燃燒過程的理解，以及對於海量資料的挖掘分析，我們在某石化公司，建立了一整套鍋爐燃燒最佳化應用系統，實現了多爐彈性排程與單爐實時最佳化，最終實現了鍋爐噸蒸汽煤耗降低2.6%，每年節省千萬燃煤成本。
工業大腦的智慧能力
工業大腦融合企業的資料之後，可以從單點智慧，到區域性智慧，再提升到全域性智慧，做到跨流程、跨部門、跨鏈路的智慧化。以恆逸石化為例。
一般在石化企業，會有提供能源動力的鍋爐，也會有精餾塔，以及公用的冷卻塔。最開始，我們針對每臺鍋爐、每個塔、每個迴圈水泵進行智慧最佳化，去降低每個單點裝置的能耗。後來我們發現，在一個廠中，這裡單點組合在一起，形成了一些區域性的過程子系統，比如幾臺鍋爐共同供應全廠所需的蒸汽，多個精餾塔上下流進行串接形成一個工藝子過程。這些區域性的子過程，存在最優負荷分配最佳化，存在前後工序的協調最佳化，因此我們繼續針對這些子系統進行智慧最佳化，形區域性智慧。
再來看整個工廠，會包括供應鏈管理、生產管理、資產管理、物流管理、銷售管理，對應的就是整個生產決策的閉環，而我們最終做的就是將這些全域性的決策環節串接起來，形成真正的全域性智慧，從而使企業真正實現全域性的效益最優。