★北京和利时工业软件有限公司刘栋

传统的决策支持系统虽然能够处理部分工艺决策，但在处理复杂且动态变化的工艺流程时，存在响应滞后和精度不高的问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是机器学习和深度学习的进步，AI在提升决策效率和准确性方面展现出巨大潜力。AI辅助决策支持系统通过强大的数据分析能力，能够实时监控、优化工艺流程，帮助决策者更好地应对生产中的挑战，并提升资源利用效率与生产安全性。因此，探索AI在流程工业中的应用，对推动行业智能化升级具有重要的现实意义。

1　AI辅助决策支持系统的基础原理与适用背景

1.1　核心AI技术与决策机制概述

人工智能技术在模式识别、过程预测和实时优化等方面展现出广泛的适应性，正在成为流程工业智能化转型的重要推动力。借助机器学习、深度学习等方法，AI系统能够从复杂的工艺数据中提取关键变量之间的耦合关系，训练预测模型并动态调整参数，实现对工艺状态的精准识别与优化控制。在流程工业中，AI主要应用于故障预警、生产调度、质量控制和能效优化等场景，显著提升了系统的响应速度与稳定性[1]。与传统依赖经验或静态规则的控制方式相比，AI模型具备自学习能力，能够适应多工况运行要求，增强系统对突发情况的判断与干预能力。目前越来越多的决策系统在设计阶段即强调模型的标准化接口、算法的模块化部署，以满足工业软件集成的兼容性要求，为系统的跨平台应用和可复制推广奠定了基础。

1.2　AI决策系统的演进逻辑与支撑体系

随着工业现场数据量的大幅增长以及数据采集与传输技术的提升，决策系统逐步向智能化、数据驱动方向演进。现代AI辅助决策系统将传感数据、历史趋势、控制反馈等多源信息进行集成，构建动态学习模型，并能基于实际运行状态不断修正优化策略。在系统架构设计上，AI决策系统更加强调“规范性设计”和“平台化运行”，包括统一的数据接口标准、灵活的算法接入机制和清晰的模型评价指标体系，从而确保系统在不同行业环境下具备良好的适配能力。

1.3　流程工业的典型特征与AI实用价值

流程工业具有系统连续性强、操作变量多、过程耦合紧密、非线性特征显著等特点，尤其在石油化工、冶金等领域更为典型。工艺流程通常伴随高温高压、大流量与实时响应要求，任何一个环节的异常波动都可能引发连锁反应，影响整个系统的安全性与产品质量。在这种背景下，传统的静态控制策略和事后调整机制难以满足高稳定性、高效率的生产需求。AI辅助决策系统通过实时采集如温度、压力、流量、组分等关键参数，基于历史数据构建动态模型，对系统运行趋势进行预测，并提前给出控制建议，帮助操作人员实现“前馈式调节”。此外，通过对设备运行状态的持续跟踪，AI系统也能预测性识别可能发生的故障，为维修计划和资源配置提供决策支持。更重要的是，当前不少企业在推进系统部署时，已将行业内通用的控制技术规范、能效评价指标、模型稳定性要求等作为验收依据之一，AI系统在实施过程中能够适应这些标准化参数的调用与对照，提升了实施的规范性与可量化性，强化了智能决策的实际成效。

2　面向复杂工艺流程的AI辅助决策支持系统架构

2.1　系统架构设计与模块划分

AI辅助决策系统在流程工业中的应用，通常采用“感知—认知—决策—执行”四层架构，以适应高耦合度、高非线性和连续性生产的需求。系统由数据采集层、数据分析层、模型计算层、执行响应层和应用层构成，各环节既独立运作又紧密协同，构建出完整的智能控制闭环，如图1所示。在数据采集层，系统通过工业控制网络实时获取生产现场的核心参数，如温度、压力、流速、浓度等，来源包括DCS系统、边缘传感设备和在线检测平台[2]。数据的全面性和稳定性是系统运行的基础。数据分析层则负责数据清洗、特征提取与归一处理，并通过标准化接口接入上层建模模块，确保数据结构统一、可溯源。模型计算层是系统的“智能大脑”，集成了预测算法、优化逻辑与工况识别模型。不同于传统以固定模型为主的结构，该层具备模块化算法调用能力，可针对不同生产场景切换控制策略，如使用神经网络预测物料消耗趋势，或应用遗传算法进行参数调优。系统还支持模型动态更新机制，可结合运行反馈对模型进行周期性修正，提升了系统的适应性与鲁棒性。决策执行层与控制设备相连，将优化结果快速转化为调控指令，实现自动化反馈闭环控制。该层系统通常具备多层冗余设计与响应机制，确保关键节点具备容错能力与安全联动功能，符合工业控制系统安全性设计通则的要求。应用层可视化展示决策结果与系统状态，包括生产调度优化、设备预测维护、能耗分析与优化、质量预测与分析等。整套系统在设计过程中注重模块标准化与跨平台部署能力，支持与主流工业控制平台无缝集成，便于后续运维与技术升级，同时满足流程行业“智能工厂”场景中的结构兼容性与接口通用性需求。

图1流程工业AI辅助决策系统架构图

2.2　数据驱动与模型集成机制

流程工业是典型的高频、多变量数据场景，系统构建过程中需基于实际运行特征，形成以数据驱动为核心的模型集成机制。通过统一数据管理平台整合结构化工艺数据与非结构化运维数据，构建企业级数据资源池，为AI算法提供训练、验证与在线迭代基础。系统采用混合建模策略，不依赖单一算法，而是在不同工况下动态组合最优模型。例如，系统在稳定生产阶段优先选用规则模型提高响应速度；在负荷波动或设备异常状态下，调用深度学习模型进行复杂关系识别与预测补偿。为了保障系统运行的标准一致性，所有模型需符合预设的性能评估机制，包括预测精度、响应时效、收敛稳定性等参数，并定期开展在线评测与效果回溯。与此同时，系统高度重视数据安全与模型可信度问题。在数据治理方面，构建了完善的权限管理、访问审计与加密存储机制，确保各级数据流转合规可控。模型管理平台则配备了异常识别与输出可信度校验功能，针对模型预测结果设置可信区间，并对关键异常数据触发审核流程，保障预测决策的可靠性。数据驱动机制的另一个关键是自适应学习能力。系统具备持续接收新数据并在线微调模型的能力，通过引入迁移学习、参数冻结、经验迁移等方式，实现“边运行、边优化”，以适应生产工况的渐变与扰动[3]。该闭环流程涵盖了从企业级数据资源池出发，通过模型训练与派发、性能评估、异常检测与自适应学习，再到版本修正与保障统查的全过程，构建了一个高度可控、持续优化的AI模型管理体系，如图2所示。

图2数据驱动下的AI模型管理与优化流程图

3　AI辅助决策支持系统在流程工业中的应用

3.1　石油化工行业中的AI决策支持应用

石油化工行业作为流程工业的重要组成，其生产连续性高、工艺复杂、能耗集中，对系统稳定性和调控精度要求极高。传统调度与工艺控制主要依赖经验规则，难以快速响应高频波动或耦合过程中的异常行为。AI辅助系统的引入，打破了此类瓶颈。在生产调度方面，系统融合实时运行数据、库存状态与市场需求预测，构建柔性排产模型[4]。系统通过对原油性质与目标产品结构的优化匹配，实现动态切割策略调整，提升了原料利用效率。在实际案例中，该系统帮助某大型装置在不增加原料投放的前提下，提高了轻质油收率，达到了单位能耗指标优化目标。在工艺控制层面，AI模型可对关键参数如温度梯度、塔板压降等建立动态预测模型，实现提前调节。例如在催化重整装置中，系统通过工况识别模型辅助操作人员稳定辛烷值，降低了波动带来的损耗与安全风险。相比传统模型，该系统在多工况转换时展现出更高的稳态保持能力，控制品质指标偏差率下降显著。此外，AI还在设备预测维护中发挥积极作用。以换热器管理为例，通过采集换热效率、压差变化与运行周期等数据构建健康评估模型，系统可提前提示清洗时间与风险点，延长运行周期并减少能耗浪费。

3.2　冶金行业中的AI决策支持实践

冶金行业生产环节链长、能耗大、变量复杂，是AI辅助决策系统落地的另一关键场景。特别是在高炉炼铁和电弧炉炼钢中，AI系统通过对工况变化的快速感知与参数调整，提升了作业稳定性和能源利用率。在高炉工序中，AI模型基于炉温、风量、炉顶压力等多变量构建耦合预测系统，可识别出产能波动的诱因，自动提出焦炭比优化建议，实现原燃料结构与冶炼稳定性的双向平衡。系统的响应速度较人工操作明显提升，产铁波动情况得到有效抑制，对照工艺控制规范中关于稳定产能的关键要求，达到了较高的一致性。在电弧炉炼钢过程中，系统结合电流波形、金属温度和合金成分动态建模，实现冶炼节奏预测与电极调节同步控制。通过提前识别电弧偏移与不充分熔化风险，AI系统协助操作员精准调整加料时机，不仅优化了用电过程，还提升了钢材成分的控制稳定性。在部分试点企业的实际应用中，系统表现出良好的能效优化效果，电力资源的调配更加合理，整体能源利用效率获得显著改善，并符合企业制定的能效评估标准。与此同时，冶金行业涉及大量能源介质系统，如蒸汽、电力、煤气等的联动平衡，AI系统通过优化能源流网络，构建能流供需预测模型，实时调整负荷配置，缓解峰值冲击，实现成本控制与系统协调运行的目标。

3.3　系统应用成效与综合评估

AI辅助决策系统在流程工业中的应用，不仅改善了操作方式，更推动了企业在智能化与标准化并行发展方面取得实效[5]。系统以模型驱动的闭环优化机制，实现了从“经验式控制”向“预测型决策”的转型，使关键变量的响应延迟缩短、控制质量提升。从整体效果看，系统在调度灵活性、产能释放、能源利用等方面表现突出。如在多个试点项目中，生产节奏更紧凑、能耗指标下降、产品合格率提升，均可量化对照企业KPI考核体系。通过全局数据整合与工艺环节联动，系统有效打破了传统生产管理中的信息孤岛问题，使各单元间实现数据互通与动态协同，进一步提升了生产过程的整体响应速度与优化决策的覆盖广度。部分实施企业已将AI系统输出指标纳入年度质量与运行评估体系，作为数字化水平考核的支撑依据之一。在系统可推广性方面，平台设计强调“结构通用化、接口标准化、模型模块化”的原则，支持与主流工业软件、控制平台对接。各模块可按需部署、独立维护，有利于在不同行业间实现快速复制与场景迁移，推动系统从点状应用向平台化演进。在实际推广过程中，AI辅助决策系统的应用不仅优化了生产与管理环节，还推动了企业运营模式的深度变革。系统基于大数据和模型决策，使工艺管理由经验主导转向数据驱动，大幅提升了管理透明度和执行规范性。以某大型石化企业为例，AI系统投入使用后，打破了生产单元间的信息壁垒，构建了统一的调控标准，显著增强了运营协同效率。与此同时，通过优化工艺参数、减少非计划停机与延长设备寿命，系统有效降低了运营成本，提升了市场竞争力。更重要的是，部分企业已开始探索将AI系统从生产控制延伸至供应链协同与能源管理，推动数字化工厂向更高层次发展，实现了从局部优化到全局赋能的智能升级。

3.4　标准导向下的实施经验与模式建议

从典型案例实施过程看，AI辅助决策系统在流程工业中推动标准化落地已逐步形成较成熟路径：首先以数据建模接口、预测算法评价体系等为基础构建统一的应用框架，确保系统设计阶段即具备可对照的规范结构；依据工艺控制与能效管理等相关技术规范，明确了关键变量控制范围、预测误差容忍度、设备维护阈值等评价标准，为系统部署和调优提供了操作依据。系统应用后，企业普遍反馈在“响应速度、预测精度、能效指标”三方面的提升最为显著。建议今后在AI系统推广过程中，将“标准适配性评估”纳入建设初期流程，并设立“成效对照表”作为部署闭环的重要参考，有利于实现模型复用与经验迁移，推动行业整体向智能化与规范化并进。与此同时，AI系统的推广也对用户培训与运维模式提出了更高要求。在实施过程中，企业普遍建立了完善的系统使用培训体系，通过分级培训与模拟操作，帮助操作人员快速掌握AI辅助决策工具的操作逻辑与异常应对方法，推动企业从传统经验模式向智能化决策模式顺利过渡。此外，系统运维机制也逐步标准化，设立了专门的技术支持团队，负责系统运行监测、模型更新与异常响应，确保系统上线后持续稳定运行，有效保障了智能决策体系的长效应用与迭代升级。

4　结语

在流程工业持续迈向智能化的背景下，AI辅助决策支持系统不仅是一项技术工具，更是一种推动工业运行逻辑重塑的深层力量。它通过对复杂工艺流程的精准感知与智能演算，打破了传统经验驱动模式的瓶颈，使工业系统具备了自适应、自优化、自进化的能力。在石油化工与冶金等高复杂度行业，AI的嵌入不只是提升了局部效率，更重构了决策的科学性与管理的系统性。未来，随着数据基础的持续完善与算法性能的不断进化，AI将进一步深度嵌入流程工业的全生命周期管理中，成为企业提升核心竞争力、实现绿色高效发展的关键引擎。

作者简介：

刘　栋（1977-），男，河北张家口人，高级工程师，硕士，现就职于北京和利时工业软件有限公司，主要从事工业自动化、信息化以及智能化相关产品及方案的市场开拓及经营管理工作。

参考文献：

[1]王云杰,牛娜娜,李靖波,等.大数据环境下的人工智能辅助决策支持系统[J].电子元器件与信息技术,2024,8(10):265-267.

[2]陈宏志,林秀峰.一种辅助决策智能体及与生成式AI的联合应用[J].计算机技术与发展,2024,34(10):134-139.

[3]孙铭宇.AI辅助群体决策的增强效果研究[D].武汉:华中科技大学,2024.

[4]王高峰,刘佳霖.AI辅助决策信任失准问题研究[J].自然辩证法研究,2025,41(2):67-73+103.

[5]杨惠丽,周蕾,张慧君,等.人工智能使用过程中自动化偏差文献述评与研究展望[J].科技管理研究,2024,44(21):240-246.

摘自《自动化博览》2025年6月刊