• 关键词：                                                                智能生产系统                                                                智能工厂

• 摘要：本文介绍海上智能生产系统，以供参考。

　　认识

　　智能工厂模式的建筑师一直在折磨哲学家几千年的问题：当一个人说“知道”某事意味着什么？具体来说，坐在墨西哥湾沿岸某处舒适的办公室，盯着充满屏幕整齐排列的数字，说一声“知道”是什么意思？能知道数千公里外几十个生产平台都发生什么吗？

　　数字，无论经过多么聪明地分析或仔细地审查，它既没有经验，也没有记忆。通过一项研究，我们来看看人类和机器是如何交互的：

　　“在传感器密集型工作中，强调物质的二元性也对技术代表物理现象这一想法是否适当已有质疑。更宽泛地说，以客观主义和以人为中心的知识观点都基于知识主体与待知对象分离的情况。用这样的观点中，表示需要在知识主体与待知对象之间进行协调。这种分离也许可以解释为什么很多信息系统研究一方面侧重于数据/信息的表示，另一方面将人为解释作为不同的活动。这里的基本假设是：表示是对现实的被动描述。用这样的观点，解释成为解码表示的活动。本文提出的理论注意到工程师如何通过修改硬件、软件应用程序和工作活动，不断探索生成、校准和可视化传感器数据的新方法。这种社会材料概念的解释表明：在研究人类活动和技术之间的关系时，将表示和解释作为截然不同的活动是非常有问题的。”

　　事实证明，数据表示和数据解释仅是同一个硬币的两面：数据表示的方式塑造了数据解释和采取行动的方式。这种理解暗示着：当完全实现时，智能工厂及其仪器仪表应该不只为了平稳运行，而是与操作他们的人员不同，是对操作它们的人员平稳运行的延伸，把两者合并成一个知识和反应的统一体。这可不是虚无缥缈的科幻小说，根据《工业周刊》对德国安贝格的未来工厂有关报道：

　　“未来工厂代表了技术和生产发展的最高巅峰，是高科技工具和高技术工人的完美结合，过去几个世纪制造业黑暗和肮脏的形象，与现代工厂的光鲜亮丽已形成鲜明的对比。

　　这是对未来美好的梦想。它是一个梦想，无论多么疯狂，都比你想象的更接近现实。

　　德国安贝格的电子工厂，就是梦想直接到达的工厂。”

　　同样的自动化和互动设施也已在中国建立，而更多的工厂正在建设的道路上。

　　对于石油和天然气行业，波格丹建议，开始的步骤是挖掘现存数据，作为制定和实施方案的思路启发，下面以使用良好测试数据作为例子：

　　“把良好测试数据分类为有效和无效两类数据。这种分类取决于多种因素，如随机畸变、油田开采特性、生产强化活动、生产管理风格和其他因素。在实践中，地质学家通常使用专家系统来做决定：在以后的计算中是否使用良好测试数据。为了支持这样的决策制定，使用统计模型可以实现。目标是创建一个模型，该模型可以自动评估测试结果，并使用其历史记录建议其有效性，对于最常见的测试结果，预测准确率至少为75％。”

　　波格丹模型与现场地质学家达成了82％的协议。

　　作者：华镕

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