我们从很多角度认识智能化。其中一个比较有趣的角度是以快驭慢。
一位化工领域的老领导曾经和我谈起一件事:在化工生产过程中,催化剂的特定会逐渐发生变化,一些重要的工艺参数就会逐渐变得不合适。为了应对这个问题,需要专业技术人员定时地调整工艺参数。在智能化时代,这样的事情可以交给智能软件实现。这样,参数稍微出现偏差,就可以及时纠正。
在我看来,这就是典型的以快驭慢。其中,所谓的快,指的是智能系统的采样和处置周期相对较快,所谓的慢,指的是催化剂的特定、工艺参数的改变比较慢。以快驭慢的目的是让慢变过程处于最佳的状态。
以快驭慢的做法,往往可以用到许多管理活动中。相对于(自动)控制系统,人类管理活动(如设备的点检、能源的管理等等)属于相对较慢的过程。我们也注意到,在实际的实践中,工厂的智能化往往都是针对管理问题:及早发现问题、及时解决问题,避免不必要的损失。与传统的信息化不同,智能化往往基于实时数据的采集。这些数据采集过程显然属于速度较快的过程。
现实中,快过程往往针对相对较小的系统,而慢过程往往针对大而复杂的系统。大系统中,变化往往涉及到多个对象或参数。所以,以快驭慢往往需要收集多个对象的信息,故而往往要进行信息集成或打通。系统复杂到一定的程度,往往不能用教科书上的经典模型(如状态方程)描述,传统的方法也往往失效。这时候,往往需要进行数据建模、需要利用人的经验和知识,需要与工业软件结合在一起。