認識

　　智能工廠模式的建筑師一直在折磨哲學家幾千年的問題：當一個人說“知道”某事意味著什么？具體來說，坐在墨西哥灣沿岸某處舒適的辦公室，盯著充滿屏幕整齊排列的數字，說一聲“知道”是什么意思？能知道數千公里外幾十個生產平臺都發生什么嗎？

　　數字，無論經過多么聰明地分析或仔細地審查，它既沒有經驗，也沒有記憶。通過一項研究，我們來看看人類和機器是如何交互的：

　　“在傳感器密集型工作中，強調物質的二元性也對技術代表物理現象這一想法是否適當已有質疑。更寬泛地說，以客觀主義和以人為中心的知識觀點都基于知識主體與待知對象分離的情況。用這樣的觀點中，表示需要在知識主體與待知對象之間進行協調。這種分離也許可以解釋為什么很多信息系統研究一方面側重于數據/信息的表示，另一方面將人為解釋作為不同的活動。這里的基本假設是：表示是對現實的被動描述。用這樣的觀點，解釋成為解碼表示的活動。本文提出的理論注意到工程師如何通過修改硬件、軟件應用程序和工作活動，不斷探索生成、校準和可視化傳感器數據的新方法。這種社會材料概念的解釋表明：在研究人類活動和技術之間的關系時，將表示和解釋作為截然不同的活動是非常有問題的。”

　　事實證明，數據表示和數據解釋僅是同一個硬幣的兩面：數據表示的方式塑造了數據解釋和采取行動的方式。這種理解暗示著：當完全實現時，智能工廠及其儀器儀表應該不只為了平穩運行，而是與操作他們的人員不同，是對操作它們的人員平穩運行的延伸，把兩者合并成一個知識和反應的統一體。這可不是虛無縹緲的科幻小說，根據《工業周刊》對德國安貝格的未來工廠有關報道：

　　“未來工廠代表了技術和生產發展的最高巔峰，是高科技工具和高技術工人的完美結合，過去幾個世紀制造業黑暗和骯臟的形象，與現代工廠的光鮮亮麗已形成鮮明的對比。

　　這是對未來美好的夢想。它是一個夢想，無論多么瘋狂，都比你想象的更接近現實。

　　德國安貝格的電子工廠，就是夢想直接到達的工廠。”

　　同樣的自動化和互動設施也已在中國建立，而更多的工廠正在建設的道路上。

　　對于石油和天然氣行業，波格丹建議，開始的步驟是挖掘現存數據，作為制定和實施方案的思路啟發，下面以使用良好測試數據作為例子：

　　“把良好測試數據分類為有效和無效兩類數據。這種分類取決于多種因素，如隨機畸變、油田開采特性、生產強化活動、生產管理風格和其他因素。在實踐中，地質學家通常使用專家系統來做決定：在以后的計算中是否使用良好測試數據。為了支持這樣的決策制定，使用統計模型可以實現。目標是創建一個模型，該模型可以自動評估測試結果，并使用其歷史記錄建議其有效性，對于最常見的測試結果，預測準確率至少為75％?！?/p>

　　波格丹模型與現場地質學家達成了82％的協議。

　　作者：華镕

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