Emerson 推出 Guardian Virtual Advisory 标志着传统工业自动化和现代人工智能技术进一步融合的重要一步。作为一家在过程控制与自动化领域拥有深厚积累的老牌企业,Emerson 将其 Guardian Digital Platform 积累的二十多年运维与过程数据与最新的人工智能技术结合,推出一款面向工程师、运维人员与管理者的虚拟咨询工具。该工具当前支持 DeltaV 分布式控制系统,并计划扩展到 AMS 与 Ovation 等平台,以便在不同控制系统环境中提供一致的智能辅助服务。对于正在推动工业 4.0、数字化转型与产线智能化升级的企业而言,Guardian Virtual Advisory 的出现具有重要的现实意义与市场价值。它不仅围绕效率提升展开,也在降低停机风险、加速问题排查、提升知识传承与决策质量方面展现潜力。 从产品定位和核心能力来看,Guardian Virtual Advisory 以自然语言问答为入口,让用户可以用日常语言提出问题,系统快速返回答案并附带相关参考资料与操作建议。
这样的交互方式显著降低了知识使用门槛,尤其对外派工程师、轮班操作员以及新入职员工更具帮助。基于 Guardian Digital Platform 的长期数据积累,系统具备丰富的历史工况、告警、维修记录与性能基线信息,能够将通用的大型语言模型(LLM)与本地领域知识进行融合,从而在回答问题时引用真实事件、曲线与手册内容,提供带情境的建议而非空泛回答。当前对 DeltaV 的支持意味着数以千计采用 DeltaV 的装置和工厂可以较快实现集成,而未来向 AMS 与 Ovation 的扩展则有望覆盖更加多样化的控制系统客户群。 在工业场景中,时间与信息的相关性决定了价值。Guardian Virtual Advisory 的设计目标之一是缩短从问题出现到解决方案被采纳的时间。传统上,工程师在面对复杂告警或设备异常时,需要在大量文档、历史记录与厂家手册中查找线索,或依赖资深人员的经验判断。
通过自然语言检索结合语境化的证据呈现,系统能够快速定位相关历史案例、相似故障模式与推荐的排查步骤。对于运营方来说,这意味着平均故障响应时间缩短、误诊率降低以及维护资源利用效率提升。同时,对长期运营效率的影响还体现在通过数据驱动的优化建议减少能耗与原料浪费。 Frost & Sullivan 曾估算全球运营损失规模超过万亿美元,Guardian Virtual Advisory 瞄准的正是这些由效率低下、停机与次优操作造成的经济损失空间。 技术实现层面,像 Guardian Virtual Advisory 这样的系统通常采用检索增强生成(RAG)方法:先将结构化与非结构化的领域资料(操作手册、历史告警、工艺参数、维护日志)索引为向量化的知识库,再由大语言模型在检索到的相关证据基础上生成具有可验证来源的回答。这样的架构兼顾了模型生成能力与答案可追溯性的要求。
对于工业客户尤为重要的是答案必须能对接到具体控制系统与现场资产数据:系统需要安全地访问 DeltaV 等 DCS 的实时与历史数据,同时遵循严格的网络分段与权限管理策略。Emerson 作为控制系统供应商,在数据接口、协议兼容性与现场部署经验方面占优势,能够更容易地将虚拟咨询工具与现场系统无缝对接。 安全与合规是工业 AI 部署不可回避的话题。现场控制系统通常运行在与企业 IT 隔离的网络环境中,以防止外部威胁影响生产。Guardian Virtual Advisory 在设计与部署时需考虑如何在本地化或边缘化环境中运行模型和检索服务,避免将敏感控制数据发送到公共云,同时满足监管机构对数据保留、可审计性与变更管理的要求。Emerson 以往在工业自动化领域的合规实践和售后服务能力为客户提供了可信赖的保障,但在推广过程中仍需与客户一同完成网络架构、访问控制与应急响应流程的完善。
对于希望利用 AI 提升运营的企业,评估数据治理与网络安全策略是前期重要任务之一。 落地场景可以非常多样化。控制室工程师可以在面对复杂工况时,通过语音或文本向系统提问,例如"为什么在过去两小时内装置 X 的冷却水温度上升了?"系统会结合实时与历史趋势、最近的告警与维护记录给出诊断思路并提供相应的操作建议和风险等级评估。现场维护人员可以在手机或平板上检索设备历史维修单、缓存相关的手册步骤,甚至获取基于相似故障的故障树分析来指导现场操作。运营管理者可以通过聚合的洞察了解长期性能趋势、识别常见瓶颈并评估改进措施的潜在回报。对于工程承包商与系统集成商而言,Guardian Virtual Advisory 也可以成为交付后向客户提供持续价值的一部分,提升服务的差异化与客户粘性。
从商业与市场角度看,Emerson 的这一步棋具有多重意义。首先,它以软件与服务增强硬件业务的生命周期价值,推动从一次性设备出售向长期服务订阅与软件赋能的商业模式转变。其次,通过提供跨平台的支持路线,Emerson 能够在其既有客户群中创造增量收入,并在竞争激烈的自动化市场中树立技术领先形象。最后,在全球制造业与能源行业面临效率压力与人力资源紧缺的背景下,能够提供降低停机风险与提升运营效率的解决方案具有显著市场吸引力。 当然,市场竞争与技术挑战并存。多个科技巨头与专业软件厂商正在将生成式 AI 引入工业知识管理与决策支持领域,竞争不仅体现在技术能力,还体现在数据权限、行业信任与服务生态上。
Emerson 的优势在于其长期累积的操作数据、与现场系统的深度集成能力以及行业客户网络。要持续保持领先,Emerson 需不断完善模型的领域适配性、增强跨平台的数据对接能力并提供透明的模型行为可解释性,以便在高风险场景下获得运维团队的信任。 对于潜在客户而言,在评估 Guardian Virtual Advisory 的价值时应关注几项关键点。首先是数据准备与质量,包括历史操作数据的完整性、告警与维修记录的结构化程度。数据越完整、越准确,系统提供的诊断与建议越可靠。其次是集成成本与部署方式:评估是否采用本地化部署或混合云方案,网络与安全架构是否能满足企业的合规要求。
再次是变更管理与人员培训:AI 助手并非替代人工,而是放大工程师与操作员的能力,企业需要通过培训与流程改造让新工具融入日常工作流程。最后是可度量的商业指标:建议在试点阶段设定明确的 KPI,例如故障响应时间、计划外停机小时数、能耗或原料利用率等,以便量化投资回报。 展望未来,像 Guardian Virtual Advisory 这样的解决方案将向更深层次的智能化发展。边缘计算与低延迟推理将使模型能够在现场实时提供更精细化的建议。数字孪生和物理模型的结合将让 AI 不仅基于历史数据,也能依托真实的物理仿真进行预测与情景分析。跨工厂的数据联合学习或行业级模型(在隐私保护与数据治理约束下)能够提升异常检测与罕见故障识别的能力。
标准化的工业知识表示与可互操作的 API 也将促进不同厂商产品间的协同应用。 在投资视角上,Emerson 通过强化软件和服务能力,正走向"设备+软件+服务"的综合供应商路径。对于关注工业数字化转型和基础设施升级的投资者而言,观察企业在软件订阅收入、客户续约率以及跨平台扩展速度方面的表现将有助于判断其长期价值创造能力。然而,投资也应考虑技术替代、市场竞争以及宏观周期对资本支出的影响。作为最终用户或 CIO,理性评估技术成熟度与商业案例往往比单纯追逐概念更为重要。 总之,Guardian Virtual Advisory 的推出体现了工业软件从单纯的监测与告警迈向智能决策支持的新阶段。
它将人工智能的语言理解与 Emerson 深厚的行业数据与现场集成能力结合,为降低运营损失、提升运维效率与加速知识传承提供了可行路径。成功的关键在于数据治理、安全部署、人员培训与与现有业务流程的深度融合。对于希望借助技术提升竞争力的工业企业而言,采取试点先行、以可量化指标评估价值并逐步扩展部署,是将 AI 助手转化为长期生产力的现实策略。随着技术迭代与生态成熟,基于领域知识的工业 AI 工具有望成为生产现场不可或缺的智能伙伴,推动整个行业向更高效、更可靠与更可持续的方向发展。 。
