Искусственный интеллект: новая реальность для инженеров-химиков

1 февраля 2019 г. | Мэри Пейдж Бэйли

От разработки процессов и материалов до технического обслуживания и логистики — искусственный интеллект (ИИ) становится преобразующей силой во всех химических перерабатывающих отраслях.

Как и во многих других секторах, технологии искусственного интеллекта (ИИ) начинают появляться в химической перерабатывающей промышленности (ИПЦ). Хотя решения на основе искусственного интеллекта и другие сопутствующие технологии, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), Интернет вещей (IoT), автоматизированные дроны и квантовые вычисления, все еще относительно новы для многих приложений CPI, как разработчики, так и пользователи осознают свой потенциал. преимущества для ускорения исследований и разработок (НИОКР), профилактического обслуживания, оптимизации процессов и многого другого.

В рамках своей инициативы Smart Operations компания Henkel AG & Co. KGaA (Дюссельдорф, Германия; www.henkel.com) использует возможности искусственного интеллекта в своих глобальных технологических операциях и цепочке поставок. «Мы используем искусственный интеллект для эффективного анализа сложных массивов данных для достижения более высоких производственных показателей, быстрого внедрения инноваций в продукцию и масштабирования наших самонастраивающихся производственных систем», — объясняет Сандип Срикумар, глобальный руководитель отдела цифровых операций с клеем в Henkel. «Наше внимание сосредоточено не только на сборе внутренних производственных данных, но и на активной работе с клиентами над возможностями сбора данных во время использования продукта, чтобы вносить улучшения и адаптироваться к меняющимся потребностям клиентов», — говорит Срикумар. В настоящее время Henkel применяет внешние технологии искусственного интеллекта, но компания планирует создать экосистему, в которой сосуществуют как внутренние, так и сторонние решения, и создать полностью прозрачную глобальную цепочку поставок и операционную сеть, которая будет автоматизирована и самоадаптируется к изменениям, объясняет Тим Гудсенд, глобальный руководитель отдела клеевых технологий и инвестиций Henkel. Технологии «умного завода» компании предназначены для улучшения понимания наличия сырья и текущего состояния производства, чтобы лучше консультировать операционный персонал о том, как скорректировать производственный процесс для повышения производительности. «Анализируя эти данные, мы добились значительного улучшения выхода сырья и повышения качества работы на этих заводах», — добавляет Гудсенд.

Хотя Henkel добилась успеха в своих проектах в области искусственного интеллекта, любое внедрение новых технологий сопряжено с трудностями. «Одной из самых больших проблем является создание всех необходимых данных для процесса и среды, влияющей на него, а также предоставление этой информации для решения «больших данных», чтобы ее можно было использовать в полной мере», — объясняет Гудсенд, добавляя, что Henkel развертывает усовершенствованные платформы анализа данных для лучшей интеграции данных в своей глобальной цепочке поставок и операционных сетях. Даже несмотря на трудности, Срикумар подчеркивает, что Henkel реализовала множество преимуществ ИИ: от ускорения вывода на рынок новых рецептур продуктов и масштабирования до быстрого обнаружения и решения проблем с качеством продукции. «Технологии искусственного интеллекта являются прорывными и будут продолжать способствовать запуску новых продуктов и повышению темпов производства от месяцев и лет до недель или дней. Технологии будут стимулировать разработку новых бизнес-моделей, улучшать условия эксплуатации и создавать продукцию более высокого качества». он продолжает.

В Японии новый исследовательский проект применил искусственный интеллект для значительного ускорения проектирования полимеров и ускорения разработки передовых функциональных материалов. Работа, проделанная Сёва Денко К.К. (SDK; Токио; www.sdk.co.jp), Национальным институтом передовых промышленных наук и технологий (AIST; город Цукуба; www.aist.go.jp) и Исследовательской ассоциацией высоких технологий -Производительное проектирование и разработка передовых функциональных материалов (ADMAT; Tsukuba City; www.admat.or.jp) показало, что проектирование полимеров с помощью искусственного интеллекта происходит примерно в сорок раз быстрее, чем традиционные подходы. По данным SDK, начиная с очень большого количества потенциальных полимеров, технология искусственного интеллекта может прогнозировать свойства полимера менее чем за одну секунду для каждого полимера. Текущие испытания сосредоточены на определении температуры стеклования полимеров на основе 417 различных типов структурных данных полимеров, но эту технологию можно легко применить к любому количеству желаемых свойств. При этом полимер с самой высокой температурой стеклования был определен всего за 4,6 испытаний (рис. 1).