ПОЛЬЗА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ХИМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE CHEMICAL INDUSTRY

Ivan Melnikov

student, faculty of Information Technology and Management, St. Petersburg State Institute of Technology,

Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

Химическая промышленность является одной из наиболее важных и крупнейших отраслей промышленности в мире. Это важнейшая часть нашей экономики и нашего образа жизни. Производство химикатов - сложный процесс, и всегда было сложно найти способы повышения эффективности и продуктивности при одновременном снижении затрат.

В этой статье будет рассмотрено, как искусственный интеллект может быть использован в химической отрасли для достижения значительных улучшений. Мы рассмотрим некоторые случаи использования, когда ИИ был успешно применен к химическим веществам. Мы увидим, почему компаниям в этой отрасли жизненно важно сейчас инвестировать в решения для машинного обучения.

ABSTRACT

The chemical industry is one of the most important and largest industries in the world. This is an essential part of our economy and our way of life. The production of chemicals is a complex process, and it has always been difficult to find ways to increase efficiency and productivity while reducing costs.

This article will look at how artificial intelligence can be used in the chemical industry to achieve significant improvements. We will look at some use cases where AI has been successfully applied to chemicals. We will see why it is vital for companies in this industry to invest in machine learning solutions now.

Ключевые слова: искусственный интеллект, химический процесс, технология анализа.

Keywords: artificial intelligence, chemical process, analysis technology.

Может ли ИИ стать катализатором инноваций в химической промышленности?

Мы верим в это! Искусственный интеллект революционизирует многие отрасли, и химическая промышленность является одной из них, где мы наблюдаем наиболее динамичное развитие, основанное на ИИ, за последние годы. В химическом производстве он находит свое применение в прогнозной аналитике, контроле и обеспечении качества, а также автоматизации производственных процессов. ИИ успешно применяется в коммерческих целях, а также в научных исследованиях, помогая ученым создавать новые молекулы и реакции за относительно короткое время.

Управление химическим процессом на основе ИИ

Производителям химической продукции ежедневно приходится сталкиваться с непредсказуемостью высокого уровня, что может повлиять на качество конечного продукта. Чтобы обеспечить удовлетворительные результаты, им необходимо использовать методологии, которые учитывают эту изменчивость, такие как PAT на основе искусственного интеллекта (технология анализа процессов).

Внедряя инструменты PAT, химические компании могут разработать динамичный производственный процесс, адаптированный к различиям в сырье и оборудовании. С каждым циклом тестирования эти инструменты проверяют качество после обработки и вносят корректировки, постоянно изучая влияние каждой переменной на эффективность системы.

Технология анализа процессов (PAT) как основа непрерывного обучения.

Эффективное планирование производственного процесса

Экономическая эффективность - это конечная цель каждого производственного предприятия, достижимая благодаря прогностической аналитике. Инструменты, управляемые ИИ, позволяют планировать производственный процесс в соответствии с динамично меняющимся рыночным спросом. Они могут комбинировать исторические данные и данные в режиме реального времени, чтобы составлять точные прогнозы и приспосабливаться к ним, снижая вероятность перепроизводства и, как следствие, образования отходов.

Минимизация чрезмерных отходов

Поскольку мы перешли к теме отходов, ИИ - это мощный инструмент для управления сточными водами, позволяющий химическим компаниям снижать воздействие на окружающую среду, связанное с использованием воды, с помощью расширенной аналитики. С помощью инструментов, управляемых ИИ, они могут создавать сложные очистные сооружения, которые охватывают повторное использование воды и удаление загрязняющих веществ при сохранении экономической эффективности.

Минимизация энергопотребления

На этом возможности прогнозной аналитики с точки зрения эффективности производства не заканчиваются. Используя алгоритмы машинного обучения, производители могут прогнозировать потребление энергии. С ростом давления на сокращение углеродного следа среди производителей (особенно в ЕС и США), такие методы, основанные на постоянном анализе данных, становятся стандартом. Автоматизированное программное обеспечение может анализировать данные оборудования в режиме реального времени для выявления наиболее неэффективных областей и процессов с точки зрения энергопотребления, иногда даже предлагая энергосберегающие решения.

Цифровые двойники на основе ИИ для химического производства

Процессы становятся более наглядными, если их перевести в цифровой формат. Создавая цифрового двойника производственного объекта, компании могут лучше понимать текущие проблемы и находить безопасные и эффективные решения с помощью моделирования. Используя своих цифровых двойников, они могут создавать многочисленные сценарии с немного отличающимися переменными, чтобы подготовиться к возможным изменениям на рынке и предсказать влияние любого конкретного решения. Таким образом, становится возможным принимать решения, которые почти полностью безопасны, поскольку они ранее были протестированы на точной цифровой копии физического объекта.

Каковы преимущества ИИ в химической промышленности?

При таком широком спектре применений диапазон преимуществ ИИ для химической промышленности, естественно, тоже широк. Производители химической продукции могут извлечь выгоду из использования инструментов на основе ИИ многими различными способами, многие из которых оказывают положительное влияние на потребителей и окружающую среду. Большинство из этих преимуществ способствуют снижению затрат на искусственный интеллект. Операционные расходы компании снижаются благодаря использованию ИИ:

• повышение производительности и операционной эффективности (автоматизация процессов)
• оптимизация операций и лабораторных экспериментов (прогнозное моделирование)
• сокращение времени простоя (профилактическое обслуживание)
• снижение спроса на рабочую силу (автоматизация процессов)
• сокращение отходов (обнаружение / прогнозирование дефектов и аномалий)
• снижение энергопотребления (управление процессом / прогнозирование)
• безопасные цепочки поставок (прогнозная аналитика / обнаружение соединений)
• снижение воздействия на окружающую среду (прогнозный анализ / обнаружение соединений)
• повышение качества конечного продукта (контроль процесса / обеспечение качества с помощью визуального контроля)

Улучшенное качество продукции снижает вероятность возврата с рынка и способствует положительному имиджу компании. Передовые методы обеспечения качества на основе ИИ также помогают производителям химической продукции соответствовать строгим стандартам, установленным местными регулирующими органами.

Почему компаниям этой отрасли жизненно важно сейчас инвестировать в решения ИИ и машинного обучения?

Учитывая текущую ситуацию на рынке, химическим компаниям пора переходить на решения на основе ИИ, поскольку они позволяют им применять более динамичные производственные стратегии.

Благодаря прогностической аналитике и планированию производства они могут получить иммунитет к растущим колебаниям цен на газ, вызванным динамично меняющейся геополитической ситуацией. Используя своих цифровых двойников, они могут подготовиться к различным возможным сценариям, чтобы сохранить свои позиции на рынке независимо от того, что произойдет. Технологии ИИ могут помочь им сократить потребление энергии, чтобы снизить затраты при росте цен на энергоносители.

Сокращение потребления энергии также имеет важное значение с точки зрения все более строгих правил в отношении выбросов CO2. В некоторых странах (например, в Германии) производители химической продукции обязаны из года в год сокращать свой углеродный след, а с управлением производством на основе ИИ это становится намного проще.

Список литературы:

1. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И.Б. Фёдоров. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 352 с.
2. Сабитов М.А., Сенкевич Л.Б. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ХИМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 11-1. – С. 63-67.