帮助制造商在提高质量和效率的同时实现盈利，同时保护环境
人工智能 (AI) 对化工行业的所有领域都产生了重大影响，其潜力巨大，改变了价值链管理、创新、提高生产力和进入市场的新渠道。
使用最新技术以更便宜的价格生成、收集和存储数据，以及计算能力的进步以解决以前无法克服的挑战，人们对此充满热情。公司已经表现出愿意利用技术来提高质量、服务水平和运营效率。
潜在的
人工智能在产品开发的早期阶段具有巨大的应用潜力，这有助于大幅加强创新。还可以通过在实验设计阶段需要更快响应的 AI 支持策略来增加生产力研究。此外，它还能够整合产品生命周期和可持续性目标，以达成有针对性的解决方案。在预测性制造的情况下，可靠的数据成为可以通过精心规划的 AI 模型自由使用的重要因素。
在国际市场上，人工智能使工业工作更加清洁和安全。它还导致了适合客户需求的先进分子的发明。显然，考虑到技术的复杂使用及其快速演变，存在不确定性，但了解人工智能对于面对行业竞争也至关重要。
革命性的影响
化学品生产中的意外事件通常会导致计划外的流程停止、返工或报废，这是导致项目停止的重大失败。化学品制造商面临的一个常见问题是需要识别和避免低效率以改进化学品过程控制。对于人工智能解决方案的实施，制造商已开始利用有助于识别和优化生产能力的技术：
机器学习过程：通过人工智能，可以建立一种基于过程的技术，让制造商全面了解深入细节、过程中出现的问题以及需要紧急关注的阶段。
实时数据：访问捕获和连接数据可帮助制造商构建系统以使用安全的生产线资产 — 安全地存储数据并创建中央时间序列存储库。
通过数字孪生进行可视化：一种 AI 方法，可实现匹配属性和操作指标的可视化表示。这有助于生产团队轻松识别性能异常、原因和可操作的见解，从而减少对数据科学家的依赖。
行业应用
在应用流程、工具和技术时，每个组织都有一个预先确定的蓝图要遵守。让我们来看看人工智能如何用于化工行业的更广泛领域：
通过研发创新：大多数参与者都专注于可以通过人工智能提供快速准确结果的研究。机器学习工具和计算机排列组合的使用有助于高级研究，以识别分子、生成公式并确定化学物质的数量。人工智能有助于提供所使用的组合是否会导致创新突破的预测分析。化工行业的创新可以促进依赖化工行业的各种辅助行业的努力。
预测：人工智能工具为预防措施和预测预测提供了许多见解，使行业能够提前为挑战做好准备。高级分析有助于估计对原材料的需求，简化可能导致潜在延迟的供应链并避免最后一刻的价格上涨。通过人工智能的预测方法，化学工业分子开发的每一步都可能发生多次转变。
数据分析：了解复杂产品通常涉及实验室实验、临床试验和分析技术。然而，理解事物所需的时间线发生了变化。现在通过最少的努力避免错误的速度更快。人工智能工具提供和搅动大量可以系统排列和分析的数据。人工智能和机器学习在化学工业中的应用还通过猜测有害污染物造成的损害来加速应对气候变化的努力。这鼓励公司对机器和流程进行根本性的改变，以减少排放到水体和环境中的污染物。
对人工智能的经济和人力投资通常都非常巨大。人工智能技术的发展速度很快。然而，在对创新和研究的充分支持方面，化学部门的采用通常是一个挑战。许多特定于行业的 AI 解决方案将产生对数字技能操作员监控、开发和维护 AI 操作的巨大需求。对于使用 AI 的公司而言，对技能和培训的投资始终是重中之重。现在，对于化工行业来说，不仅要找到带来利润的技术，还要以降低能源消耗、履行循环经济责任和减少对环境的影响为目标，这一点至关重要。在不影响质量和安全的情况下节省成本也是需要考虑的一个方面。
