Оптимизация химического производства с помощью искусственного интеллекта

• ИИ обладает огромным потенциалом в химической промышленности, улучшая процессы и ускоряя разработку оптимизированных решений, таких как автоматизация задач, обнаружение простоев и утечек, оптимизация потребления ресурсов и энергии, а также усиление контроля качества в химическом производстве.
• Предиктивная аналитика – мощный инструмент, позволяющий производственным предприятиям предотвращать возникновение проблем и оценивать бизнес-решения.
• ИИ может решать наиболее распространенные проблемы, с которыми сталкиваются производители химической продукции, в том числе: простои на производственной линии, утечки и загрязнения, нестабильное и неудовлетворительное качество, низкий или колеблющийся выход продукции, чрезмерное производство отходов, неэффективное использование ресурсов, длительный процесс обнаружения или оптимизация использования энергии.
• Производители химической продукции могут использовать модели глубокого обучения для проведения исследований на молекулярном уровне, что позволяет им находить высокоэффективные решения и улучшать свои текущие формулы.
• Чтобы полностью раскрыть потенциал ИИ, свяжитесь с нами. Это ваш шанс оптимизировать химическое производство в вашей компании.

Искусственный интеллект в химическом производстве

Искусственный интеллект находит применение в различных отраслях, но в случае с производством его возможности огромны.  Машинное обучение может не только улучшить производственные процессы , но и ускорить поиск и разработку новых, более оптимизированных решений.

Конечная цель производственных предприятий химической промышленности — увеличить объёмы производства, одновременно повышая качество и снижая затраты. Это было бы невозможно без автоматизации повторяющихся задач. Но это ещё не всё: ИИ также может помочь производителям выявлять простои и утечки, отслеживать и оптимизировать потребление ресурсов и энергии, или, что ещё важнее, контролировать качество производственного процесса с помощью передовой аналитики.

В химической промышленности технологии искусственного интеллекта используются гораздо реже, чем в транспортной или финансовой сферах, но в последние годы они стали набирать обороты. Поскольку производители химической продукции несут большую ответственность и должны соблюдать строгие протоколы управления качеством, автоматизация, возможно, воспринималась ими с осторожностью. Однако теперь, когда искусственный интеллект стал мейнстримом и доказал свой потенциал, производители химической продукции становятся гораздо более открытыми для его внедрения. Интеллектуальный подход «Индустрии 4.0» может существенно повлиять на этот сектор — не только благодаря своей способности максимизировать производительность и прибыль, но и благодаря возможности снизить воздействие химических предприятий на окружающую среду.

Учитывая, что химическое производство является источником большей части выбросов в промышленном секторе, внедрение ИИ может оказать значительное положительное воздействие на окружающую среду. Оно может повысить эффективность использования энергии и ресурсов (что приведет к уменьшению углеродного следа), сокращению токсичных отходов и одновременно стимулировать поиск новых экологичных решений. Но прежде чем углубляться в эти аспекты, давайте подробнее рассмотрим, как машинное обучение может улучшить производственные процессы.

Как ИИ может улучшить процесс химического производства?

В силу своей сложности процессы химического  производства требуют постоянного контроля качества и надзора . Из-за структуры и обычных объёмов производства проблемы, не обнаруженные на ранних этапах, могут очень быстро обостриться, приводя к огромным затратам и ставя под угрозу безопасность предприятия и клиентов. Именно здесь на сцену выходят технологии искусственного интеллекта (ИИ). Хотя традиционные алгоритмы могут быть эффективны в некоторых аспектах производства, они не обучаются, в отличие от моделей машинного обучения. Выявляя закономерности, прогнозируя будущие события и предлагая наиболее эффективные решения на основе имеющихся данных, МО предоставляет производителям ряд возможностей, которые ещё совсем недавно были бы недоступны.

ИИ может решить наиболее распространенные проблемы, с которыми сталкиваются производители химической продукции, в том числе:

• простои на производственной линии
• утечки и загрязнения
• нестабильное и скомпрометированное качество
• низкая или колеблющаяся производительность
• чрезмерное производство отходов
• неэффективное использование ресурсов
• длительный процесс открытия
• оптимизация использования энергии

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения на химическом заводе

Каждый современный химический завод работает на основе заранее написанной программы управления. В последние годы инженеры-химики всё чаще внедряют в свои процессы технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, отмечая широкий спектр их преимуществ. Давайте теперь разберём каждый аспект, на который влияет искусственный интеллект.

Улучшение научных исследований с помощью расширенной аналитики

Машинное обучение не может заменить учёных, но может взять на себя некоторые из их наиболее рутинных и подверженных ошибкам задач, ускоряя исследования и повышая их эффективность, а в некоторых случаях способствуя научным прорывам. В химическом производстве (особенно в фармацевтическом секторе) машинное обучение открывает широкие возможности для манёвра. Используя модели глубокого обучения, производители химической продукции могут исследовать вещества на молекулярном уровне, чтобы найти наиболее эффективные решения и улучшить существующие формулы.

Оставайтесь на переднем крае ИИ в химической промышленности

Говоря о применении ИИ в научных исследованиях, нельзя не упомянуть  прогнозирование химических свойств. Как это работает? Вкратце, компоненты молекул характеризуются, количественно оцениваются и передаются в нейронную сеть. Модель обучается распознавать определенные свойства на основе набора данных, содержащего уже используемые молекулы, обладающие этими свойствами. Таким образом, производители могут выявлять соединения, обладающие желаемыми характеристиками, но менее затратные или более простые в расщеплении или переработке. ИИ и машинное обучение позволяют проводить расширенное моделирование различных параметров вновь разрабатываемых веществ и помогают проектировать новые производственные линии (мелкосерийные и крупносерийные).

Это лишь одна из возможностей, которые предоставляют методы глубокого обучения. Генеративное моделирование (генеративные сети, RL, AE) представляется наиболее мощным методом, позволяющим идентифицировать новые молекулярные структуры, отвечающие таким требованиям, как связывающая способность, растворимость и синтезируемость. Учитывая длительность и стоимость процесса  разработки лекарственных препаратов  и разработки химических соединений, применение этих моделей может стать настоящим прорывом для химической промышленности.

Оптимизация операционной эффективности

Искусственный интеллект может помочь химическим заводам оптимизировать работу. Применение ИИ может помочь минимизировать затраты, необходимые для ведения бизнеса (сократить расходы на электроэнергию, эксплуатацию и производство), при этом максимизируя результаты (то есть такие переменные, как рост бизнеса, удовлетворенность клиентов, выручка и так далее). В этом контексте аналитика также является секретным оружием производителей. Используя имеющиеся данные, они могут лучше понимать текущие процессы и прогнозировать будущие сценарии. Если для первой цели объяснительные модели работают отлично, то для второй им потребуется предиктивная аналитика.

В ходе процесса производства партии продукции в каждом реакторе можно отслеживать ряд показателей, включая давление, температуру, плотность, вязкость и т. д. Данные временных рядов могут предоставить информацию, которую МО может извлечь для составления прогнозов, что позволяет заблаговременно обнаруживать непредвиденное поведение, находить ранние предупреждающие признаки и создавать надежные сигналы тревоги, предупреждающие о возможных проблемах с качеством конечного продукта на ранних этапах процесса.

Модель прогнозирования использует имеющиеся данные и формирует прогнозы на основе выявленных закономерностей. Предиктивная аналитика — мощный инструмент, позволяющий производственным предприятиям предотвращать возникновение проблем и оценивать бизнес-решения. Это приводит к повышению финансовой безопасности и безопасности в целом.

Конечно, модель не обладает даром ясновидения: ей нужны данные для определения вероятности событий и точных расчётов. Продвинутый предиктивный анализ обычно использует алгоритмы глубокого обучения, поэтому набор данных должен быть достаточно обширным и относительно качественным.

Интеллектуальное производство с использованием предиктивного моделирования позволяет оптимизировать производство за счёт повышения производительности, качества, безопасности и выхода продукции. Важно отметить, что здесь важна не только предиктивная модель, но и комплексная реализация решения, интерпретирующего данные, обеспечивающая визуализацию и автоматизированные действия для оптимизации производства химикатов.

Расширенная предиктивная аналитика — это не просто прогнозирование, она может подсказать, как реагировать на прогнозируемые события наиболее безопасным и экономичным способом. Ознакомьтесь с нашим  подробным анализом  этой технологии, чтобы лучше понять, как она может повлиять на ваш бизнес.

Увеличение производительности и сокращение чрезмерных отходов

Устойчивые методы производства являются ключевой целью для большинства производителей химической продукции, поскольку правительства и потребители требуют от компаний снижения своего воздействия на окружающую среду. ИИ может помочь, контролируя различные производственные процессы в режиме реального времени и выявляя необходимость внесения изменений. Эта технология также может помочь оптимизировать производство, позволяя производить больше продукции при меньших затратах энергии и материалов.

Выбрасывание килограмма материала, который мог бы быть использован в  производственном процессе,  — это пустая трата ресурсов. Это также препятствует достижению целей устойчивого развития и может привести к увеличению стоимости продукта.

Каждая компания, занимающаяся химическим производством, сталкивается с определённым количеством отходов, будь то перепроизводство, ошибки при разработке рецептур или загрязнение. Хорошая новость заключается в том, что искусственный интеллект может помочь сократить или даже полностью устранить эти виды отходов.

Существует два способа использования ИИ для достижения этой цели: принятие решений на основе данных и прогнозирование на основе машинного обучения. В обоих случаях основное внимание уделяется пониманию прошлого поведения для улучшения будущих действий. Принятие решений на основе данных основано на анализе прошлых данных для понимания и выявления основных причин потерь и рекомендации корректирующих мер.

Понимая, что приводило к чрезмерным отходам в прошлом, ИИ может предоставить рекомендации по предотвращению подобных ситуаций в будущем. Во многих случаях небольшое изменение процесса или корректировка рецепта может привести к значительному сокращению отходов.

Производители, внедряющие эту технологию, также могут использовать подход, основанный на машинном обучении, для сокращения отходов в своих производственных процессах. В этом случае прогнозная модель строится на основе набора данных, включающего различные факторы, такие как температура, интенсивность перемешивания, время переключения между процессами и другие. Затем эта модель используется для прогнозирования количества отходов материала при использовании конкретного рецепта.

Повышенный контроль качества

Целью обеспечения качества является предотвращение дефектов в выпускаемой продукции, и инструменты на основе ИИ идеально подходят для этого. В химической промышленности крайне важно действовать немедленно: как только нежелательное вещество попадает на производственную линию, может потребоваться несколько минут или даже секунд, чтобы загрязнить всю партию. ИИ может выявлять такие события на самой ранней стадии и принимать меры, предотвращающие их развитие. Кроме того, он может обучаться на основе этих событий, используя их для более быстрого выявления подобных проблем в будущем или даже для их предотвращения.

Для максимальной эффективности контроля качества производственные компании могут использовать  компьютерное зрение  – быстро развивающуюся технологию на основе искусственного интеллекта с большим потенциалом в производственном секторе. В этом случае камеры, оснащённые алгоритмами глубокого обучения, проводят визуальный осмотр, проверяя соответствие продукта или его компонентов всем требованиям. Пиксели изображения сканируются и анализируются алгоритмом, отделяя качественные элементы от дефектных. Хотя компьютерное зрение в основном используется в других производственных секторах, оно может быть полезно и производителям химической продукции для распознавания или классификации материалов по физическим свойствам.

Минимизация простоев за счет прогностического обслуживания

Простои обходятся дорого и в худшем случае могут подорвать финансовую безопасность химической компании. После выхода оборудования из строя производство замедляется или останавливается, что, естественно, приводит к убыткам, но это лишь вершина айсберга. Возобновление производственного процесса может привести к дополнительным расходам для химического завода, поскольку восстановление прежних условий занимает некоторое время. В результате качество продукции может оставаться низким в течение нескольких дней.

Алгоритмы предиктивного обслуживания позволяют отслеживать состояние всех элементов оборудования в режиме реального времени и выявлять любые дефекты или предстоящие отказы, которые могут привести к простоям. Это можно сделать двумя способами:  регрессионным  или  классификационным . Второй подход позволяет определить, когда может произойти последующий отказ, а не произойдёт ли он вообще, поэтому он обычно предпочтительнее для производителей. Однако он требует гораздо большего объёма данных.

Обеспечивая ранние предупреждения, эти алгоритмы могут предотвращать простои, одновременно повышая эффективность и продлевая срок службы оборудования. Регулярное техническое обслуживание, хотя и является хорошей профилактикой, не очень эффективно с точки зрения управления ресурсами. Прогностическое обслуживание позволяет вывести его на новый уровень, максимально увеличивая срок службы оборудования без риска простоев.

Планирование производства

Для оптимизации процессов химического производства также стоит учитывать прогнозы ИИ при планировании. Каков будет спрос на конкретное вещество или  препарат  в конкретном году? Какое количество субстратов нам необходимо создать? Какие ингредиенты следует заменить и какими, чтобы снизить затраты на химическое производство без ущерба для качества? Алгоритмы машинного обучения могут предоставить производителям приблизительный ответ на основе имеющихся данных. Это упрощает управление данными для планирования, поддержания максимальной экономической эффективности и долгосрочного планирования. Это позволяет каждой химической компании подготовиться к периодам роста и падения спроса.

Каковы преимущества использования ИИ для химических компаний?

Рассмотрев все перечисленные выше области применения, вы, вероятно, согласитесь с нами, что потенциал ИИ для химического производства впечатляет. Помимо оптимизации производственных процессов, сокращения простоев и отходов, а также повышения производительности, химическая промышленность может использовать его в исследовательских целях для разработки новых, более совершенных химических соединений, которые будут дешевле, безопаснее и экологичнее.

В то же время ИИ может стать инструментом для соблюдения динамично меняющихся норм в области охраны окружающей среды и выбросов CO2. Алгоритмы могут выявлять области для улучшения потребления электроэнергии и ресурсов, чтобы приблизить химическую компанию к климатической нейтральности и одновременно сократить расходы. Поскольку права на выбросы CO2 становятся всё дороже, это ещё один способ обеспечить финансовую безопасность химического завода. Кроме того, снижение углеродного следа является преимуществом в деловых переговорах, поскольку подрядчики в  цепочке поставок химической продукции  также стремятся поддерживать низкий уровень выбросов.

Будущее химического производства с технологией ИИ

Сложно сказать, каким будет будущее — спросите алгоритмы! Несомненно, некоторые текущие тенденции уже указывают направление развития ИИ в этой области. Как мы уже упоминали, генеративное моделирование может стать переломным моментом для химиков, ищущих новые молекулы с целебными свойствами или альтернативы широко используемым веществам, оказывающим негативное воздействие на окружающую среду. Инструменты машинного обучения могут предоставить учёным эффективные способы скрининга многочисленных химических соединений или реакций и их результатов.

Благодаря таким возможностям скрининга и генерации алгоритмы МО также могут приблизить нас к более экологичному будущему, упрощая химическим компаниям производство веществ, обладающих свойствами, аналогичными пластику или нефтепродуктам, но при этом легче разлагающихся, без отходов и загрязнения окружающей среды. Уже используя ИИ для оптимизации производственных процессов, эти компании могут использовать неиспользованные средства и ресурсы для исследования экологически безопасных альтернатив.

Если вы хотите на практике раскрыть потенциал машинного обучения для химической промышленности и посмотреть, в каких областях ваша компания может извлечь из него пользу, свяжитесь с нами — мы найдем их вместе с нашими специалистами по данным и инженерами по искусственному интеллекту!