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化工業推數碼化 數據成決策工具

SabinePegel
化工行業正利用人工智能以減少能源消耗,科思創在正以分析工具,負責以數據預測能源消耗並減低成本的Sabine Pegel博士,正在德國的多爾馬根廠房蒐集數據

企業轉型

化工行業予人的印象較為保守,不過德國化工業積極發展數碼化,德國巴斯夫(BASF)和科思創(Covestro)都急促數碼轉型,以數據分析減低成本,並透過社交媒體尋找新客戶。

數碼化的先進生產,通過大數據和分析,可大幅減少能源消耗,產品質素更穩定,生產流程更化優化。化工生產亦更加自動化,減少工傷意外和危險。此外,化工亦利用數碼平台推銷產品,客戶服務和貨品追蹤有如電子商貿網站,甚至以人工智能(AI)發掘潛在客戶。

一般化工行業資本非常密集,資產價值甚高,以同一價值資產而提高產能,可能是化工行業走向數碼化的初期動機,因為化工的廠商投產一段時間後開始老化,數據分析可以建立預測性維修,化工行業採用大量感應器,從廠商蒐集數據,提高老化廠房的回報率。

上述數碼化已成為行業標凖,德國科思創宣佈採用AI改造化工行業的價值鍵,在多個部門展開實驗項目,研究數碼技術提高生產流程效率,並且更加可持續發展。

科思創商務總監Sucheta Govil表示:「AI有望幫助我們可在多個部門找到以往不可能找到的數碼方案,更有效運用資源以達到更高可持續性,亦更精凖針對用戶的需求。」

科思創正在多爾馬根(Dormagen)生產基地試驗如何優化聚酯纖維(polyester)生產,聚酯纖維是生產聚氨酯纖維(Polyurethanes)原材料。科思創採用AI為生產製程數據建立模型,以為生產設施騰出更多空間,並減低能源消耗。科思創開始在多爾馬根,以及總部北萊茵的勒沃庫森(Leverkusen)及克雷菲爾德(Krefeld-Uerdingen)利用數碼技術預測廠房的蒸汽消耗峰值,長遠可望降低能源消耗成本。

科思創也利用數碼技術尋找客戶,利用機器學習在網上和社交媒體的所有接觸點,試圖找到潛在客戶,首先提供資訊及諮詢服務,以吸引採用科思創的產品。未來AI也會應用在採購部門,自動找出有問題的賬單。

過去數年,科思創以數據分析大幅降低成本,並且建立專用的Covestro Analytics Platform (CAP)數據分析平台;從廠房、研究結果、商業流程等蒐集大量數據,再配合外部的數據庫,開發不同的機器學習預測模型,進一步增強以數據作決策。

科思創在2019年度的銷售額高達124億歐元,為全球最大的聚合物生產商;而全球的員工約17,200人,並於全球設有30多個生產基地。

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