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在競爭激烈的化工市場，擁有與時俱進的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)不僅能獲得更高的生產(chǎn)利潤，在可持續(xù)發(fā)展方面的表現(xiàn)也會更優(yōu)異。近年來，由于原材料的短缺和漲價、通貨膨脹、需求下降以及排放和塑料廢物污染等帶來的環(huán)境挑戰(zhàn)，市場的不確定性顯著增加。通過升級數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計和運營更高效的工藝流程，是化工行業(yè)企業(yè)應對這些挑戰(zhàn)的主要途徑。

數(shù)字化能夠助力化工行業(yè)企業(yè)在短期，中期和長期的運營中產(chǎn)生持續(xù)效益，其中直接效益包括降低運營成本、延長正常生產(chǎn)運行時間、增加不同批次產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性，以及提高按時交付能力。舉例來說，借助流程模擬和先進控制工具，可降低高達15%-20%的能耗，并減少相應排放。同樣，通過更高水平的計劃或調(diào)度來實現(xiàn)準時交貨將提高利潤率，并有助于達成銷售目標。在瞬息萬變的全球市場中，數(shù)字化工具為生產(chǎn)商提供了強大的敏捷性和彈性。無論是調(diào)整生產(chǎn)規(guī)模，還是更換原材料，這些工具都能幫助企業(yè)迅速響應市場變化，在短期和長期持續(xù)優(yōu)化出率和生產(chǎn)效率。

應對當今和未來挑戰(zhàn)的新工業(yè)數(shù)字化工具

隨著化工市場和需求模式的不斷演進與復雜化，數(shù)字技術(shù)也迎來了全面升級。在當下的日常生活中，AI驅(qū)動的工具使消費者能夠更加迅速、精準地發(fā)現(xiàn)適合其需求的產(chǎn)品。語音助手如Siri和Alexa與用戶的互動變得更加自然，而生成式AI工具則在寫作和藝術(shù)方面為用戶提供了創(chuàng)作支持。

在工業(yè)領(lǐng)域，AI工具正在幫助工程師和操作員從更深層面解讀數(shù)據(jù)模式，并指導他們做最佳的操作、計劃等決定。值得強調(diào)的是，工業(yè)AI應與第一性原理流程模擬方法相結(jié)合，確保AI生成的數(shù)據(jù)和結(jié)論合理可靠，且不會導致災難性后果。

艾斯本的一系列工業(yè)AI解決方案被廣泛用于化工生產(chǎn)價值鏈的不同環(huán)節(jié)。首先，在供應鏈管理環(huán)節(jié)，規(guī)劃工具利用歷史需求模式，優(yōu)化庫存從而提升生產(chǎn)利潤。同樣，AI驅(qū)動的資產(chǎn)績效管理工具通過持續(xù)監(jiān)測設(shè)備性能和工廠數(shù)據(jù)，可以提前幾個月預測設(shè)備故障。流程模擬混合模型結(jié)合了第一性原理和AI分析算法，用于模擬因數(shù)據(jù)不足而導致用傳統(tǒng)方法建模困難的復雜工藝。我們新的內(nèi)嵌工業(yè)AI的先進過程控制工具則為控制工程師提供指導，回答他們的問題，以實現(xiàn)裝置的最佳績效。

多年來，艾斯本的諸多合作伙伴持續(xù)從AI賦能的解決方案中受益。自二十一世紀初起，艾斯本不斷將機器學習（ML）、數(shù)據(jù)分析以及自然語言處理工具融入流程模擬和先進過程控制工具架構(gòu)之中。例如，陶氏化學利用ML混合模型解決了復雜反應裝置中的生產(chǎn)難題，將出率提高10% 利潤瞬間提升。巴西化工巨頭Braskem則利用基于深度學習的APC自動適應操作工況，達到了更佳的控制效果、更高的質(zhì)量合格率，并同時降低了能源消耗。巴斯夫借助Maestro工具，迅速有效地開發(fā)了APC控制器，省去了在傳統(tǒng)APC控制器開發(fā)過程中，需要數(shù)周的、而且只有多年經(jīng)驗的APC工程師才能勝任的復雜測試和調(diào)整工作。

新一代數(shù)字化工具將傳統(tǒng)工程的精髓與智能功能完美融合，為化工行業(yè)企業(yè)創(chuàng)造了卓越的效益。這些工具利用生產(chǎn)過程中的歷史數(shù)據(jù)預測未來，從而實現(xiàn)精準計劃與執(zhí)行。這樣一來，不僅縮小了計劃與執(zhí)行中的利潤差距，還節(jié)省了材料和能源的消耗，使生產(chǎn)過程更加可持續(xù)。

數(shù)字化解決方案助力脫碳和循環(huán)經(jīng)濟

在化工行業(yè)加速邁向脫碳的進程中，數(shù)字化解決方案發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。要實現(xiàn)脫碳的化工生產(chǎn)，必須采用可再生原料、提升燃料效率、利用低碳或可再生能源、減少藍水消耗，并降低廢物產(chǎn)生。如何將現(xiàn)有的運營與脫碳和凈零目標相結(jié)合成為很大的挑戰(zhàn)，因為現(xiàn)有運營的主要目標并不一定是可持續(xù)發(fā)展。數(shù)字化成為破解這一難題的重要解決方案。

數(shù)字化工具能夠從多個方面推進可持續(xù)發(fā)展計劃。從量化公司的碳足跡開始，流程模擬工具有助于優(yōu)化現(xiàn)有工藝或設(shè)計新工藝。利用工藝模型，工程師可以對所有可能的選項進行全面的技術(shù)和經(jīng)濟要素評估，從而做出明智選擇。這些模型可以在相對較短的時間內(nèi)創(chuàng)建，準確性高，并能全面反映未來的運營情況，包括能源需求、排放和產(chǎn)品產(chǎn)量。對于新工藝，數(shù)字概率模型通過識別瓶頸和潛在故障源來降低項目的系統(tǒng)性風險，進而用這個數(shù)字概率模型推演替代設(shè)計以達到減少風險的目的。多個綠氫和綠氨項目已經(jīng)運用Aspen FidelisTM建立數(shù)字概率模型來優(yōu)化其設(shè)計和運營安全性。

艾斯本的數(shù)字化解決方案隨著市場需求和挑戰(zhàn)不斷迭代，相應的可持續(xù)發(fā)展解決方案也不例外。艾斯本建立了業(yè)內(nèi)規(guī)模最大（甚至是世界上最大）的與可持續(xù)發(fā)展相關(guān)的工藝模型庫之一。這些模型涵蓋了從生物基原料的加工到燃料和化學品的生產(chǎn)、再到電池回收、碳捕集與封存（CCS）、塑料熱解、綠氫等多種領(lǐng)域。通過結(jié)合專業(yè)知識和最新技術(shù)創(chuàng)新，艾斯本幫助客戶加速可持續(xù)發(fā)展項目的啟動。