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在競爭激烈的化工市場，擁有與時俱進的數(shù)字化基礎設施的企業(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)字化基礎設施設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方面為用戶提供了創(chuàng)作支持。

在工業(yè)領域，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)測設備性能和工廠數(shù)據(jù)，可以提前幾個月預測設備故障。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、綠氫等多種領域。通過結(jié)合專業(yè)知識和最新技術創(chuàng)新，艾斯本幫助客戶加速可持續(xù)發(fā)展項目的啟動。