هوش مصنوعی چگونه بر تولید مواد شیمیایی تأثیر می گذارد؟

با روباتیک پیشرفته، مهندسی ژنتیک، هوش مصنوعی (AI) و سایر فناوری‌های پیشرفته که به سرعت در حال پیشرفت هستند، اکنون در انقلاب صنعتی چهارم هستیم.

ما شاهد تغییرات اساسی در نحوه کار خود هستیم که بارزترین آنها در تولید است.

نمونه ای از این در بسیاری از صنایعی است که اکنون هوش مصنوعی را در عملیات خود ادغام می کنند و صنعت تولید مواد شیمیایی نیز از این قاعده مستثنی نیست.

هوش مصنوعی می تواند فرآیندهای تولید شیمیایی را کارآمدتر و مقرون به صرفه تر کند. قابلیت‌های یادگیری ماشینی این امکان را برای تولیدکنندگان فراهم می‌کند که به دقت و دقت بیشتری دست یابند، و هوش مصنوعی می‌تواند به دنبال گزینه‌های سبزتر، مانند کاهش ردپای کربن خود، کمک کند.

نکته های کلیدی

• هوش مصنوعی می تواند به تولید مواد شیمیایی از نظر انرژی کارآمدتر و مقرون به صرفه تر کمک کند
• هوش مصنوعی امکان بهبود مستمر در فرآیندهای تولید مواد شیمیایی را فراهم می کند
• تعمیر و نگهداری پیش بینی بهتر و کنترل کیفیت را تسهیل می کند
• ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی به بخش تولیدکنندگان مواد شیمیایی کمک می‌کند تا سازگارتر با محیط‌زیست باشند
• چندین چالش برای این وجود دارد، مانند هزینه های اضافی برای بهسازی ماشین آلات موجود

چگونه می توان از هوش مصنوعی در شیمی استفاده کرد؟

شیمی به دقت و دقت بالایی نیاز دارد و این حوزه ای است که هوش مصنوعی در آن برتری دارد.

از شیمیدانان حرفه ای گرفته تا دانشجویان شیمی، سنتز و تجزیه و تحلیل مواد بخش اصلی شیمی است. با این حال، سازگاری و قابلیت اطمینان نتایج شما احتمالاً بسته به سطح مهارت و دانش شما متفاوت است – و زمانی که به آن در مقیاس صنعتی نگاه می کنید، پیچیدگی بیشتری پیدا می کند.

هوش مصنوعی می‌تواند سازگاری و قابلیت اطمینان نتایج را با خودکارسازی جنبه‌های مختلف تولید مواد شیمیایی و در عین حال سازگاری با موقعیت‌های جدید و پیش‌بینی مشکلات، به‌طور قابل‌توجهی بهبود بخشد.

اما ادغام هوش مصنوعی فقط مربوط به اتوماسیون و پیش برنامه ریزی جنبه های مختلف تولید مواد شیمیایی نیست. کل فرآیند را می توان به طور مداوم از طریق یادگیری ماشینی بهبود بخشید. هوش مصنوعی می تواند به طور مداوم بر اساس حجم عظیمی از داده هایی که می تواند در طول فرآیندهای تولید جمع آوری شود، سازگار شود.

به عنوان مثال، در فرآیندهای نسبتاً ساده مانند مخلوط کردن و مخلوط کردن محلول‌ها، یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند به طور مداوم غلظت‌ها را کنترل کند، ناخالصی‌ها و نسبت‌ها را تشخیص دهد و تنظیمات دقیقی را بر اساس استانداردهای از پیش تعیین‌شده انجام دهد. یک محصول جانبی مفید این است که بهره وری مواد و انرژی نیز می تواند به طور قابل توجهی بهبود یابد.

کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی

هوش مصنوعی تأثیر عمیقی بر بخش تولید مواد شیمیایی خواهد داشت (در واقع، در حال حاضر دارد).

بسیاری از جنبه های اساسی صنعت، از تحقیق گرفته تا کنترل آلودگی را تغییر خواهد داد. چهار حوزه کلیدی در بخش تولید مواد شیمیایی وجود دارد که در حال حاضر هوش مصنوعی در آن پیاده‌سازی می‌شود:

• تحقیق و توسعه
• تولید محصولات
• پیش بینی و برنامه ریزی برای حوادث غیر مترقبه
• مدیریت/ارزیابی ریسک ها

بیایید به ترتیب به هر یک از این موارد نگاه کنیم.

تحقیق و توسعه
هوش مصنوعی می تواند به طور قابل توجهی در کشف ترکیبات جدید، ساختارهای مولکولی احتمالی، مجتمع ها و مخلوط ها کمک کند. این به ویژه در مورد جنبه دارویی تولید مواد شیمیایی صادق است.

به طور فرضی، باید میلیاردها جایگشت احتمالی و ترکیبی از مواد شیمیایی وجود داشته باشد. یک هوش مصنوعی می تواند با حجم زیادی از اطلاعات تغذیه شود و می تواند میلیون ها تنوع احتمالی را ارائه دهد.

چیزی که هوش مصنوعی باید با آن بازی کند 118 عنصر شیمیایی شناخته شده (تنها 92 مورد از آنها به طور طبیعی وجود دارند)، حداقل میلیون ها ترکیب مبتنی بر کربن و حدود 500000 ترکیب معدنی شناخته شده است. این می تواند ما را به کجا ببرد؟

تولید محصولات شیمیایی
این کافی نیست که صرفاً تولید را بر اساس دستورات از پیش برنامه ریزی شده خودکار کنید. به همان اندازه مهم است که فرآیندها باید قابلیت انطباق و بهبود را داشته باشند.

ادغام هوش مصنوعی می تواند حجم زیادی از داده ها را در زمان واقعی جمع آوری و تجزیه و تحلیل کند. بهبودها را می توان به همان سرعت پیشنهاد کرد یا بلافاصله اعمال کرد.

مدیریت ریسک
هوش مصنوعی می‌تواند مدل‌های مختلفی از سناریوهای خاص ایجاد کند که می‌تواند بر تولید و حتی جنبه‌های لجستیکی کسب‌وکار تأثیر منفی بگذارد. به عنوان مثال، می‌تواند آسیب‌های احتمالی کارکنان را بر اساس شرح شغل و مکان آنها در هر زمان معینی در یک کارخانه مواد شیمیایی ارزیابی کند. بر اساس این ارزیابی ها و مدل ها، سیاست های کاری و پروتکل های ایمنی را می توان به طور موثر طراحی کرد.

یادگیری ماشین چگونه در صنایع شیمیایی استفاده می شود؟

یادگیری ماشینی کاربرد فناوری هوش مصنوعی است. به جای اینکه ماشین‌ها صرفاً برای انجام وظایف خاص برنامه‌نویسی کنند، به آنها سطحی از استقلال داده می‌شود تا بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده با موقعیت‌های مختلف سازگار شوند.

به عنوان مثال، کاتالیزورهای اضافی را می توان به طور خودکار به مخلوطی از واکنش دهنده ها اضافه کرد که در شرایط خاص سرعت واکنش کاهش یافته است. با انجام این کار می توان با وجود تغییرات یا تغییرات ناگهانی و غیرمنتظره در برخی پارامترها، راندمان تولید را حفظ کرد.

4 مزیت هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی

ادغام هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی دارای طیف گسترده ای از مزایای است که شامل بهینه سازی بهره وری، دستیابی به کارایی بهتر و حفظ سطوح بالای کنترل کیفیت است.

1. افزایش بهینه سازی فرآیند
مواد شیمیایی فقط می توانند در نسبت های خاص و تحت شرایط خاصی واکنش نشان دهند. برخی از واکنش دهنده ها ممکن است به حضور کاتالیزور نیاز داشته باشند، در حالی که برخی دیگر ممکن است به دما و فشار بالا نیاز داشته باشند.

فرآیند تولید شیمیایی نیز دارای محصولات فرعی میانی است که برای بدست آوردن محصول نهایی مورد نظر نیاز به فرآوری بیشتری دارد.

هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای مختلفی را طراحی کند که با حداقل اتلاف مواد و انرژی، به نتایج مطلوب یکسانی منجر شود. همچنین می تواند تولید محصولات جانبی میانی ناخواسته را که ممکن است به آلاینده تبدیل شوند، به حداقل برساند. مسیرهای شیمیایی مختلف را می توان با مدل های ایجاد شده از طریق هوش مصنوعی کاوش کرد.

2.بهره وری
در ساده ترین و کلی ترین عبارت، راندمان عبارت است از نسبت بین ورودی و خروجی ضربدر 100%. هرچه این درصد بیشتر باشد، درجه کارایی بالاتر است. این بدان معناست که خروجی های بهینه باید در کمترین مقدار ورودی ممکن به دست آید. این در مورد ورودی های نیروی کار، ورودی های انرژی و ورودی های مواد اعمال می شود.

یک سیستم هوش مصنوعی می تواند بهره وری یک کارخانه را با گنجاندن عوامل ورودی مختلف و محصولات نهایی حاصل از آن تجزیه و تحلیل کند. می تواند روال های صرفه جویی در کار، منابع و توزیع انرژی بهتر و نسبت بهینه مواد مورد استفاده را طراحی کند. این را می توان در ترکیب های مختلف و در سناریوهای مختلف انجام داد.

3.تعمیرات قابل پیش بینی
عوامل داخلی و خارجی زیادی می توانند بر راندمان تولید یک شرکت تولید کننده مواد شیمیایی تأثیر بگذارند.

یک مثال از یک عامل داخلی موجودی مواد خام یا مواد اولیه شیمیایی است. هوش مصنوعی می‌تواند به پیش‌بینی مقدار مواد خام باقی‌مانده در هر زمان کمک کند تا بتوان خرید منابع را به طور موثر مدیریت کرد. نیروهای بازار، مانند نوسانات قیمت، نیز می توانند در ایجاد مدل ها لحاظ شوند.

4.کنترل کیفیت
کنترل کیفیت بعد از واقعیت بیشتر واکنش نشان می دهد و به جای جلوگیری از آنها به دنبال اصلاح خطاها است.

یک سیستم هوش مصنوعی نه تنها می تواند به یافتن محصولات معیوب در یک دسته کمک کند، بلکه از اشتباهات مشابه جلوگیری می کند یا حداقل آن خطاها را در حداقل سطح آماری به حداقل می رساند.

نظارت و ارزیابی مداوم مراحل مختلف تولید یک محصول به راحتی توسط یک سیستم هوش مصنوعی قابل کنترل است.

چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی

چالش اصلی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی، مقاوم‌سازی سیستم در سیستم‌های فناوری قدیمی‌تر موجود است. ممکن است یک سازنده نیاز به تعویض کامل تجهیزات و/یا لوازم الکترونیکی داشته باشد. همچنین نیاز به استخدام کارشناسان برای نصب، راه اندازی و نگهداری سیستم وجود خواهد داشت که می تواند به سرمایه گذاری قابل توجهی تبدیل شود.

چالش مهم دیگر برای پیاده سازی هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی، مدل سازی داده است. سیستم برای دقیق و دقیق بودن به حجم زیادی از داده ها نیاز دارد. منحنی یادگیری دارد که در ابتدا می تواند کمی آشفته باشد.

البته، داده‌های موجود جمع‌آوری‌شده در طول سال‌ها عملیات تولید مواد شیمیایی می‌تواند به عنوان پایه‌ای باشد، اما اگر این اطلاعات در داخل در دسترس نباشد، به خاطر داشته باشید که منابع خارجی آنقدر قابل اعتماد نخواهند بود، زیرا هر طراحی کارخانه، روال عملیاتی و سیستمی کمی یا به طور قابل توجهی متفاوت است. بسیار مهم است که هوش مصنوعی باید با استفاده از داده های موجود و داده های عملیاتی کارخانه خاص شما آموزش داده شود.

نتیجه

کاربردهای پیاده سازی هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی تا حد زیادی از بسیاری جهات مثبت و سودمند است. این می تواند به یک شرکت تولید کننده مواد شیمیایی کمک کند تا راندمان تولید، ایمنی و اثرات زیست محیطی خود را بهبود بخشد. با این حال، بدون خطر یا دشواری نیست و احتمالاً مستلزم هزینه های اضافی و مقاوم سازی قابل توجهی است.