在(zai)競(jing)爭(zheng)激(ji)烈(lie)的(de)化(hua)工(gong)市(shi)場(chang)，擁(yong)有(you)與(yu)時(shi)俱(ju)進(jin)的(de)數(shu)字(zi)化(hua)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)的(de)企(qi)業(ye)不(bu)僅(jin)能(neng)獲(huo)得(de)更(geng)高(gao)的(de)生(sheng)產(chan)利(li)潤(run)
，在(zai)可(ke)持(chi)續(xu)發(fa)展(zhan)方(fang)麵(mian)的(de)表(biao)現(xian)也(ye)會(hui)更(geng)優(you)異(yi)。近(jin)年(nian)來(lai)，由(you)於(yu)原(yuan)材(cai)料(liao)的(de)短(duan)缺(que)和(he)漲(zhang)價(jia)、通貨膨脹、需(xu)求(qiu)下(xia)降(jiang)以(yi)及(ji)排(pai)放(fang)和(he)塑(su)料(liao)廢(fei)物(wu)汙(wu)染(ran)等(deng)帶(dai)來(lai)的(de)環(huan)境(jing)挑(tiao)戰(zhan)，市(shi)場(chang)的(de)不(bu)確(que)定(ding)性(xing)顯(xian)著(zhu)增(zeng)加(jia)。通(tong)過(guo)升(sheng)級(ji)數(shu)字(zi)化(hua)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)設(she)計(ji)和(he)運(yun)營(ying)更(geng)高(gao)效(xiao)的(de)工(gong)藝(yi)流(liu)程(cheng)，是(shi)化(hua)工(gong)行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)應(ying)對(dui)這(zhe)些(xie)挑(tiao)戰(zhan)的(de)主(zhu)要(yao)途(tu)徑(jing)。

數字化能夠助力化工行業企業在短期，中期和長期的運營中產生持續效益，其中直接效益包括降低運營成本
、延長正常生產運行時間
、增加不同批次產品質量的穩定性和一致性

，以及提高按時交付能力。舉例來說，借助流程模擬和先進控製工具，可降低高達15%-20%denenghao，bingjianshaoxiangyingpaifang。tongyang，tongguogenggaoshuipingdejihuahuotiaodulaishixianzhunshijiaohuojiangtigaolirunlv，bingyouzhuyudachengxiaoshoumubiao。zaishunxiwanbiandequanqiushichangzhong，shuzihuagongjuweishengchanshangtigongleqiangdademinjiexinghedanxing。wulunshitiaozhengshengchanguimo，haishigenghuanyuancailiao，zhexiegongjudounengbangzhuqiyexunsuxiangyingshichangbianhua，zaiduanqihechangqichixuyouhuachulvheshengchanxiaolv。

應對當今和未來挑戰的新工業數字化工具

隨著化工市場和需求模式的不斷演進與複雜化
，數字技術也迎來了全麵升級。在當下的日常生活中
，AI驅動的工具使消費者能夠更加迅速、精準地發現適合其需求的產品。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麵為用戶提供了創作支持。

在工業領域
，AI工具正在幫助工程師和操作員從更深層麵解讀數據模式，並指導他們做最佳的操作、計劃等決定。值得強調的是
，工業AI應與第一性原理流程模擬方法相結合
，確保AI生成的數據和結論合理可靠，且不會導致災難性後果。

艾斯本的一係列工業AI解jie決jue方fang案an被bei廣guang泛fan用yong於yu化hua工gong生sheng產chan價jia值zhi鏈lian的de不bu同tong環huan節jie。首shou先xian，在zai供gong應ying鏈lian管guan理li環huan節jie，規gui劃hua工gong具ju利li用yong曆li史shi需xu求qiu模mo式shi，優you化hua庫ku存cun從cong而er提ti升sheng生sheng產chan利li潤run。同tong樣yang，AI驅動的資產績效管理工具通過持續監測設備性能和工廠數據，可以提前幾個月預測設備故障。流程模擬混合模型結合了第一性原理和AI分析算法
，用於模擬因數據不足而導致用傳統方法建模困難的複雜工藝。我們新的內嵌工業AI的先進過程控製工具則為控製工程師提供指導，回答他們的問題，以實現裝置的最佳績效。

多年來，艾斯本的諸多合作夥伴持續從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）、數據分析以及自然語言處理工具融入流程模擬和先進過程控製工具架構之中。例如，陶氏化學利用ML混合模型解決了複雜反應裝置中的生產難題，將出率提高10% 利潤瞬間提升。巴西化工巨頭Braskem則利用基於深度學習的APC自動適應操作工況
，達到了更佳的控製效果、更高的質量合格率，並同時降低了能源消耗。巴斯夫借助Maestro工具，迅速有效地開發了APC控製器，省去了在傳統APC控製器開發過程中
，需要數周的
、而且隻有多年經驗的APC工程師才能勝任的複雜測試和調整工作。

xinyidaishuzihuagongjujiangchuantonggongchengdejingsuiyuzhinenggongnengwanmeironghe
，weihuagongxingyeqiyechuangzaolezhuoyuedexiaoyi。zhexiegongjuliyongshengchanguochengzhongdelishishujuyuceweilai，congershixianjingzhunjihuayuzhixing。zheyangyilai
，bujinsuoxiaolejihuayuzhixingzhongdelirunchaju，haijieshenglecailiaohenengyuandexiaohao
，shishengchanguochenggengjiakechixu。

數字化解決方案助力脫碳和循環經濟

在化工行業加速邁向脫碳的進程中

，數字化解決方案發揮了至關重要的作用。要實現脫碳的化工生產，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(jian)少(shao)藍(lan)水(shui)消(xiao)耗(hao)，並(bing)降(jiang)低(di)廢(fei)物(wu)產(chan)生(sheng)。如(ru)何(he)將(jiang)現(xian)有(you)的(de)運(yun)營(ying)與(yu)脫(tuo)碳(tan)和(he)淨(jing)零(ling)目(mu)標(biao)相(xiang)結(jie)合(he)成(cheng)為(wei)很(hen)大(da)的(de)挑(tiao)戰(zhan)，因(yin)為(wei)現(xian)有(you)運(yun)營(ying)的(de)主(zhu)要(yao)目(mu)標(biao)並(bing)不(bu)一(yi)定(ding)是(shi)可(ke)持(chi)續(xu)發(fa)展(zhan)。數(shu)字(zi)化(hua)成(cheng)為(wei)破(po)解(jie)這(zhe)一(yi)難(nan)題(ti)的(de)重(zhong)要(yao)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)。

shuzihuagongjunenggoucongduogefangmiantuijinkechixufazhanjihua。conglianghuagongsidetanzujikaishi，liuchengmonigongjuyouzhuyuyouhuaxianyougongyihuoshejixingongyi。liyonggongyimoxing，gongchengshikeyiduisuoyoukenengdexuanxiangjinxingquanmiandejishuhejingjiyaosupinggu
，congerzuochumingzhixuanze。zhexiemoxingkeyizaixiangduijiaoduandeshijianneichuangjian，zhunquexinggao
，bingnengquanmianfanyingweilaideyunyingqingkuang，baokuonengyuanxuqiu、排pai放fang和he產chan品pin產chan量liang。對dui於yu新xin工gong藝yi
，數shu字zi概gai率lv模mo型xing通tong過guo識shi別bie瓶ping頸jing和he潛qian在zai故gu障zhang源yuan來lai降jiang低di項xiang目mu的de係xi統tong性xing風feng險xian，進jin而er用yong這zhe個ge數shu字zi概gai率lv模mo型xing推tui演yan替ti代dai設she計ji以yi達da到dao減jian少shao風feng險xian的de目mu的de。多duo個ge綠lv氫qing和he綠lv氨an項xiang目mu已yi經jing運yun用yongAspen FidelisTM建立數字概率模型來優化其設計和運營安全性。

艾斯本的數字化解決方案隨著市場需求和挑戰不斷迭代

，相應的可持續發展解決方案也不例外。艾斯本建立了業內規模最大（甚至是世界上最大）的與可持續發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、再到電池回收、碳捕集與封存（CCS）
、塑料熱解、綠氫等多種領域。通過結合專業知識和最新技術創新，艾斯本幫助客戶加速可持續發展項目的啟動。