通过工业数字化 助力化工企业加速提升效益

在竞争激烈的化工市场，拥有与时俱进的数字化基础设施的企业不仅能获得更高的生产利润，在可持续发展方面的表现也会更优异。近年来，由于原材料的短缺和涨价、通货膨胀、需求下降以及排放和塑料废物污染等带来的环境挑战，市场的不确定性显著增加。通过升级数字化基础设施设计和运营更高效的工艺流程，是化工行业企业应对这些挑战的主要途径。

数字化能够助力化工行业企业在短期，中期和长期的运营中产生持续效益，其中直接效益包括降低运营成本、延长正常生产运行时间、增加不同批次产品质量的稳定性和一致性，以及提高按时交付能力。举例来说，借助流程模拟和先进控制工具，可降低高达15%-20%的能耗，并减少相应排放。同样，通过更高水平的计划或调度来实现准时交货将提高利润率，并有助于达成销售目标。在瞬息万变的全球市场中，数字化工具为生产商提供了强大的敏捷性和弹性。无论是调整生产规模，还是更换原材料，这些工具都能帮助企业迅速响应市场变化，在短期和长期持续优化出率和生产效率。

应对当今和未来挑战的新工业数字化工具

随着化工市场和需求模式的不断演进与复杂化，数字技术也迎来了全面升级。在当下的日常生活中，AI驱动的工具使消费者能够更加迅速、精准地发现适合其需求的产品。语音助手如Siri和Alexa与用户的互动变得更加自然，而生成式AI工具则在写作和艺术方面为用户提供了创作支持。

在工业领域，AI工具正在帮助工程师和操作员从更深层面解读数据模式，并指导他们做最佳的操作、计划等决定。值得强调的是，工业AI应与第一性原理流程模拟方法相结合，确保AI生成的数据和结论合理可靠，且不会导致灾难性后果。

艾斯本的一系列工业AI解决方案被广泛用于化工生产价值链的不同环节。首先，在供应链管理环节，规划工具利用历史需求模式，优化库存从而提升生产利润。同样，AI驱动的资产绩效管理工具通过持续监测设备性能和工厂数据，可以提前几个月预测设备故障。流程模拟混合模型结合了第一性原理和AI分析算法，用于模拟因数据不足而导致用传统方法建模困难的复杂工艺。我们新的内嵌工业AI的先进过程控制工具则为控制工程师提供指导，回答他们的问题，以实现装置的最佳绩效。

多年来，艾斯本的诸多合作伙伴持续从AI赋能的解决方案中受益。自二十一世纪初起，艾斯本不断将机器学习（ML）、数据分析以及自然语言处理工具融入流程模拟和先进过程控制工具架构之中。例如，陶氏化学利用ML混合模型解决了复杂反应装置中的生产难题，将出率提高10% 利润瞬间提升。巴西化工巨头Braskem则利用基于深度学习的APC自动适应操作工况，达到了更佳的控制效果、更高的质量合格率，并同时降低了能源消耗。巴斯夫借助Maestro工具，迅速有效地开发了APC控制器，省去了在传统APC控制器开发过程中，需要数周的、而且只有多年经验的APC工程师才能胜任的复杂测试和调整工作。

新一代数字化工具将传统工程的精髓与智能功能完美融合，为化工行业企业创造了卓越的效益。这些工具利用生产过程中的历史数据预测未来，从而实现精准计划与执行。这样一来，不仅缩小了计划与执行中的利润差距，还节省了材料和能源的消耗，使生产过程更加可持续。

数字化解决方案助力脱碳和循环经济

在化工行业加速迈向脱碳的进程中，数字化解决方案发挥了至关重要的作用。要实现脱碳的化工生产，必须采用可再生原料、提升燃料效率、利用低碳或可再生能源、减少蓝水消耗，并降低废物产生。如何将现有的运营与脱碳和净零目标相结合成为很大的挑战，因为现有运营的主要目标并不一定是可持续发展。数字化成为破解这一难题的重要解决方案。

数字化工具能够从多个方面推进可持续发展计划。从量化公司的碳足迹开始，流程模拟工具有助于优化现有工艺或设计新工艺。利用工艺模型，工程师可以对所有可能的选项进行全面的技术和经济要素评估，从而做出明智选择。这些模型可以在相对较短的时间内创建，准确性高，并能全面反映未来的运营情况，包括能源需求、排放和产品产量。对于新工艺，数字概率模型通过识别瓶颈和潜在故障源来降低项目的系统性风险，进而用这个数字概率模型推演替代设计以达到减少风险的目的。多个绿氢和绿氨项目已经运用Aspen FidelisTM建立数字概率模型来优化其设计和运营安全性。

艾斯本的数字化解决方案随着市场需求和挑战不断迭代，相应的可持续发展解决方案也不例外。艾斯本建立了业内规模最大（甚至是世界上最大）的与可持续发展相关的工艺模型库之一。这些模型涵盖了从生物基原料的加工到燃料和化学品的生产、再到电池回收、碳捕集与封存（CCS）、塑料热解、绿氢等多种领域。通过结合专业知识和最新技术创新，艾斯本帮助客户加速可持续发展项目的启动。