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在競爭激烈的化工市場，擁有與時俱進的數字化基礎設施的企業不僅能獲得更高的生產利潤，在可持續發展方面的表現也會更優異。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境挑戰，市場的不確定性顯著增加。通過升級數字化基礎設施設計和運營更高效的工藝流程，是化工行業企業應對這些挑戰的主要途徑。

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度來實現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，數字化工具為生產商提供了強大的敏捷性和彈性。無論是調整生產規模，還是更換原材料，這些工具都能幫助企業迅速響應市場變化，在短期和長期持續優化出率和生產效率。

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復雜化，數字技術也迎來了全面升級。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面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面解讀數據模式，并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，且不會導致災難性后果。

艾斯本的一系列工業AI解決方案被廣泛用于化工生產價值鏈的不同環節。首先，在供應鏈管理環節，規劃工具利用歷史需求模式，優化庫存從而提升生產利潤。同樣，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，用于模擬因數據不足而導致用傳統方法建模困難的復雜工藝。我們新的內嵌工業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，以實現裝置的最佳績效。

多年來，艾斯本的諸多合作伙伴持續從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，迅速有效地開發了APC控制器，省去了在傳統APC控制器開發過程中，需要數周的、而且只有多年經驗的APC工程師才能勝任的復雜測試和調整工作。

新一代數字化工具將傳統工程的精髓與智能功能完美融合，為化工行業企業創造了卓越的效益。這些工具利用生產過程中的歷史數據預測未來，從而實現精準計劃與執行。這樣一來，不僅縮小了計劃與執行中的利潤差距，還節省了材料和能源的消耗，使生產過程更加可持續。

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、減少藍水消耗，并降低廢物產生。如何將現有的運營與脫碳和凈零目標相結合成為很大的挑戰，因為現有運營的主要目標并不一定是可持續發展。數字化成為破解這一難題的重要解決方案。

數字化工具能夠從多個方面推進可持續發展計劃。從量化公司的碳足跡開始，流程模擬工具有助于優化現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創建，準確性高，并能全面反映未來的運營情況，包括能源需求、排放和產品產量。對于新工藝，數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性風險，進而用這個數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運用Aspen 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。