EN
Tekoälyohjattu automaatio kemianjohtamisprosesseissa
Ennakoiva ylläpito lisättyyn toiminnalliseen tehokkuuteen
Teollisuuslaitoksissa ympäri maata tekoälyyn perustuva ennakoiva huolto muuttaa päivittäisten toimintojen tapahtumista. Nämä älyjärjestelmät tarkastelevat reaaliaikaista tietoa pumppujen, venttiilien ja reaktoreiden toiminnasta tunnistamaan ongelmia ennen kuin ne ehtivät esiintyä, vähentäen näin kaiken kaaoksen aiheuttavia odottamattomia pysäyksiä. PwC:n valmistavasta teollisuudesta tekemien hiljattain julkaistujen tutkimusten mukaan yritykset, jotka ottivat huoltotoiminnassaan käyttöön tekoälyn, nähdyt korjausten kustannusten laskevan noin 30 % ja koneiden käyttöiän pitkenevän keskimäärin usealla vuodella. Ennakoivien työkalujen tehokas käyttö vaatii kuitenkin jatkuvaa sensoreiden tulosten seurantaa. Joidenkin insinöörien mukaan tulokset voivat olla epäjohdonmukaisia, jos tietojen keruu ei ole riittävän säännöllistä, joten oikea asennus ja järjestelmän konfigurointi ovat edelleen ratkaisevan tärkeitä laitoksen saumattoman toiminnan ja ongelmatilanteissa nopean korjaamisen varmistamiseksi.
Koneoppimisen avulla tehdyn älykkään prosessin optimointi
Koneoppiminen muuttaa todella peliä kemiatekniikan prosessien optimoinnissa. Nämä järjestelmät etsivät valtavia määriä tietoa löytääkseen ne optimaaliset käyttöparametrit. Katsokaapa, mitä joitain yrityksiä on tehnyt tällä teknologialla. Yksi suuri kemian tuotantoyritys toteutti koneoppimisen kaikilla toiminnoillaan ja huomasi tehokkuuden nousevan noin 20 %. Tämänlainen parannus ei ole pelkästään vaikuttava paperilla. Yritysten, jotka harkitsevat koneoppimisen käyttöönottoa, tulisi kuitenkin aloittaa pienellä. Uusien työkalujen saattaminen toimimaan yhdessä nykyisten järjestelmien kanssa kestää aikaa ja vaatii huolellista suunnittelua. Avainasemassa on varmistaa, että kaikki tiedot voivat liikkua vapaasti vanhojen ja uusien teknologioiden välillä luomatta pullonkauloja tai sekaannusta.
Itseohjautuvat järjestelmät vaarallisten aineiden käsittelyssä
Autonomiset järjestelmät muuttavat sitä, kuinka vaarallisten aineiden käsittelyä hallitaan, ja tuo konkreettisia parannuksia sekä turvallisuuteen että tehokkuuteen aikaisemmin kuvittelemattomalla tavalla. Poistamalla ihmisiä suoraan vaarallisten aineiden kanssa kosketukseen, nämä teknologiat vähentävät virheitä ja onnettomuuksia, jotka usein tapahtuvat manuaalisten toimien aikana. Olemme viime aikoina nähneet merkittävää kehitystä robotiikan suunnittelussa kemikaalien käsittelysovelluksissa. Jotkin mallit pystyvät nyt havaitsemaan hyvin pienet muutokset aineiden ominaisuuksissa ja säätämään toimintaansa sen mukaan, mikä ei ole ihmistyöntekijällä mahdollista yhtä johdonmukaisesti. Yrityksille, jotka harkitsevat teknologian käyttöönottoa, on paljon harkittavaa muun muassa laitteiden hankinnan lisäksi. Säädösten noudattaminen säilyy kriittisenä, mutta älykkäät yritykset löytävät tavoitteet toimia sääntöjen puitteissa ja silti saaden mahdollisimman hyvän hyödyn automaatiosta. Lopputulos? Toiminnot, jotka eivät ainoastaan suojaa työntekijöitä paremmin, vaan myös toimivat jatkuvasti sulavammin päivä päivältä.
Kestävän ja vihreän kemia-innovaatiot
Ympäristövaikutusten vähentäminen älykkään katalyyttisen avulla
Älykkäät katalysaattorit muuttavat kemiallisten reaktioiden tapahtumista tehokkaampia, vähentäen samalla jätettä ja energiankulutusta. Mikä tekee niistä niin tehokkaita? Ne parantavat reaktiovalikoivuutta ja tekevät prosessista tehokkaamman, mikä vähentää vanhojen katalysaattorijärjestelmien aiheuttamia sivutuotteita. Tutkimus Nature Chemistry -lehdessä osoittaa esimerkiksi, että älykkäisiin katalysaattoreihin siirtymällä teollisuuden ympäristövaikutuksia voidaan vähentää jopa 30 prosentilla. Säästöjen lisäksi tämä teknologia sopii hyvin osaksi ympäristöystävällisiä tavoitteitamme. Tulevaisuudessa katalysaattoreilla on valtavaa potentiaalia auttaa saavuttamaan tiukat ympäristötavoitteet. Kuvittele teollisuudenalat tulevan vihreämmiksi yhdellä illalla, koska niiden kemialliset prosessit muuttuvat puhdammiksi ja tehokkaammiksi.
Uusiutuvien resurssien integrointi AI-ohjautetun biotekniikan avulla
Biorefinointi muuttaa biologisia materiaaleja hyödyllisiksi kemikaaleiksi, ja tekoäly on todella nopeuttanut tätä prosessia. Parempien datan analysointityökalujen avulla tekoäly auttaa vähentämään hukkaa resursseja ja tekemään biorefineriesuhteista tehokkaampia. Otetaan esimerkiksi Neste, joka on käyttänyt tekoälyä tehtaissaan jo vuosien ajan, mikä on itse asiassa lisännyt merkittävästi sen kestävien polttoaineiden tuotantoa. Silti ongelmia on edelleen ratkaistavana, erityisesti riittävän määrän uusiutuvien materiaalien saanti jatkuvan toiminnan takaamiseksi. Teknologian täytyy ottaa tässä kantaa uusilla tavoilla näiden vihreiden resurssien hyödyntämiseen, mikä voisi muuttaa teollisuudessa valmistettavien tärkeiden kemikaalien valmistuksen tärkeyttä.
Jätteen vähentäminen suljetun kierron suunnittelulla
Suljetut järjestelmät ovat tärkeitä kemiallisen teollisuuden jätteen vähentämisessä. Ne toimivat ottamalla jätetuotteet ja käyttämällä niitä uudelleen valmistusprosessissa sen sijaan, että ne lajiteltaisiin kaatopaikalle. Tällä tavoin materiaalit voidaan käyttää uudelleen useita kertoja sen sijaan, että ne päätyisivät roskaksi. Joidenkin yritysten kertokaa, että jätetasonsa laski noin puoleen siirryttyään tällaiseen järjestelmään, kuten Chemical Engineering Journal -lehdessä viime vuonna julkaistut luvut osoittavat. Vaikka nämä järjestelmät selvästi vähentävät ympäristövaikutuksia, teollisuuden toimijatillä on edelleen parannettava materiaalien kierrätystä ja palautusta tehokkaammin, jos he haluavat edistää kestävyyttä kemian sektorilla.
Advanced Materials and Nanotechnology Applications
Nanomateriaalit tarkkojen kemiallisten synteettien käyttöön
Nanomateriaalien tehokkuus tarkassa kemiallisessa synteesissä johtuu joistakin aivan uskomattomista ominaisuuksista, joita niillä on. Erityistä on erittäin suuri pinta-ala suhteessa niiden kokoon, mikä todella nopeuttaa reaktioita ja tekee niistä tuotteiden suhteen selektiivisempiä. Viimeaikaiset tutkimukset viittaavat siihen, että nämä mikroskooppiset materiaalit vähentävät energian tarvetta tietyille kemiallisille reaktioille, mikä tarkoittaa parempia tuloksia vähemmällä jätteellä. Tulevaisuudessa vaikuttaa siltä, että teollisuudenaloilla, kuten lääketeollisuudessa ja uusiutuvan energian tuotannossa, saavutetaan merkittäviä läpimurtoja näiden ainesten ansiosta, etenkin koska kemian hallinta on näinä alueina erittäin tärkeää.
Älykäs katalysaattori sopeutuvalla reaktiokontrollilla
Älykkäät katalysaattorit muuttavat peliä, kun kyseessä on reaktioiden tehostaminen, koska ne voivat sopeutua muuttuviin olosuhteisiin kemiallisten prosessien aikana. Näiden erityisten materiaalien erottuvuuden taustalla on niiden kyky muokata rakennetta ja toimintaa reaaliajassa, mikä auttaa saavuttamaan parempia tuloksia kemiallisissa reaktioissa. Olemme jo nähneet lupaavia tuloksia teollisissa olosuhteissa, erityisesti öljyjalostamoissa, joissa älykkäät katalysaattorit vähensivät energiankulutusta samalla kun tuotantotulokset paranivat. Valmistajille, jotka pyrkivät viherrttämään toimintaansa, tämä teknologia tarjoaa konkreettisia mahdollisuuksia ei ainoastaan sähkölaskujen säästämiseen, vaan myös kemiallisen teollisuuden ympäristövaikutusten vähentämiseen.
Elämänkuntoon perustuvat materiaalit, jotka ovat inspiroitu laskennallisesta mallintamisesta
Kemistit ovat alkamassa etsiä luonnosta inspiraatiota luodessaan biomimetiikan materiaaleja, jotka jäljittelevät organismin tehokasta toimintaa. Nämä materiaalit pyrkivät jäljittelemään biologisia ilmiöitä, kuten tiettyjen kasvien veden hylkivyyttä tai hyönteisten yksinkertaisista komponenteista rakentamia erittäin vahvoja rakenteita. Tämä ala on jo tuottanut melkoisia tuloksia. Esimerkiksi pinta, joka ei koskaan tahraudu, koska se jäljittelee lokinlehtien ominaisuuksia, tai erittäin kevyitä komposiitteja, joita aletaan käyttää yhä enemmän autoissa ja lentokoneissa. Kaiken tämän innovaation taustalla on laskennallinen mallinnus, joka mahdollistaa virtuaalisten testien tekemisen ennen varsinaisten prototyyppien kalliiden valmistusten aloittamista. Tämän lähestymistavan puolesta kiinnostavaa on se, että se ei ainoastaan paranna materiaalien toimintamahdollisuuksia, vaan muuttaa kokonaan tapaamme valmistaa kemikaaleja.
Dijitalisaatio ja reaaliaikainen datanalyytiikka
Teollinen IoT-integraatio älykkään valmistuksen tueksi
Teollisen IoT-tekniikan käyttöönotto kemian teollisuudessa parantaa todella hyvin prosessien toimintaa ja valvontaa. Kaikkien kytkettyjen antureiden ja järjestelmien avulla tehtaissa sijaitsevat operaattorit saavat automaatiota ja jatkuvaa näkyvyyttä tuotantolaitoksen tilanteeseen. Tuloksena on vähemmän tuotantokatkoksia ja parempi materiaalien ja energian hallinta koko tehtaassa. Katsauksessa todellisiin tehtaisiin, jotka ovat käyttäneet IoT-ratkaisuja, on huomattu, että tuotantolinjat toimivat tehokkaammin, koska työntekijät voivat havaita ongelmat ennen kuin ne kasvavat suuriksi ongelmiksi. Jotkut valmistajat väittävät jopa saaneensa raaka-ainehävikit vähennettyä noin 30 %, kunhan nämä älykkäät valvontajärjestelmät on otettu käyttöön, vaikka tulokset vaihtelevat riippuen siitä, kuinka kattavasti teknologia on integroitu olemassa oleviin työnkulkuhin.
IoT:n oikeanlainen käyttö kemiallisissa tehtaissa vaatii asioihin menemistä vaiheittain eikä liian nopeaa etenemistä. Aloita tarkastelemalla tehtaan nykyistä teknologiaa ja mieti, missä kohteissa älykkäät anturit voisivat oikeasti auttaa. Kun valitaan IoT-laitteita, eri järjestelmien yhteensopivuus on erittäin tärkeää, joten valmistajien tulee suunnitella etukäteen, miten kaikki toimii yhdessä myös tulevaisuudessa. Älä myöskään unohda ihmisiä – työntekijöiden koulutus kytkettyjen laitteiden tuottaman datan ymmärtämiseksi ei ole vain hyvä lisä, vaan välttämätöntä oikean edistymisen kannalta. Tehtaat, jotka noudattavat tätä vähittäistä lähestymistapaa, saavat yleensä parempia tuloksia IoT-investoinneistaan ajan mittaan, erityisesti kun henkilöstö tietää tarkasti, mitä kaikilla noilla luvuilla ja tiedoilla pitää tehdä.
Koneoppimismallit tuoton ennustamiseen
Tuotosennustaminen erottuu kemian insinööritieteessä keskeiseksi alueeksi, jossa oikeanlaiset ennusteet tekevät eron kannattavan toiminnan ja tappiollisten operaatioiden välillä. Nykyään on itse asiassa mielenkiintoista, että koneoppimisalgoritmit alkavat ylittää perinteiset menetelmät näiden tuosten ennustamisessa. Ne kaivautuvat valtaviin tietomääriin ja löytävät yhteydet, joiden tunnistamiseen ihmisille kestäisi vuosia. Kemian insinööreille, jotka työskentelevät tehdasalueilla, tämä tarkoittaa parempaa päätöksentekovaltaa – he voivat säätää prosessiparametreja tietäen tarkasti, mikä vaikutus jokaisella säädöllä on lopulliseen tuotantomäärään säilyttäen samalla laadunormit. Otetaan esimerkiksi joitain kemikaalitehtaita, jotka ovat siirtyneet käyttämään näitä älykkäitä järjestelmiä – heidän tuotosennusteensa nousivat 15–25 % enemmän kuin ennen järjestelmien käyttöönottoa.
Tulevaisuudessa hyötysuhteen ennustamisessa näyttää siltä, että näiden mallien on tehtävä parempää työtä yhä monimutkaisempien kemiallisten reaktioiden käsittelyssä. On edelleen paljon haasteita. Tutkijat kamppailevat erilaisten tietovirtojen yhdistämisen kanssa samalla, kun mallien luotettavuutta ylläpidetään, kun olosuhteet muuttuvat eri asetusten välillä. Näiden ongelmien ratkaiseminen ei ole vain tärkeää, vaan täysin välttämätöntä, jos haluamme nähdä todellista edistystä tällä alalla. Kemianalan yrityksillä on mahdollisuus saavuttaa valtavia parannuksia tuottavuudessa ja lopputuloksissa, kun nämä ongelmat saadaan ratkaistua.
Digitaaliset kaksoset laajassa optimoinnissa
Digitaalisten kaksosten teknologia muuttaa prosessien optimointia luomalla kemiallisista tehtäistä virtuaaliset kopiot, jotka heijastavat paikan päällä reaaliajassa tapahtuvaa. Insinöörit voivat nyt suorittaa testejä ja nähdä mahdolliset tulokset koskettamatta mitään todellisessa laitoksessa, mikä tarkoittaa vähemmän häiriöitä ja parempaa turvallisuutta kaikille osapuolille. Eri teollisuudenaloilla toimivat yritykset ovat huomanneet todellisia parannuksia näiden digitaalisten mallien käytössä. Otetaan esimerkiksi öljy- ja kaasusektori, jossa operoitavat kertovat säästäneensä miljoonia vuosittain fiksumpien porauspäätösten ansiosta, joita simuloinnit mahdollistavat. Huoltotyöryhmät hyötyvät myös, koska ne voivat havaita ongelmia ennen kuin ne kasvavat suuriksi kysymyksiksi, mikä on jotain mitä perinteiset menetelmät eivät pysty ennakoimaan.
Digitaalinen kaksosteknologia tuo paljon etuja kemiallisille tehtaille, mutta ensin on olemassa joitain tärkeitä asioita, joihin on syytä kiinnittää huomiota. Pääkysymykset liittyvät laadukkaan datan keräämiseen järjestelmään ja siihen, että kaikki datapistekkeet toimivat yhdessä moitteettomasti. Laskentateho on myös tärkeä tekijä, sillä tarkkojen simulointien ajaminen vaatii merkittävää prosessointitehoa. Digitaalisen version ja käytännössä olevan tilanteen yhteensovittaminen on päivittäin ehdottoman kriittistä. Ilman tätä synkronointia koko malli muuttuu hyödyttömäksi melko nopeasti. Kun yritykset saavat nämä perusasiat oikein, alkavat ne nähdä todellista hyötyä digitaalisista kaksosistaan. Tehtaat toimivat sileämmin, huoltotoimet voidaan suunnitella tehokkaammin ja toiminnan kokonaisuudessaan tehokkuus paranee samalla, kun jätettä vähenee merkittävästi.