Kaip protingos chemijos inžinerijos sprendimai padeda valdyti gamyklų veiklą efektyviau

Suprasti protingas chemijos inžinerijos sprendimus ir jų vaidmenį moderniose gamyklose

Apibrėžiant protingą chemijos inžinerijos sprendimą chemijos gamybos kontekste

Išmaniai chemijos inžinerijos metodai sujungia dirbtinio intelekto (AI), mašininio mokymosi (ML) ir Interneto daiktų (IoT) jutiklių technologijas, kad chemijos gamyboje būtų pasiektas naujas galimybių lygmuo. Tokios sistemos analizuoja tiek dabartinius, tiek ankstesnius duomenų srautus, todėl gamykloms pavyksta efektyviau veikti, gauti tiksleresnius procesų rezultatus ir sumažinti atliekų kiekį. Tradicinės metodikos negali prilygti tokiai lankstumo lygmenims, nes išmintingos sistemos faktiškai prisitaiko prie kintančių sąlygų be nuolatinio žmogaus priežiūros reikalavimo. Paimkime pavyzdžiui 2023 metų McKinsey tyrimą. Jie išanalizavo įmones, kurios įdiegė šias išmanias technologijas, ir nustatė įspūdingą faktą: tos gamybos įmonės pasiekė apie 28 procentų pagerinimą katalizatorių panaudojimo efektyvumo ir reakcijos temperatūros valdyme, lyginant su senamadiškais rankiniais metodais. Toks skirtumas daro didelę įtaką visos pramonės pelno maržoms.

Dirbtinio intelekto integravimas į chemijos gamybą operacijų stebėjimui

Dirbtinis intelektas daro tikrą skirtumą stebint gamyklų operacijas, ypač kai kalba eina apie galimų įrenginių problemų nustatymą iš anksto ir automatinį saugos priemonių paleidimą. Šios protingos sistemos gali apdoroti milžinišką informacijos kiekį kas sekundę, kuri ateina iš sudėtingų valdymo skydelių visoje gamybos įmonėje. Jos gana gerai susitvarko su užduotimis, kurias žmogus paprastai nepastebėtų, pavyzdžiui, kai medžiagos yra netinkamai sumaišytos arba kai mašinos suvartoja pernelyg daug energijos. Kai kurios naujausios studijos parodė, kad įmonės, naudojančios dirbtinį intelektą procesų valdymui, įvairiose industrijose pastebėjo apie 15–20 % mažiau netikėtų sustojimų. Toks pagerėjimas reiškia mažiau gamybos sutrikimų ir laimingesnius įmonių vadovus, kurie daugiau nebeleidžia dienų ieškodami paslaptingų gedimų.

Pereinama nuo tradicinių prie duomenų valdomų įmonių valdymo sistemų

Gamintojai išvairiose pramonės šakose pereina nuo senoviškų sistemų prie modernių duomenų platformų, kurios sujungia laboratorijos informacijos valdymo (LIMS) ir įmonės išteklių planavimo (ERP) sprendimų. Pagal 2023 metais paskelbtus ARC Advisory tyrimus, įrenginiai, kurie atliko tokį pereinamąjį laikotarpį, pasiekė apie 25 % geresnio partijų nuoseklumo ir reguliacinės atskaitomybės buvo atliktos maždaug 14 % greičiau. Tai, kas daro šias integruotas sistemas tokias vertingas, yra visuminis vaizdas, kurį jos suteikia. Inžinieriai gali matyti, kaip tai, kas vyksta gamybos aikštelėje, atitinka esamus atsargų likučius ir tai, ko dabar rinkoje reikalauja klientai. Toks realaus laiko suderinamumas anksčiau atskirose sistemose nebuvo įmanomas.

Realinio laiko proceso optimizavimas naudojant dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi

Operatyviniam sprendimų priėmimui reikalinga realinio laiko duomenų integracija chemijos gamyklų valdyme

Dabar protingos chemijos inžinerijos sistemos remiasi IoT jutikliais, sujungtais su paskirstytomis valdymo sistemomis (DCS), kurios apdoroja maždaug 15 tūkstančių duomenų taškų kas sekundę visose gamybos įmonėse. Dėl šio nuolatinio informacijos srauto, dirbtinis intelektas gali koreguoti reaktoriaus temperatūrą, valdyti slėgio nustatymus ir tiksliai reguliuoti žaliavų proporcijas per pusę milisekundės. Tai maždaug 35 kartus greičiau nei bet kuris žmogus operatorius galėtų pasiekti. Rezultatas? Kur kas geresnis sudėtingų pramonės procesų valdymas, kai laikas yra labai svarbus. Įmonės, naudojančios šias technologijas, praneša apie mažiau klaidų ir pagerintą efektyvumą, valdant sudėtingas chemines reakcijas, kurios reikalauja tokio greito atsako.

Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi taikymas dinaminėje proceso valdyme

Mašininio mokymosi algoritmai savarankiškai valdo kintamuosius, tokius kaip katalizatoriaus degradacija ir egzoterminės reakcijos slenksčiai. 2023 m. pramonės tyrimas parodė, kad šios sistemos išlaiko produkto kokybę 0,3 % ribose nuo nustatytų specifikacijų per žaliavų svyravimus, viršydamas tradicinius PID valdiklius 19:1 stabilumo indekse.

Proceso optimizavimas naudojant dirbtinį intelektą siekiant padidinti našumą ir sumažinti atliekas

Dirbtinio intelekto valdomos proceso modeliai nustato energijos sąnaudų etapus partijų gamyboje ir rekomenduoja prognozuojamus pakeitimus, dėl ko našumas padidėja 12–18 %. Vienas polimerų gamintojas, įgyvendinęs stiprinimo mokymosi modelius, kurie optimizavo monomerų konvertavimo rodiklius, sumažino etileno atliekas 22 %.

Atvejo analizė: dirbtinio intelekto valdoma reaktoriaus optimizacija sumažino partijų kintamumą 32 %

Specializuotų chemikalų gamybos įmonė įvedė giluminio mokymosi technologiją 14 nepertraukiamų maišymo reaktorių valdyme, sumažindama partijų klampumo skirtumus nuo ±8 % iki ±2,7 % per šešis mėnesius. 2,7 mln. JAV dolerių investicijos sumažino metines kokybės kontrolės išlaidas 410 tūkst. JAV dolerių ir pasiekė 99,4 % pirmojo bandymo kokybės standartų atitikimą, pagal 2024 metų procesų inžinerijos ataskaitą.

Prognozuojantis aptarnavimas ir anomalijų aptikimas cheminių procesų įrangoje

Prognozuojantis aptarnavimas cheminių gamyklų įrenginiuose naudojant mašininio mokymosi modelius

Cheminių gamyklų įrenginiai naudoja mašininio mokymosi modelius, kad analizuotų jutiklių duomenis, vibracijos modelius ir terminius rodiklius iš kritiškai svarbios įrangos, tokios kaip reaktoriai ir siurbliai. Aptikdami nukrypimus nuo normalaus darbo, šie įrenginiai prognozuoja komponentų nusidėvėjimą 12–18 dienų iš anksto (Ponemon 2023), padėdami išvengti nenuspėto stabdymo, kurio kaina vidutiniškai 740 tūkst. JAV dolerių viename įvykyje.

Prastovų mažinimas naudojant ankstynojo gedimo aptikimą ir anomalijų pranešimus

Dirbtinio intelekto valdomos anomalijų aptikimo sistemos įvertina rizikas pagal tai, kiek įrangos svarbi operacijoms. Norint anksti aptikti problemas, vibracijų analizė padeda pastebėti maišytuvų guolių nublizgimą dar prieš prasidedant rimtai pašlijimui. Šilumos vaizdavimo technologijos gali pastebėti, kai distiliavimo kolonos pradeda perkaisti, o alyvos būklės jutikliai stebi tepalų kokybę kompresoriuose laikui bėgant. Pažvelkime į 2025 metų pradėtą karjero veiklą – ji pateikia tikrus duomenis. Įdiegus realaus laiko stebėjimą, įrangos gedimų dažnis sumažėjo apie 40 %. Įmonėms, gaminančioms chemikalus ir pritaikiusioms panašias priemones, techninės priežiūros prastovų laikas sumažėja 25–30 % lyginant su tradiciniais metodais. Tai reiškia mažiau gamybos nuostolių ir mažiau netikėtų gedimų, trikdančių darbo procesus.

Automatizacijos ir žmogaus žinynų balansas prognozuojančiose sistemose

AI apdoroja visus tuos jutiklių duomenis, bet žmonės vis tiek turi patikrinti, kas vyksta, ir įvertinti situaciją. Kai mašininis mokymasis pateikia tų gedimų tikimybės skaičius, į darbą įsijungia patyrę inžinieriai. Jie koreguoja sistemos nustatymus, kai pasikeičia metų laikai, nes žiemos sąlygos nėra tokios kaip vasaros. Svarbiausia, kad šie ekspertai perima valdymą kiekvieną kartą, kai automatinis pasiūlymas nesuderinamas su nustatytais saugos taisyklėmis – taip nutinka maždaug 8 iš 10 kartų, pagal pramonės ataskaitas. Ši kombinacija veikia gana gerai, prognozės yra tikslios maždaug 92 % atvejų, o erzinančių klaidingų signalų skaičius smarkiai sumažėja.

Energijos vartojimo efektyvumas ir kaštų mažinimas protingo proceso valdymo būdu

Energijos valdymas ir efektyvumo optimizavimas per protingą chemijos inžinerijos sprendimą

Protingi chemijos inžinerijos metodai gali iš esmės sumažinti energijos švaistymą, koreguojant šilumos mainymo procesus, siurblių nustatymus ir reaktoriaus parametrus. Šie pažengę sistemos analizuoja įvairius gamyklų duomenų sluoksnis, kad nustatytų, kur procesai veikia neefektyviai, pavyzdžiui, kai per daug garų yra sunaudojama ar šiluma netinkamai atkuriama, o tada automatiškai koreguoja įrangą. Paimkime, pavyzdžiui, dirbtinio intelekto valdomas sistemas, jos keičia vožtuvų pozicijas ir valdo šilumos judėjimą per mainytuvus pagal tai, ką sistema prognozuoja, kad prireiks toliau, o tai reiškia, kad nebelieka klaidų, atsirandančių dėl žmonių, kurie rankiniu būdu bando koreguoti procesus.

Naudojimas dirbtinio intelekto ir duomenų pagrįstų modelių procesų valdyme energijos taupymui

AI modeliai balansuoja energijos taupymą ir gamybos tikslus, derindami gyvus sensorių duomenis su istoriniais duomenų srautais, kad prognozuotų įrenginių apkrovas ir optimizuotų našumą. Vienas iš panaudojimų yra suslėgto oro sistemų moduliavimas pagal realaus laiko pneumatinio įrankių naudojimą, vengiant nuolatinio veikimo ir mažinant energijos švaistymą.

Duomenų taškas: AI įgyvendinimas Europos petrochemijos įrenginyje sumažino energijos suvartojimą 18 %

2023 m. įgyvendinimas Europos petrochemijos įrenginyje pasiekė 18 % metinį energijos suvartojimo mažėjimą, optimizuojant reaktoriaus aušinimo ciklus ir distiliavimo kolonų slėgį. Tai sumažino CO² išmetimą 11 500 metrinių tonų – tai atitinka 2 500 automobilių pašalinimą nuo kelių – tuo tarpu produkto nuoseklumas išliko 99,7 %.

Skaitmeninis dvynys ir kibernetiniai fiziniai sistemos pažengusiai gamyklų simuliacijai

Skaitmeninio dvynio technologija pramonės aplikacijose virtualiam procesų dubliavimui

Skaitmeninės dvynių technologijos sukuria realių cheminių gamyklų virtualius kopijas, kurios gali imituoti įrenginių veikimą, stebėti chemines reakcijas vykstančias viduje ir rodyti, kas vyksta visoje įmonėje realiu laiku. Naujausias 2024 metų tyrimas, paskelbtas ScienceDirect, išsamiai išanalizavo šią technologiją ir nustatė tris pagrindines dalis, kurios leidžia veikti šiems skaitmeniniams dvyniams: internetu sujungti jutikliai, kurie tiekia informaciją realiu laiku, matematiniai modeliai, pagrįsti fizikos dėsniais, skirti imituoti įvairius scenarijus, bei protingi algoritmai, kurie prognozuoja, kaip sistemos galėtų reaguoti esant skirtingoms sąlygoms. Šio metodo vertė slypi tame, kad gamyklų inžinieriai gali išbandyti naujus procesus, stebėti, kas vyksta avarijos situacijose, koreguoti nustatymus siekiant geresnio našumo, viską darant tuo metu, kai reali gamykla veikia normaliai. Nebereikia nieko stabdyti, kad būtų atlikti bandymai.

Kibernetiniai fiziziniai sistemos realaus laiko gamyklų modeliavimui ir valdymui

Kai kibernetiniai fiziniai sistemos sujungia skaitmeninių dvynių duomenis su PLC ir paskirstytomis valdymo sistemomis, jos sukuria uždarąją grįžtamąją ryšio mechanizmą, kuris yra būtinas tikrai autonominei veiklai. Tokios konfigūracijos sumažina operatorių kasdieninio darbo apimtį, tuo pačiu užtikrindamos išsamesnes ataskaitas, atitinkančias ISO 9001 kokybės valdymo standartus. Tačiau išsiskiria ypač greitis – dauguma šiuolaikinių sprendimų išlaiko vėlavimo langą mažesnį nei pusę sekundės. Toks reakcingumas leidžia gamintojams iš anksto koreguoti procesus, kai kinta įeinančių medžiagų savybės ar energijos šaltinių pokyčiai gamybos ciklo metu.

Pramonės įrenginių virtualus paleidimas ir testavimas naudojant dirbtinio intelekto modeliavimą

Dėka dirbtinio intelekto įgalinta virtuali komisionavimo procedūra pagreitina diegimą, nes leidžia išbandyti valdymo logiką ir saugos blokavimus be jokio realaus pasaulio rizikos. Be to, ji automatiškai aptinka konfliktus tarp mechaninių dalių ir elektrinių komponentų, taip pat lygina sistemos našumą su ankstesniais duomenimis. Inžinieriams tai reiškia, kad jie gali paleisti modeliavimą, parodantį, kaip įranga nusidėvi po tūkstančius ciklų. Šie bandymai padeda jiems tiksliai nustatyti, kada reikėtų atlikti techninę priežiūrą, todėl sumažėja netikėti gedimai. Kai kurios studijos rodo, kad ši metodika gali sumažinti planuotą prastovą apie 25–30 %, kur kas daugiau nei seni, klaidų ir bandymų būdu pagrįsti metodai, kurie dažnai veda prie brangių netikėtų situacijų.

Atvejo analizė: Skaitmeninis dvynis specialiųjų chemikalų gamykloje sutrumpino paleisties laiką 40 %

Viena europietiška įmonė, gaminanti specializuotus chemikalus, sukūrė skaitmeninį dvynį, skirtą konkrečiai jų reaktoriui, kad nustatytų geriausią būdą aktyvuoti katalizatorius. Jie atliko virtualius testus daugiau nei 1 200 skirtingų temperatūros ir slėgio nustatymų kombinacijų. Rezultatas? Įmonė viską paleido tinkamai veikiančią maždaug dviem savaitėmis greičiau nei anksčiau. Pagal 2024 m. Siemens tyrimų duomenis, šis procesas sumažino energijos sąnaudas paleidimo metu maždaug 31 procentu, beveik nekeičiant produkto kokybės – ji išliko stabili su tik maždaug ±0,8 % nuokrypiu.

DUK apie išmaniuosius chemikos inžinerijos sprendimus

Kas yra išmanusis chemikos inžinerijos sprendimas?

Išmanusis chemikos inžinerijos sprendimas integruoja dirbtinį intelektą (AI), mašininio mokymosi (ML) technologijas ir IoT jutiklius siekiant sustiprinti chemikos gamybos galimybes, optimizuoti operacijas ir sumažinti atliekas.

Kaip dirbtinio intelekto sistemos pagerina operatyvinį valdymą chemijos gamyklų aplinkoje?

AI sistemos realiu laiku stebi milžiniškus duomenų srautus, kad nustatytų ir pašalintų galimus įrenginių gedimus, pagerindamos gamyklų saugumą ir mažindamos netikėtas sustojimus.

Ar protingos chemijos inžinerijos sprendimai gali sumažinti energijos suvartojimą?

Taip, dirbtinio intelekto valdomos sistemos optimizuoja procesus siekiant taupyti energiją, žymiai sumažindamos energijos švaistymą ir bendrą suvartojimą chemijos pramonės įrenginiuose.