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數字化 + AI 雙引擎：化工企業如何布局下一代智能工廠？
來源：
發布時間：2025-08-05
在數字化浪潮的推動下，化工行業正加速邁向智能化新時代。數字化與 AI 技術如同雙引擎，為化工企業布局下一代智能工廠注入強大動力。據新浪財經消息，化工企業可通過以下多方面進行布局：
一、生產環節：柔性自動化與智能優化
化工企業應建設基于模塊化、智能化、自適應設計理念的柔性自動化生產線。通過集成機器視覺、機器人等技術，快速調整生產線的設備、工藝和控制系統，滿足多品種、小批量、個性化產品的生產需求，提升生產靈活性與精度效率。同時，借助 AI 技術對生產過程進行深度優化，通過機器學習算法分析生產數據，預測設備故障，優化生產參數，實現生產過程的智能化管控，提高生產效率、降低成本，提升產品質量的穩定性和一致性。
二、研發領域：AI 驅動的創新加速
AI 技術在化工研發領域大有可為。企業可利用 AI 的強大算力和數據分析能力，快速分析大量的實驗數據和文獻資料，幫助科研人員更高效地發現新的化學反應、設計更優化的合成路線，加速新產品的研發進程。例如，巴斯夫推出分子生成式 AI，2023 年生成 12 萬種候選化合物，其中有 47 種進入中試，催化劑設計效率提升了 300%。此外，還可借助虛擬工廠設計環節，通過智能虛擬工程師構建可虛擬運行的工廠模型，為化工生產過程的優化提供高效的試驗平臺。
三、數據管理：治理、集成與共享
有效的數據治理、集成與共享是智能工廠建設的關鍵。化工企業需建立統一的數據管理平臺，整合工廠各個部門、各個環節的信息資源，實現數據的集中管理和共享。通過數據治理，確保數據的準確性、完整性和一致性，為生產優化、決策制定和業務增長提供可靠的數據支持。同時，打破傳統的信息孤島，促進企業內部各部門之間的信息流通和協同工作，提高企業的整體運營效率。
四、智能決策：數據驅動的精細洞察
運用人工智能、大數據分析和商業智能（BI）系統等，化工企業能夠實現對企業內外部數據的深度挖掘和實時洞察。通過對市場趨勢、客戶需求、生產數據等多維度信息的綜合分析，為管理層提供科學、高效的決策支持，從而優化資源配置、提升市場響應速度、降低風險。例如，昆侖數智科技有限公司通過挖掘歷史數據和在線數據的價值，研發機理和數據融合的模型，應用于全廠加工方案優化等多個層面，實現了降本增效和安全運營。
五、供應鏈協同：智能物流與優化管理
在供應鏈管理方面，化工企業可借助數字化和 AI 技術實現供應鏈的智能化升級。通過應用自動化搬運設備、智能倉儲管理系統，建設自動化立體倉庫，實現倉儲管理與物料配送的自動化與智能化。同時，利用大數據分析優化供應鏈決策，實現原材料的及時、準確供應，降低庫存成本，提高供應鏈的穩定性和響應速度。
六、安全環保：智能監控與風險預警
化工行業的安全生產至關重要。數字化和 AI 技術可助力企業構建***的安全環保監控體系。通過在生產現場部署大量的傳感器和監控設備，實時采集安全數據，利用 AI 算法進行數據分析和風險評估，實現對潛在安全風險的早期預警和及時響應。此外，還可通過數字化手段優化生產工藝，降低能源消耗和污染物排放，實現綠色發展。
七、人才培養與引進：打造數字化人才隊伍
數字化轉型需要大量的專業人才支持。化工企業應加強人才培養和引進，通過內部培訓、外部招聘等方式，打造一支既懂化工又懂數字化的復合型人才隊伍。同時，鼓勵員工積極參與數字化轉型實踐，提升全員的數字化意識和技能水平，為企業的發展注入新的活力。
總之，化工企業布局下一代智能工廠需***發力，工智道可以將數字化與 AI 技術深度融合到生產、研發、管理等各個環節。通過構建智能化的生產體系、創新的研發模式、高效的數據管理、精細的決策支持、協同的供應鏈管理、安全環保的生產環境以及強大的人才隊伍，化工企業將在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現可持續發展，**行業邁向智能化新時代。
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