Διαχείριση αποβλήτων στη χημική βιομηχανία. Πώς να redu

Η χημική βιομηχανία είναι μία από τις πιο ρυπογόνες βιομηχανίες στον κόσμο. Κάθε χρόνο, εκατομμύρια τόνοι επικίνδυνων αποβλήτων παράγονται από χημικά φυτά. Αυτά τα απόβλητα περιλαμβάνουν τοξικές χημικές ουσίες, βαρέα μέταλλα και άλλες επιβλαβείς ουσίες που μπορούν να μολύνουν τον αέρα, το νερό και το έδαφος. Η διαχείριση των αποβλήτων είναι ένα κρίσιμο ζήτημα για τη χημική βιομηχανία. Εάν δεν διαχειρίζονται σωστά, τα απόβλητα μπορούν να προκαλέσουν σε τοπικά προβλήματα της ρύπανσης και της υγείας του περιβάλλοντος για άτομα που ζουν κοντά σε χημικά φυτά και σε παγκόσμιο επίπεδο επηρεάζοντας το κλίμα και τα οικοσυστήματα.

Τα καλά νέα είναι ότι οι λύσεις που βασίζονται σε AI μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση των αποβλήτων στη χημική βιομηχανία. Το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση και την πρόβλεψη της απελευθέρωσης επικίνδυνων χημικών ουσιών, τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών παραγωγής για τη μείωση των αποβλήτων και την υποστήριξη αποφάσεων για τη διαχείριση των αποβλήτων. Σε αυτό το άρθρο, θα διερευνήσουμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη μείωση της ποσότητας των αποβλήτων που παράγονται από τους κατασκευαστές χημικών. Θα εξετάσουμε τον τρόπο με τον οποίο το AI μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό και την πρόληψη της παραγωγής αποβλήτων, καθώς και να βοηθήσει στη διαχείριση και να ανακυκλώσει τα απόβλητα.

Βιομηχανικά απόβλητα - Ο μεγαλύτερος παράγοντας στην παγκόσμια παραγωγή αποβλήτων

Καθώς η περιβαλλοντική συνείδηση ​​αυξάνεται, το θέμα των αποβλήτων αντιμετωπίζεται όλο και πιο σοβαρά. Τα τελευταία χρόνια, το βάρος της δημόσιας συζήτησης έχει μετατοπιστεί από προσωπική σε εταιρική ευθύνη. Αυτή είναι μια λογική τάση, δεδομένου ότι τα βιομηχανικά απόβλητα αποτελούν την πλειοψηφία της παγκόσμιας παραγωγής αποβλήτων.

Σε πιο τοπική κλίμακα, τα πράγματα δεν διαφέρουν. Με βάση τα στοιχεία της Ευρωπαϊκής Επιτροπής (Eurostat), είναι σαφώς ορατό ότι η συμβολή των νοικοκυριών και των υπηρεσιών στην παραγωγή αποβλήτων είναι μικρή σε σύγκριση με τη βιομηχανική δραστηριότητα. Το 2016, το ποσοστό μεριδίων αυτών των τομέων ήταν κάτω από το 14%. Η κατασκευή ήταν στην πρώτη θέση, αλλά οι βιομηχανικές δραστηριότητες ήταν ακριβώς πίσω (η κατασκευή (11,1%), η εξόρυξη και το λατομείο (27,6%).

Με το μερίδιο 9,5 %, τα λύματα συμβάλλουν στο πρόβλημα. Ενώ τα αστικά λύματα έχει το δίκαιό της μερίδιο στη συνολική παραγωγή αποβλήτων, τα βιομηχανικά λύματα είναι το πραγματικό dealbreaker, καθώς συχνά περιέχει πολύ πιο προβληματικές ουσίες σε υψηλότερες συγκεντρώσεις. Ως αποτέλεσμα, η θεραπεία της είναι αρκετά δαπανηρή και εξαρτώμενη από συγκεκριμένες απαιτήσεις.

Διαχείριση χημικών αποβλήτων

Αυτό το ζήτημα εκδηλώνεται στη χημική παραγωγή, η οποία αποτελεί αντικείμενο του σημερινού άρθρου. Ενώ το νερό ψύξης μπορεί να αντιμετωπιστεί και να επανέλθει στον κύκλο κατανάλωσης, αυτός που χρησιμοποιείται για τη χημική παραγωγή μπορεί να μην είναι κατάλληλη για τέτοια θεραπεία. Το ίδιο ισχύει και για τα στερεά. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το κρίσιμο μέρος της διαχείρισης των χημικών αποβλήτων μειώνουν τα απόβλητα. Είναι επίσης μια βασική αρχή της Lean Manufacturing, μιας μεθοδολογίας διαχείρισης της παραγωγικής διαδικασίας που ακολουθεί η πλειονότητα των σημερινών χημικών εγκαταστάσεων. Προερχόμενος από το σύστημα παραγωγής της Toyota, η Lean Management θέτει την εξάλειψη των αποβλήτων στον πυρήνα της, ενώ χρησιμοποιεί μια αρχή συνεχούς βελτίωσης.

Τις τελευταίες δεκαετίες, οι επιστημονικές προσπάθειες και η τεχνολογική ανάπτυξη επέτρεψαν σημαντικά τις χημικές εταιρείες να μειώσουν σημαντικά την παραγωγή αποβλήτων. Ωστόσο, πρέπει να γίνουν πολλά. Καθώς η γενική παγκόσμια κατανάλωση συνεχίζει να αυξάνεται, χρειαζόμαστε πιο ριζοσπαστικούς και αποτελεσματικούς τρόπους για την πρόληψη της υπερβολικής παραγωγής βιομηχανικών αποβλήτων. Μέσα από την πορεία αυτού του άρθρου, θα διερευνήσουμε τον τρόπο με τον οποίο η μηχανική μάθηση μπορεί να συμβάλει σε αυτό.

Τα χημικά απόβλητα μπορούν να χωριστούν σε υγρό, στερεό και αέρια και μπορεί να περιλαμβάνουν καθαρές χημικές ουσίες, συχνά αχρησιμοποίητες ή λήξη, οξέα, διαλύτες, χρησιμοποιημένα πετρέλαιο, άζωτο, λευκαντικό, μέταλλα κλπ. ως χημικά απόβλητα. Διαβάστε περισσότερα σχετικά με την χημική αλυσίδα εφοδιασμού εδώ.

Η χημική βιομηχανία χρησιμοποιεί επίσης τεράστιες ποσότητες νερού - για ψύξη, αλλά και για σκοπούς κατασκευής (σε διαδικασίες όπως απόσταξη, διύλιση, αύξηση προϊόντων κλπ.). Μόλις χρησιμοποιηθεί, αυτό το νερό περιέχει ουσίες που είναι συχνά εξαιρετικά τοξικές και ανθεκτικές ακόμη και σε λίγες βαθμίδες εξελιγμένη επεξεργασία νερού, όπως φυτοφάρμακα ή τα λεγόμενα "Forever Chemicals" (PFAs)-μια κατηγορία συνθετικών ουσιών που δεν καταρρέουν.

Μέχρι στιγμής, αυτά τα πιο επίμονα χημικά εξακολουθούν να παράγονται και να εφαρμόζονται σε προϊόντα. Η μηχανική μάθηση συνέβαλε στην ανίχνευση και την ταξινόμησή τους τα τελευταία χρόνια - εξακολουθούμε να τα γνωρίζουμε, παρόλο που εφευρέθηκαν στη δεκαετία του '40. Άλλοι ανθεκτικοί μολυσματικοί παράγοντες, με τον κύριο ένοχο να είναι οι φαρμακευτικοί κατασκευαστές, περιλαμβάνουν οιστρογόνα και αντιβιοτικά.

Τα χημικά απόβλητα απαιτούν μια συγκεκριμένη προσέγγιση στην αποθήκευση (για παράδειγμα, πολλές ουσίες δεν μπορούν να αποθηκευτούν σε τυποποιημένα δοχεία που κατασκευάζονται με πλαστικό ή γυαλί). Η ανακύκλωση είναι επίσης πιο περίπλοκη από την περίπτωση κοινοτικών αποβλήτων λόγω μέτρων ασφαλείας. Παρ 'όλα αυτά, η χημική βιομηχανία βελτιώνεται στη μετασχηματισμό των αποβλήτων - σύμφωνα με την EPA (Υπηρεσία Προστασίας του Περιβάλλοντος των ΗΠΑ), το 2020, μόνο το 3% του απελευθερώθηκε στο περιβάλλον. Το υπόλοιπο μέρος χειρίστηκε με θεραπεία, ανάκτηση ενέργειας και ανακύκλωση.

Μέθοδοι μείωσης των αποβλήτων - περιπτώσεις χρήσης μηχανικής μάθησης

Ενώ η παραγωγή κοινοτικών αποβλήτων δεν μπορεί να αποφευχθεί ή να ελεγχθεί στην πηγή, η βιομηχανική μπορεί. Λαμβάνοντας υπόψη τον αντίκτυπο που μπορούν να έχουν οι χημικές ουσίες στο περιβάλλον και πόσο ανθεκτικές μπορούν να είναι, ο σχεδιασμός παραγωγής προσανατολισμού με αναγωγή φαίνεται η καλύτερη πορεία προς το πιο πράσινο μέλλον της βιομηχανίας. Η μετα-θεραπεία των αποβλήτων είναι, φυσικά, σημαντικά, αλλά τα προληπτικά μέτρα επιτρέπουν στις εταιρείες να αποφεύγουν την άντληση χρημάτων σε δαπανηρές διαδικασίες και να επικεντρωθούν στη βελτιστοποίηση.

Οι ακόλουθες περιπτώσεις χρήσης εμφανίζουν το ρόλο που μπορεί να διαδραματίσει η μηχανική μάθηση στη μείωση των χημικών αποβλήτων. Προσεγγίζουμε το θέμα από διαφορετικές γωνίες για να σας δείξουμε ολόκληρο το φάσμα των δυνατοτήτων του.

Αύξηση των αποδόσεων και μείωση των υπερβολικών αποβλήτων με προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία

Η αυξημένη αποτελεσματικότητα συχνά επιδιώκεται όσον αφορά την εξοικονόμηση, αλλά στην περίπτωση των χημικών κατασκευαστών (ή άλλων κατασκευαστών, στην πραγματικότητα), μπορεί επίσης να μειώσει τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις. Η μείωση των αποβλήτων απλά αποδίδει για τα χημικά εργοστάσια. Όσο λιγότερο χάνουν στη διαδικασία, τόσο περισσότερο παράγουν και - πιθανώς - πωλούν. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να τους βοηθήσει να εντοπίσουν τους πιο αποτελεσματικούς τρόπους χρήσης συγκεκριμένων προϊόντων, ενώ παράλληλα δημιουργούν τα λιγότερο δυνατά απόβλητα.

Επιθεώρηση ποιότητας με βάση το AI και προβλέποντας επιδείνωση της ποιότητας

Οι ελαττωματικές παρτίδες αποτελούν ένα μεγάλο μέρος των αποβλήτων που παράγονται από χημικά εργοστάσια. Συνεπώς, η διασφάλιση της διεξοδικής ποιότητας μπορεί να είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να μειωθούν οι ποσότητες των αποβλήτων ελαττωμάτων. Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι κατασκευαστές μπορούν να εντοπίσουν τα ζητήματα στη γραμμή συναρμολόγησης πριν ολόκληρη η παρτίδα μετατραπεί σε ελαττωματικά. Τα έξυπνα συστήματα μπορούν, για παράδειγμα, να ανιχνεύσουν αμέσως τη διασταυρούμενη μόλυνση με δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που παρέχονται από αισθητήρες. Τα μοντέλα AI έχουν επίσης τη δυνατότητα να αποτρέψουν την εμφάνισή του με συνεχώς αξιολογώντας τις διαδικασίες και ανίχνευση οποιασδήποτε απόκλισης από τον κανόνα.

Η ανίχνευση ελαττωμάτων μπορεί να τροφοδοτείται με υπολογιστή. Σε αντίθεση με την κοινή πεποίθηση, η οπτική επιθεώρηση ισχύει επίσης για τις χημικές ουσίες. Με την ανάλυση διαφορετικών μεταβλητών - χρώμα, διαστρωμάτωση, πυκνότητα, φυσική κατάσταση κλπ., Η μηχανική μάθηση μπορεί να ανιχνεύσει ελαττώματα στα χημικά προϊόντα και να αποτρέψει την υπερβολική παραγωγή αποβλήτων.

Δημιουργία προγράμματος προληπτικής συντήρησης

Εκτός από την οικονομική ζημία, οποιοδήποτε χρόνο διακοπής σε χημικό εργοστάσιο μπορεί να οδηγήσει σε υπερβολική παραγωγή αποβλήτων. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι ορισμένες ουσίες δεν μπορούν να υποβληθούν στην ίδια θεραπεία ή σε επεξεργασία δύο φορές. Μπορούν επίσης να χάσουν τις ιδιότητές τους κατά τη διάρκεια της περιόδου διακοπής. Γι 'αυτό είναι σημαντικό για τις εταιρείες να διατηρούν τη γραμμή συναρμολόγησης. Και δεν υπάρχει καλύτερος τρόπος για να αποφευχθεί η αποτυχία στον εξοπλισμό από τη συντήρηση με μηχανική μάθηση.

Το AI μπορεί να βελτιστοποιήσει το πρόγραμμα προληπτικής συντήρησης της εταιρείας για να ανιχνεύσει πιθανές αποτυχίες προτού εμφανιστούν πραγματικά. Μπορεί να προσεγγιστεί με διαφορετικούς τρόπους, ανάλογα με την ποικιλία των πηγών δεδομένων ή τον εξοπλισμό που χρησιμοποιεί η εταιρεία. Η επιλογή στρατηγικής καθορίζει ποιο μοντέλο θα εφαρμοστεί στη διαδικασία. Για παράδειγμα, τα μοντέλα παλινδρόμησης χρησιμεύουν καλά για την πρόβλεψη της υπόλοιπης χρήσιμης ζωής (RUL) ενός συγκεκριμένου περιουσιακού στοιχείου.

Η αποτελεσματικότητα των προβλέψεων εξαρτάται προφανώς από τον όγκο των δεδομένων και την ποιότητά του. Για υψηλή ακρίβεια, το μοντέλο θα πρέπει να τροφοδοτείται τόσο με ιστορικά, σε πραγματικό χρόνο όσο και στατικά δεδομένα από διαφορετικές πηγές, συμπεριλαμβανομένων αισθητήρων, ERPs και άλλων συστημάτων που παρέχουν το πλαίσιο.

Μείωση των απορριμμάτων νερού

Τα χημικά εργοστάσια χρησιμοποιούν εκτενώς το νερό για να υποστηρίξουν διάφορες συνεχιζόμενες διεργασίες. Το μεγάλο μέρος του ισχύει για σκοπούς ψύξης. Δεδομένου ότι οι χημικές αντιδράσεις που αποτελούν μέρος των διαδικασιών παραγωγής ενδέχεται να απαιτούν τη χρήση θερμότητας ή την εκπομπή τους, το σύστημα ψύξης είναι απαραίτητο για το εργοστάσιο να λειτουργεί αποτελεσματικά και με ασφάλεια. Ενώ σε άλλες βιομηχανίες, τα μέτρα σχετικά με την ποιότητα του νερού ψύξης δεν είναι τόσο αυστηρά, οι χημικοί κατασκευαστές πρέπει να εξασφαλίσουν ότι η καθαρότητά του είναι η υψηλότερη. Οποιαδήποτε μόλυνση μπορεί να θέσει σε κίνδυνο την ασφάλεια και να επηρεάσει τη σύνθεση του προϊόντος.

Έτσι, η στρατηγική μείωσης των αποβλήτων νερού επικεντρώνεται συνήθως στη μεγιστοποίηση της απόδοσης του πύργου ψύξης. Η μηχανική μάθηση τους επιτρέπει να διατηρούν τις διαδικασίες ψύξης με λιγότερο νερό. Παρέχονται με τα δεδομένα, το μοντέλο μπορεί να βρει διαρροές και να εκτιμήσει την ποσότητα του νερού που χάθηκε σε ένα συγκεκριμένο τμήμα της διαδικασίας. Με βάση αυτές τις πληροφορίες, ο διαχειριστής εργοστασίων ή άλλος υπεύθυνος για την αποτελεσματικότητα των διαδικασιών παραγωγής μπορούν να αποφασίσουν ποια μέτρα θα μπορούσαν να μειώσουν τα απόβλητα του νερού.

Εξαλείψτε τα απόβλητα με κλειστό βρόχο του συστήματος παραγωγής

Η ανακύκλωση των λυμάτων είναι ένα άλλο κρίσιμο μέρος της στρατηγικής μείωσης των αποβλήτων. Γίνεται ολοένα και πιο συνηθισμένο να μετατρέπεται τα μέρη των χημικών φυτών σε μονάδες κλειστού κυκλώματος στις οποίες το νερό επαναχρησιμοποιείται συνεχώς για διαφορετικούς σκοπούς.

Οι κατασκευαστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν διαφορετικούς τύπους θεραπείας για να καθαρίσουν τα λύματα, ανάλογα με τις ακαθαρσίες που μπορεί να περιέχει. Ενώ τα σωματίδια που μπορούν να αντιμετωπιστούν με διήθηση, άλλοι μολύνσεις απαιτούν πιο περίπλοκες μεθόδους. Η μηχανική μάθηση συχνά υποστηρίζει τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων σχετικά με τον προγραμματισμό της θεραπείας.

Το μοντέλο ταξινόμησης μπορεί να αναλύσει γρήγορα τα δεδομένα του αισθητήρα του δείγματος νερού για να ανιχνεύσει τους μολυντές και να τα κατηγοριοποιήσει ως βιολογικά ή συνθετικά, στερεά, υγρά κλπ. Εκπαιδεύονται με τα ιστορικά δεδομένα που περιέχουν τις παραμέτρους που σχετίζονται με τη θεραπεία, είναι σε θέση να συστήσει τα περισσότερα αποτελεσματικός συνδυασμός όσον αφορά τη χρήση νερού, τη χρήση ενέργειας κ.λπ.

Εφαρμογές AI στην ανακύκλωση

Ένας άλλος τρόπος για την εκμάθηση μηχανών για την υποστήριξη της μείωσης των αποβλήτων στη χημική παραγωγή είναι η έξυπνη ανακύκλωση. Ένα καλά εκπαιδευμένο μοντέλο μπορεί να εξομαλύνει την ανακύκλωση των λυμάτων, αλλά και τα προϊόντα και τον εξοπλισμό που χρησιμοποιούνται στη διαδικασία κατασκευής, όπως δοχεία, αγωγούς κλπ. Στοιχεία για την αναγνώριση του τύπου των αποβλήτων και την αξιολόγηση της καταλληλότητάς του για ανακύκλωση.

Σε μια τέτοια περίπτωση, η εικόνα από τη συσκευή καταγραφής αποστέλλεται στην ερμηνεία. Το μοντέλο ταξινόμησης που εκπαιδεύεται με τις εικόνες διαφορετικών τύπων αποβλήτων αξιολογεί τα δεδομένα εισόδου και αποδίδει μια κατηγορία σε αυτό για να καθορίσει τα απόβλητα. Σε αυτή τη βάση, το σύστημα λαμβάνει μια αυτοματοποιημένη απόφαση για το πού να τοποθετήσει ένα συγκεκριμένο κομμάτι. Ένα πρόσθετο βήμα είναι να επαληθευτεί εάν τα απόβλητα μπορούν να ανακυκλωθούν και να κατηγοριοποιηθούν με βάση τον τύπο της θεραπείας που απαιτεί.

Προγραμματισμός παραγωγής με βάση τη ζήτηση

Οι χημικές ουσίες υποβάλλονται σε εξίσου αυστηρούς κανόνες όσον αφορά την ωφέλιμη ζωή τους ως προϊόντα διατροφής. Αυτό μπορεί να τροφοδοτήσει την παραγωγή αποβλήτων, ιδιαίτερα στο σημερινό οικονομικό τοπίο που ενισχύει τις διακυμάνσεις της ζήτησης.

Ενώ στο παρελθόν, οι εταιρείες θα βασίζονται σε στατιστικές μεθόδους για την εκτίμηση της ζήτησης, τώρα μπορούν να προσεγγίσουν τη μηχανική μάθηση για να αποκτήσουν ακριβείς εκτιμήσεις. Χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς μάθησης, είναι σε θέση να εντοπίσουν πρότυπα στα παρεχόμενα ιστορικά δεδομένα και να εφαρμόσουν αυτή τη γνώση για να προβλέψουν μελλοντική ζήτηση.

Με τέτοια υποστήριξη, οι κατασκευαστές μπορούν να δημιουργήσουν σχέδια παραγωγής που αντικατοπτρίζουν την πιθανή ζήτηση αντί να βασίζονται μόνο σε παράγοντες εποχικότητας. Με αυτό έρχεται μια πιο ευέλικτη προσέγγιση για την παραγγελία συστατικών. Και αυτό σημαίνει λιγότερα υλικά που έχουν λήξει και τελικά προϊόντα που είναι προβληματικά για χρήση και ανακύκλωση.

Τα οφέλη του AI στην έξυπνη παραγωγή και τη διαχείριση έξυπνων αποβλήτων

Με τα έξυπνα συστήματα που βασίζονται στην ΑΙ, τα χημικά εργοστάσια μπορούν να λαμβάνουν καλύτερες ενημερωμένες αποφάσεις με βάση τις ακριβείς εξόδους. Σε μεγάλες μονάδες, ο αριθμός των συνεχιζόμενων διαδικασιών μπορεί να είναι δύσκολο να παρακολουθείται και να αναλύεται, γεγονός που ευνοεί την υπερβολική παραγωγή αποβλήτων. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης εκτελούν αυτά τα κοσμικά, επιρρεπή σε σφάλματα αναλυτικά καθήκοντα, βρίσκοντας περιοχές για βελτίωση όσον αφορά την παραγωγή αποβλήτων και τη διαχείριση των αποβλήτων χωρίς οποιαδήποτε ανθρώπινη δέσμευση.

Με την πρόβλεψη αναλύσεων, οι κατασκευαστές χημικών είναι σε θέση να υιοθετήσουν μια πολύ πιο ευέλικτη προσέγγιση για την κατασκευή και την παραγγελία. Αντί για υλικά αποθήκευσης που θα μπορούσαν να λήξουν, προσαρμόζουν τις παραγγελίες τους στη ζήτηση που εκτιμάται με τα σχετικά δεδομένα και μειώνουν τα απόβλητα αποθεμάτων. Η παραγωγή τους αντικατοπτρίζει τις ανάγκες της αγοράς και τα περισσότερα από τα προϊόντα τους πληρούν τα πρότυπα ποιότητας χάρη στην επιθεώρηση ποιότητας και τη συντήρηση της πρόβλεψης. Αυτό σημαίνει λιγότερα απόβλητα και περισσότερα έσοδα.

Με εργασίες ταξινόμησης με μηχανική μάθηση, οι χημικοί κατασκευαστές μπορούν να αναγνωρίσουν ταχύτερα τους μολυσματικούς, να εξορθολογίσουν τη θεραπεία των λυμάτων τους και τις διαδικασίες ανακύκλωσης.

Το πράσινο μέλλον της χημικής βιομηχανίας

Όπως μπορείτε να δείτε, η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει την παραγωγή αποβλήτων σε χημικά εργοστάσια με διάφορους τρόπους.

Βασικά, κάθε νεοσύστατη χημική εγκατάσταση σήμερα σχεδιάζεται με την αρχή του κλειστού βρόχου, έτσι ώστε να μην εγκαταλείψει τα λύματα τον κύκλο. Όπως αναφέρθηκε, μόνο το 3% των χημικών λυμάτων στις ΗΠΑ απελευθερώνεται στο περιβάλλον και ελπίζουμε ότι σύντομα θα μειωθεί στο μηδέν.

Στο πιο αισιόδοξο σενάριο, η μηχανική μάθηση θα μετατρέψει τις μονάδες παραγωγής σε πλήρως κυκλικά, μερικώς βιώσιμα συστήματα που δεν εξαρτώνται από εξωτερικές πηγές νερού για σκοπούς ψύξης και κατασκευής. Λαμβάνοντας υπόψη ότι οι υδάτινοι πόροι συρρικνώνονται και οι προγνώσεις του κλίματος δεν είναι πολύ αισιόδοξοι, είναι επείγον για τις χημικές εταιρείες να κάνουν αυτή τη μετάβαση στο πλησιέστερο μέλλον. Η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά πιο ομαλή και πιο προσιτή. Ταυτόχρονα, ερχόμαστε με νέα, αποδοτικά και πιο αποτελεσματικά θεραπευτικά σχέδια που εξορθολογούνται με ταξινόμηση ML.

Έχετε μια ιδέα για την εφαρμογή της τεχνολογίας ML στην επιχείρησή σας; Ή ίσως θα θέλατε να ακούσετε περισσότερα για τις εφαρμογές της στη χημική βιομηχανία από την πλευρά μας; Απευθυνθείτε σε εμάς για να μπορέσουμε να μιλήσουμε!