IBM：人工智能助力优化化工价值链（28页）.pdf

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1、科思创：将 AI 用于预测性维护科思创 (Covestro) 是世界领先的高级聚合物供应商之一，主要经营三大门类的产品：聚氨酯、聚碳酸酯以及涂料和胶粘剂。该企业开展了一项试点项目，在生产工厂中运用机器学习和 AI，对系统进行预测性智能维护。他们将温度与振动传感器安装在工厂中的大型发动机上，并在运行过程中将发动机状态数据传输至软件。这些信息使团队能够提前八个月预测发动机可能发生的故障。智能集成数据管理的推广，提高了工厂的正常运行水平，并使生产过程更加高效。该公司目前已在位于中国上海漕泾的生产基地继续实施这一项目。行动指南AI 助力优化化工价值链AI 领军者企业建立了框架，在整个企业中推动 AI

2、的实施。为此，化工企业的工作重点应放在：为 AI 打下坚实基础建立通用性和企业数据治理框架，以建立对数据的信任。任命首席数据官或业务驱动的信息治理委员会。将数据资产(数据、数据源和平台)与各个业务目标和 AI计划对接起来。整合信息技术 (IT) 与运营技术 (OT) 领域，这是在 AI 的推动下交流信息和建议的必备条件。实施中央存储库，汇总财务数据、运营数据和外部整理的数据。利用新的数据源，增加 AI 的应用机遇与学习范围。携手 IT 部门打造灵活的数据架构，支持访问多个数据源。加速 AI 之旅制定企业范围的 AI 战略，按照价值链领域形成计划，并且协调技术投资和必要资源。成立领导团队，了解 AI 的能力，支持企业抓住新机遇。提升数学建模和数据可视化人才的技能，以便能够发现关联和数据关系。为负责实现 AI 愿景的员工提供培训和支持。采用敏捷原则，明确确定 AI 计划的成果并设定里程碑。开发与 AI 计划相关的主动变更管理机制。将 AI 作为业务催化剂使用 AI 进一步挖掘企业数据的价值，根据背景理解数据，自动执行工作流，打造人性化客户体验。在前台活动中应用呈指数级发展的技术，尤其是最符合业务目标的技术。将 AI 交到需要与业务合作伙伴及客户合作的每一位员工的手中。使用 AI 跟踪战略执行。