图1、利用物联网技术改善化学生产

如果化学公司想要保持竞争力并在不断变化的世界中前进，他们需要迅速采用创新技术。将物联网（IoT）纳入到这些公司可以提供重要的好处。将物联网（IoT）与机器学习（machine learning）结合起来，可以推动这个行业更高效地工作，创造更好的结果。

物联网（IoT）可以如何改善化学生产？化学公司可以如何在他们的生产流程中使用物联网（IoT）和机器学习（machine learning）？

利用物联网（IoT）技术来改善化学品的生产

图2、工业4.0的转换图示

虽然很多行业都在接受物联网，但是迄今为止它可能与化学品业务无关。但ARC的总裁Andy Chatha几年前在ARC咨询集团行业论坛的主题演讲中明确表示，物联网（IoT）也适用于化工行业。 Chatha解释说，物联网技术（IoT）可以简化许多工业公司的生产流水线部分，包括提供智能机器，提供更好的大数据存储容量，并且帮助优化系统和资产。在这个行业中物联网（IoT）的好处是深远的。它们包括更好的生产力，更高的资产利用率和更高的收入。

促进创新

研发方面存在巨大的机遇，以更快的速度创造更高价值和更高利润率的产品，尤其是专业和农作物保护用的化学品。先进的分析和机器学习（machine learning）能够帮助实现分子的高容量优化，以及模拟实验室测试和实验，以系统优化配方的性能和成本（“从试管到化工产品片剂”）。

图3、工业4.0在化工行业中的应用

此外，先进的分析和机器学习可以推动最佳可用资源的分配，以根据实际情况投资组合重点研究项目。

同时，内部知识和专利数据库的筛选也成为可能，以最大限度地利用知识产权并填补其中的空白。

机器学习还可以帮助化学品制造商在产品生命周期中对可持续性和环境影响进行模拟仿真。

改变工厂运营中的博弈

物联网为制造和资产管理中的机器学习（machine learning）奠定了基础，因为它可以捕获有关资产状态和性能，过程参数，产品质量，生产成本，存储容量和库存（遥测），入站/出站物流，工人的实时数据安全，配对的产品与服务等；

图4、物联网在商业运营中的关键目标

利用当今先进的数据采集，存储，处理和分析功能，现在可以将大量的工厂，资产和运营数据与先进的算法结合使用，以模拟，预测和规定资产的维护需求，从而提高可用性，优化正常运行时间以提高运营绩效并延长资产寿命。

在这种情况下，数字双胞胎（digital twins ，当每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振，都被创造了一个“数字双胞胎”（Digital Twin），能为企业创造更多价值）在管理资产性能和维护方面起着重要的作用。一旦工厂和工艺被设计并且被工程化出来，数字双胞胎（digital twins ）就可以通过模拟与安全性和/或性能相关的特殊工厂和工艺条件（如飞行模拟器）来训练操作员。数字资产双胞胎（（Digital Twin））可用于维护，以预测某些过程参数对资产性能，资产生命周期和维护需求的影响。德勤大学出版社的文件“工业4.0与化学工业”解释了“数字双胞胎”的概念，“组织通过从物理到数字，再回到物理的运动所产生的信息中创造出价值”。

图5、3D打印在化工业中的应用

分布式制造/ 3D打印在开发创新原料和推动新的收入来源方面为化工行业带来了全新的机遇。在传统元件制造中使用3000多种材料，而只有大约30种材料可用于3D打印。从这个角度来看，到2020年化学粉末材料市场预计每年将会超过6.3亿美元。

图6、工业4.0的分层架构

通过在可穿戴设备上增加智能标签，可以提高工作人员的安全性，这可以帮助提醒工作人员接触危险物质（如有毒气体），以便在紧急情况下帮助找到雇员和合同工。此外，如果员工离开指定的或授权的工作区域（“连接的工作人员”），则可能会触发警报。

把你的供应链带到另一个层面上

在供应链中，物联网和机器学习的新技术还有很多潜力。只要考虑使用高级分析来提高预测准确性，从而导致整个销售和运营计划流程以及相关KPI的改进。

先进的分析和机器学习可以用来缓解供应链中断的风险。例如，在发生自然灾害的情况下，货物可以自动重新路由，以最低的成本实现按时交货的目标和完成对客户的承诺。

另一个使用的机会在于优化运输资产和相关成本。在许多情况下运输化学品意味着需要考虑特殊设备和复杂的合规性要求，空回程是常态而非例外，从而避免会导致成本增加和资产利用率不理想。在这里，机器学习可以帮助更好地利用运输资产，并将浪费排除在物流职能之外。

靠近客户来创新

过去几年，化学工业作为一个“资产密集型”行业，正在着力于优化工厂和资产运营。然而，开发创新的，以客户为中心的商业模式和服务方面还有很大的潜力可以挖掘。以下是化学公司如何在客户前端更好地利用物联网（IoT）和机器学习（machine learning）的一些例子：

利用传感器和遥测技术来实现供应商/供应商库存管理的概念，并使补货流程完全自动化（“不接触”或者“低接触”订单）。

通过传感器技术实时监控客户的制造工艺参数，利用先进的算法将工艺参数与（半成品）的质量关联起来，开始销售首过质量测试产品作为业务成果，而不是销售产品。提供基准数据作为服务的机会。

使用先进的算法，更好地了解客户的购买行为/模式，相应地调整产品和服务组合，识别交叉销售机会以增加客户的忠诚度和分享钱包。

图7、物联网的作用

通过捕捉和处理来自社交媒体的非结构化数据，通过适当的营销活动和创新的服务产品来获得客户/市场情绪的可视性。

继续推进物联网

图8、机器学习和物联网将改变化工行业

通过机器学习和使用物联网，化工企业可以前进并获得积极的业务成果。化学公司如何使用物联网技术？Chatha说，工业企业已经或正在为整合物联网和机器学习奠定基础。总的来说，物联网可以作为一种解决方案，帮助化工行业跟上时代的步伐，更好地满足股东和客户的需求。但是，如果有足够的清洁和丰富的数据来训练算法，并建立高质量的预测结果的模型，那么这是成功的关键。另一个关键的成功因素是高技能的数据的科学家缺乏，这些可能是在化学工业中快速采用物联网和机器学习技术的严重制约因素。

（完）