IBM：人工智能助力優化化工價值鏈（28頁）.pdf

1、科思創：將 AI 用于預測性維護科思創 (Covestro) 是世界領先的高級聚合物供應商之一，主要經營三大門類的產品：聚氨酯、聚碳酸酯以及涂料和膠粘劑。該企業開展了一項試點項目，在生產工廠中運用機器學習和 AI，對系統進行預測性智能維護。他們將溫度與振動傳感器安裝在工廠中的大型發動機上，并在運行過程中將發動機狀態數據傳輸至軟件。這些信息使團隊能夠提前八個月預測發動機可能發生的故障。智能集成數據管理的推廣，提高了工廠的正常運行水平，并使生產過程更加高效。該公司目前已在位于中國上海漕涇的生產基地繼續實施這一項目。行動指南AI 助力優化化工價值鏈AI 領軍者企業建立了框架，在整個企業中推動 AI

2、的實施。為此，化工企業的工作重點應放在：為 AI 打下堅實基礎建立通用性和企業數據治理框架，以建立對數據的信任。任命首席數據官或業務驅動的信息治理委員會。將數據資產(數據、數據源和平臺)與各個業務目標和 AI計劃對接起來。整合信息技術 (IT) 與運營技術 (OT) 領域，這是在 AI 的推動下交流信息和建議的必備條件。實施中央存儲庫，匯總財務數據、運營數據和外部整理的數據。利用新的數據源，增加 AI 的應用機遇與學習范圍。攜手 IT 部門打造靈活的數據架構，支持訪問多個數據源。加速 AI 之旅制定企業范圍的 AI 戰略，按照價值鏈領域形成計劃，并且協調技術投資和必要資源。成立領導團隊，了解 AI 的能力，支持企業抓住新機遇。提升數學建模和數據可視化人才的技能，以便能夠發現關聯和數據關系。為負責實現 AI 愿景的員工提供培訓和支持。采用敏捷原則，明確確定 AI 計劃的成果并設定里程碑。開發與 AI 計劃相關的主動變更管理機制。將 AI 作為業務催化劑使用 AI 進一步挖掘企業數據的價值，根據背景理解數據，自動執行工作流，打造人性化客戶體驗。在前臺活動中應用呈指數級發展的技術，尤其是最符合業務目標的技術。將 AI 交到需要與業務合作伙伴及客戶合作的每一位員工的手中。使用 AI 跟蹤戰略執行。