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陶氏化學(xué)在人工智能方面的實(shí)踐——兩個案例
來源:華人聚氨酯網(wǎng) 發(fā)布時間:2022/9/30  瀏覽:
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陶氏化學(xué)是美國最大(全球第三大)的化學(xué)品制造公司,市值為 382 億美元。

陶氏2021年年度報告顯示,公司凈收入約為64億美元,凈銷售額為550億美元。截至2021年12月31日,該公司在全球擁有35,700名員工。

 

 

陶氏成功部署了早期的人工智能項目,以解決有意義的商業(yè)問題。 此外,這些部署為未來更大規(guī)模的組織轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ),最近的營銷產(chǎn)品和陶氏領(lǐng)導(dǎo)層的聲明也證實(shí)了這一點(diǎn)。

本文特別研究了陶氏化學(xué)當(dāng)前的兩個使用案例,它們展示了當(dāng)前人工智能計劃如何支持公司的業(yè)務(wù)目標(biāo):

聚氨酯配方匹配的自動化和預(yù)測性:陶氏利用機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析來開發(fā)定制適合每個客戶的聚氨酯產(chǎn)品。

檢測密封部位是否泄漏:陶氏化學(xué)使用計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測其化工廠的密封部件有沒有泄漏。

我們首先仔細(xì)研究陶氏化學(xué)如何使用人工智能開發(fā)定制聚氨酯產(chǎn)品,例如泡沫和半硬質(zhì)塑料。

使用案例 1:聚氨酯配方匹配自動化

陶氏尋求一種解決方案來加快新產(chǎn)品開發(fā)的研發(fā)過程,例如為各個行業(yè)開發(fā)泡沫和半硬質(zhì)塑料。

陶氏在其公司網(wǎng)站上列出了其工廠生產(chǎn)的各種聚氨酯產(chǎn)品。 這些產(chǎn)品包括:

●   聚氨酯添加劑,適用于各種應(yīng)用,例如鞋類、床墊、汽車內(nèi)飾和噴涂泡沫絕緣材料

●   節(jié)能泡沫,用于冷藏解決方案,例如家電、絕緣金屬板和冷藏運(yùn)輸

●   防滑噴霧,用于運(yùn)輸?shù)孛娼鉀Q方案

●   用于回收應(yīng)用的粘合劑

●   可粘合和粉碎的材料,例如橡膠

陶氏研發(fā)副總裁David Parrillo解釋道:“沒有兩個客戶會購買相同的產(chǎn)品,這意味著我們必須準(zhǔn)確地針對每個客戶的需求進(jìn)行配制和定制。"

據(jù)稱,在實(shí)施微軟的解決方案之前,陶氏需要咨詢很多資深制造工程師,每位專家都需要長達(dá)六個月的咨詢期??蛻粢庖姟⒖茖W(xué)調(diào)查和研究據(jù)稱都是人工完成的。 此外,公司向其科學(xué)家提供的陳舊的研究工具導(dǎo)致了更多工作量和更具挑戰(zhàn)性的過程。

為了實(shí)現(xiàn)加速和自動化聚氨酯配方匹配的總體業(yè)務(wù)目標(biāo),陶氏與Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊合作。 這個想法是要產(chǎn)生一種自動化的解決方案,可以為陶氏的科學(xué)家提供更快、更可行的解決方案。

根據(jù)微軟的說法,訓(xùn)練模型涉及輸入“團(tuán)隊所有先前獲得的知識、專業(yè)技術(shù)和有關(guān)客戶先前聚氨酯配方的記錄”。訓(xùn)練后的模型使用這些數(shù)據(jù),運(yùn)行算法,并為每個客戶生成定制的產(chǎn)品配方。遺憾的是,該聲明沒有提供太多細(xì)節(jié)來說明陶氏研究團(tuán)隊向最終用戶提供了哪些具體數(shù)據(jù)。然而,這些數(shù)據(jù)可能包括聚氨酯樣品數(shù)據(jù)(例如,剛度水平、壓縮/變形 PSI等)以及與客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)(例如,性別、年齡、購買歷史等)。

微軟和陶氏都沒有提供有關(guān)最終用戶與軟件交互的具體細(xì)節(jié)。 雖然我們無法從當(dāng)前可用的公共信息中準(zhǔn)確確定最終用戶的工作流程會如何變化,但我們?nèi)钥梢宰龀鲆恍┏WR性推測。

假如微軟先前關(guān)于陶氏在聚氨酯裝配方面缺乏自動化的聲明是完全準(zhǔn)確的,我們可以推斷其研究科學(xué)家的工作流程可能發(fā)生了巨大變化。例如,微軟表示,陶氏的新解決方案可以“在幾秒鐘內(nèi)”對數(shù)百萬種可能的擬合組合進(jìn)行分類,并給出實(shí)驗(yàn)范圍的建議。

在其關(guān)于陶氏的客戶事例中,微軟聲稱其解決方案“從根本上改變了傳統(tǒng)流程”,稱其針對陶氏的解決方案是更大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分。

微軟提供了一個例子,雖然有可能夸大了,但或許會使我們對所做的改變有一些了解:

“例如,客戶可能會向陶氏化學(xué)尋求一種聚氨酯配方來制造特別柔軟的床墊。在機(jī)器學(xué)習(xí)之前,這將是一個漫長的人工過程的開始。 科學(xué)家們會坐在實(shí)驗(yàn)室長凳上,翻閱教科書和過去工作的存檔記錄,以指導(dǎo)他們的實(shí)驗(yàn)來找到新的配方?!?

如果微軟的上述陳述是可信的,我們可以假設(shè)它的解決方案至少取代了一些人工調(diào)配聚氨酯配方的過程。

客戶稱,陶氏能夠大幅縮短研發(fā)定制聚氨酯產(chǎn)品所需的時間,并報告稱過去需要科學(xué)家和資深制造工程師們4到6個月的工作可以“在幾秒鐘內(nèi)完成” ?!?

使用案例 2:檢測遏制泄漏

根據(jù)微軟關(guān)于該公司所述,陶氏化學(xué)制定了在其制造工廠實(shí)現(xiàn)零安全相關(guān)事故的目標(biāo)。 陶氏關(guān)注的事件類型之一是化學(xué)品泄漏。

陶氏化學(xué)公司最近一次公布的泄漏發(fā)生在今年4月,當(dāng)時路易斯安那州的一家工廠發(fā)生火災(zāi),導(dǎo)致氯氣泄漏。此類安全事件使陶氏這樣的傳統(tǒng)工業(yè)公司在金錢和聲譽(yù)上都付出了代價。

陶氏再次與微軟及其Azure團(tuán)隊合作以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。作為回應(yīng),微軟建議將其Video Analyzer軟件作為全面解決方案的一部分。

目前尚不清楚陶氏用什么數(shù)據(jù)來訓(xùn)練其模型。 最有可能的是,訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含多個標(biāo)記的泄漏圖像 - 以及沒有泄漏的設(shè)施的圖像。很顯然,他們使用了圖像分類:

●   提供圖像并進(jìn)行訓(xùn)練,以識別所述圖像與人類設(shè)計的概念之間的關(guān)系,如泄漏危險。

●   提供來自24/7攝像機(jī)的輸入數(shù)據(jù),然后通過Video Analyzer軟件算法進(jìn)行推理。

●   如果算法檢測到泄漏,邊緣設(shè)備會通過電子郵件、語音或短信呼叫向客戶發(fā)送警報。

編輯:趙亞飛 18052900200 (同微信號)
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