Bossgoo Test DEMO
Produktgruppe
Die chemische Industrie ist eine der umweltschädlichsten Branchen der Welt. Jedes Jahr werden Millionen von Tonnen gefährlicher Abfällen von Chemiepflanzen hergestellt. Dieser Abfall umfasst giftige Chemikalien, Schwermetalle und andere schädliche Substanzen, die Luft, Wasser und Boden kontaminieren können. Die Abfallwirtschaft ist ein entscheidendes Problem für die chemische Industrie. Wenn nicht ordnungsgemäß verwaltet, kann Abfälle für Menschen in der Nähe von Chemiepflanzen und global zu Umweltverschmutzung und Gesundheitsproblemen führen, indem sie das Klima und die Ökosysteme beeinflussen.
Die gute Nachricht ist, dass KI-basierte Lösungen dazu beitragen können, Abfall in der chemischen Industrie zu verringern. KI kann verwendet werden, um die Freisetzung gefährlicher Chemikalien zu verfolgen und vorherzusagen, Produktionsprozesse zu optimieren, um Abfall zu reduzieren und eine Entscheidungsuntersuchung für die Abfallwirtschaft zu unterstützen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie künstliche Intelligenz verwendet werden kann, um die Menge an Abfällen zu verringern, die von chemischen Herstellern erzeugt werden. Wir werden untersuchen, wie KI dazu beitragen kann, die Produktion von Abfällen zu identifizieren und zu verhindern sowie Abfallprodukte zu verwalten und zu recyceln.
Wenn das Umweltbewusstsein steigt, wird das Thema Abfall immer ernster behandelt. In den letzten Jahren hat sich das Gewicht der öffentlichen Debatte von der persönlichen zur Unternehmensverantwortung verlagert. Dies ist ein vernünftiger Trend, wenn man bedenkt, dass der industrielle Abfall die Mehrheit der globalen Abfallgenerierung ausmacht.
In lokaler Ebene sind die Dinge nicht anders. Basierend auf den Europäischen Kommissionsdaten (EUROSTAT) ist es deutlich sichtbar, dass der Beitrag der Haushalte und Dienstleistungen zur Erzeugung von Abfällen im Vergleich zu industriellen Aktivitäten geringfügig ist. Im Jahr 2016 lag der prozentuale Anteil dieser Sektoren unter 14%. Der Bau lag in erster Linie, aber die industriellen Aktivitäten standen knapp zurück (Herstellung (11,1%), Bergbau und Steinbruch (27,6%).
Mit seinem Anteil von 9,5 % trägt Abwasser zu dem Problem bei. Während das städtische Abwasser an einem fairen Anteil an der allgemeinen Abfallerzeugung ist, ist industrielles Abwasser der echte Dealbreaker, da es häufig viel problematischere Substanzen in höheren Konzentrationen enthält. Infolgedessen ist die Behandlung ziemlich kostspielig und abhängig von bestimmten Anforderungen.
Diese Ausgabe manifestiert sich in der chemischen Fertigung, die Gegenstand des heutigen Artikels ist. Während Kühlwasser behandelt und in den Verbrauchskreis zurückgebracht werden kann, ist der für die chemische Herstellung verwendete möglicherweise nicht für eine solche Behandlung geeignet. Gleiches gilt für Feststoffe. Deshalb reduziert der entscheidende Teil der chemischen Abfallbewirtschaftung die Verringerung des Abfalls. Es ist auch ein Kernprinzip der Lean Manufacturing, einer Methodik des Produktionsprozessmanagements, der die Mehrheit der heutigen Chemiepflanzen folgt. Das Lean Management stammt aus dem Toyota -Produktionssystem und bringt die Eliminierung von Abfällen in den Kern und setzt ein kontinuierliches Verbesserungsprinzip an.
In den letzten Jahrzehnten haben wissenschaftliche Anstrengungen und technologische Entwicklung Chemieunternehmen ermöglicht, die Fertigungsabfälle erheblich zu verringern. Es gibt jedoch noch viel zu tun. Da der allgemeine globale Verbrauch weiter steigt, benötigen wir radikalere und effizientere Möglichkeiten, um eine übermäßige Produktion von industriellen Abfällen zu verhindern. Im Verlauf dieses Artikels werden wir untersuchen, wie maschinelles Lernen dazu beitragen kann.
Chemischer Abfälle können in flüssig, fest und gasförmig unterteilt werden und können reine Chemikalien umfassen, die häufig nicht genutzt oder abgelaufen sind, Säuren, Lösungsmittel, Gebrauchtöl, Stickstoff, Bleichmittel, Metalle usw. alle mit chemischen Substanzen kontaminierten Fertigungsgeräte und Behälter auch klassifizieren als chemischer Abfall. Lesen Sie hier mehr über die chemische Lieferkette.
Die chemische Industrie verwendet auch enorme Mengen an Wasser - zum Abkühlen, aber auch für Herstellungszwecke (in Prozessen wie Destillation, Raffinierung, Produktaufsteigen usw.). Sobald dieses Wasser verwendet wurde, enthält dieses Wasser Substanzen, die oft hochgiftig und resistent sind, selbst gegen einige hochkarätige Wasserbehandlung, wie Pestizide oder sogenannte „für immer Chemikalien“ (PFAS)-einer Klasse synthetischer Substanzen, die nicht zusammenbrechen.
Bisher werden diese anhaltendsten Chemikalien weiterhin in Produkten hergestellt und angewendet. Das maschinelle Lernen hat in den letzten Jahren zu ihrer Erkennung und Klassifizierung beigetragen - wir lernen sie immer noch kennen, obwohl sie in den 40ern erfunden wurden. Andere resistente Verunreinigungen, wobei der Hauptverursacher die pharmazeutischen Hersteller sind, umfassen Östrogen und Antibiotika.
Chemischer Abfall erfordert einen besonderen Ansatz zur Lagerung (zum Beispiel können viele Substanzen nicht in Standardbehältern mit Kunststoff oder Glas gespeichert werden). Das Recycling ist auch komplexer als der Fall von Gemeinschaftsabfällen aus Sicherheitsmaßnahmen. Trotzdem wird die chemische Industrie besser in der Veränderung von Abfällen - laut EPA (US Environmental Protection Agency) im Jahr 2020 wurden nur 3% davon in die Umwelt freigesetzt. Der verbleibende Teil wurde mit Behandlung, Energiewiederherstellung und Recycling behandelt.
Während die Erzeugung der Gemeinschaftsabfälle an der Quelle nicht verhindert oder kontrolliert werden kann, kann die industrielle Dose. In Anbetracht der Auswirkungen der chemischen Substanzen auf die Umwelt und wie resistent sie sein können, scheint die reduzierorientierte Produktionsplanung der beste Weg zur grüneren Zukunft der Branche zu sein. Die Nachbehandlung des Abfalls ist natürlich wichtig, aber vorbeugende Maßnahmen ermöglichen es den Unternehmen, Geld in kostspielige Prozesse zu pumpen und sich stattdessen auf die Optimierung zu konzentrieren.
Die folgenden Anwendungsfälle zeigen die Rolle, die maschinelles Lernen bei der Reduzierung des chemischen Abfalls spielen kann. Wir nähern uns dem Thema aus verschiedenen Blickwinkeln, um Ihnen das gesamte Spektrum seiner Fähigkeiten zu zeigen.
Im Hinblick auf Einsparungen wird häufig eine erhöhte Effizienz verfolgt, aber bei chemischen Herstellern (oder tatsächlich anderen Herstellern) kann dies auch die Umweltauswirkungen verringern. Die Abfallreduzierung zahlt sich einfach für die Chemiepflanzen aus. Je weniger sie dabei verlieren, desto mehr produzieren sie und - wahrscheinlich - verkaufen. Künstliche Intelligenz kann ihnen helfen, die effizientesten Möglichkeiten für die Verwendung bestimmter Produkte zu identifizieren und gleichzeitig den geringsten Abfall zu erzeugen.
Fehler machen einen großen Teil des von Chemiepflanzen erzeugten Abfälle. Eine gründliche Qualitätssicherung kann daher eine großartige Möglichkeit sein, die Mengen an Defektabfällen zu verringern. Mit künstlicher Intelligenz können die Hersteller die Probleme auf der Montagelinie identifizieren, bevor die gesamte Charge defekt wird. Intelligente Systeme können beispielsweise die Kreuzkontamination sofort mit Echtzeitdaten erkennen, die von Sensoren bereitgestellt werden. KI -Modelle haben auch die Fähigkeit, dies zu verhindern, indem die Prozesse ständig bewertet und jede Abweichung von der Norm erfasst.
Die Erkennung von Defekten kann computergestützt werden. Im Gegensatz zur allgemeinen Überzeugung gilt die visuelle Inspektion auch für chemische Substanzen. Durch die Analyse verschiedener Variablen - Farbe, Schichtung, Dichte, physischer Zustand usw. kann das maschinelle Lernen Defekte in chemischen Produkten erkennen und übermäßige Abfälle erzeugen.
Abgesehen von den finanziellen Verlusten kann jede Ausfallzeit in einer Chemieanlage zu einer übermäßigen Produktion von Abfällen führen. Das liegt daran, dass einige Substanzen nicht zweimal derselben Behandlung oder dem gleichen Prozess ausgesetzt werden können. Sie können auch während der Ausfallzeit ihre Eigenschaften verlieren. Deshalb ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die Montagelinie am Laufen zu halten. Und es gibt keinen besseren Weg, um Ausfälle bei Geräten zu verhindern, als die Wartung mit maschinellem Lernen.
KI kann den vorbeugenden Wartungsplan des Unternehmens optimieren, um mögliche Fehler zu erkennen, bevor sie tatsächlich auftreten. Es kann auf unterschiedliche Weise angegangen werden, abhängig von der Vielfalt der Datenquellen oder der Ausrüstung, die das Unternehmen verwendet. Die Strategiewahl bestimmt, welches Modell im Prozess angewendet wird. Beispielsweise dienen die Regressionsmodelle gut für die Vorhersage der verbleibenden nützlichen Lebensdauer (Rule) eines bestimmten Vermögenswerts.
Die Effizienz von Vorhersagen hängt offensichtlich vom Datenvolumen und seiner Qualität ab. Für eine hohe Genauigkeit sollte das Modell sowohl mit historischen, in Echtzeit und statischen Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Sensoren, ERPs und anderen Systemen, die den Kontext liefern, gefüttert werden.
Chemische Pflanzen verwenden Wasser ausgiebig, um verschiedene laufende Prozesse zu unterstützen. Sein großer Teil ist für Kühlzwecke. Da die chemischen Reaktionen, die Teil der Herstellungsprozesse sind, möglicherweise Wärme oder Emissionen erfordern, ist das Kühlsystem für die effektive und sichere Funktion der Anlage unerlässlich. Während in anderen Branchen die Maßnahmen zur Qualität des Kühlwassers nicht so streng sind, müssen die chemischen Hersteller sicherstellen, dass ihre Reinheit am höchsten ist. Jede Kontamination könnte die Sicherheit beeinträchtigen und die Zusammensetzung des Produkts beeinflussen.
Daher konzentriert sich ihre Strategie zur Reduzierung der Wasserabfälle normalerweise auf die Maximierung der Effizienz des Kühlturms. Das maschinelle Lernen ermöglicht es ihnen, die Kühlprozesse mit weniger Wasser zu halten. Mit den Daten kann das Modell Leckagen finden und die in einem bestimmten Teil des Prozesses verlorene Wassermenge schätzen. Basierend auf diesen Informationen kann der Anlagenmanager oder eine andere Person, die für die Effizienz der Herstellungsprozesse verantwortlich ist, entscheiden, welche Maßnahmen die Wasserabfälle verringern können.
Abwasserrecycling ist ein weiterer wichtiger Bestandteil der Strategie zur Abfallreduzierung. Es wird immer häufiger, die Teile der Chemiepflanzen in geschlossene Zirkusiken zu verwandeln, in denen das Wasser für verschiedene Zwecke kontinuierlich wiederverwendet wird.
Hersteller können unterschiedliche Behandlungsarten verwenden, um das Abwasser zu reinigen, abhängig von den Verunreinigungen, die es enthalten kann. Während Partikelfeststoffe mit Filtration behandelt werden können, erfordern andere Verunreinigungen ausgefeiltere Methoden. Maschinelles Lernen unterstützt häufig die Entscheidungsprozesse in Bezug auf die Behandlungsplanung.
Das Klassifizierungsmodell kann die Sensordaten der Wasserprobe schnell analysieren, um die Verunreinigungen zu erkennen und sie als biologisch oder synthetisch, fest, flüssig usw. zu kategorisieren, die mit den historischen Daten, die die behandlungsbezogenen Parameter enthalten Effiziente Kombination in Bezug auf Wasserverbrauch, Energieverbrauch usw.
Eine weitere Möglichkeit für maschinelles Lernen zur Unterstützung der Abfallreduzierung der chemischen Herstellung ist das intelligente Recycling. Ein gut ausgebildetes Modell kann das Recycling des Abwassers, aber auch die im Herstellungsprozess verwendeten Produkte und Geräte rationalisieren, z. Elemente, um die Art des Abfalls zu erkennen und seine Eignung für das Recycling zu bewerten.
In einem solchen Fall wird das Bild vom Erfassungsgerät an die Interpretation gesendet. Das mit den Bildern unterschiedliche Abfalltypen trainierte Klassifizierungsmodell bewertet die Eingabedaten und schreibt eine Kategorie zu, um Abfall zu definieren. Auf dieser Basis trifft das System eine automatisierte Entscheidung darüber, wo ein bestimmtes Stück platziert werden soll. Ein zusätzlicher Schritt besteht darin, zu überprüfen, ob der Abfall recycelt werden kann, und basierend auf der Art der Behandlung zu kategorisieren.
Chemikalien sind gleichermaßen strenge Normen in Bezug auf ihre Nutzungsdauer als Lebensmittelprodukte ausgesetzt. Dies kann die Erzeugung von Abfällen anfuhren, insbesondere in der gegenwärtigen Wirtschaftslandschaft, die die Nachfrageschwankungen stärkt.
Während in der Vergangenheit die Unternehmen auf statistische Methoden verlassen würden, um die Nachfrage abzuschätzen, können sie nun nach maschinellem Lernen wenden, um genaue Schätzungen zu erhalten. Mit Deep -Lern -Techniken können sie Muster in den bereitgestellten historischen Daten identifizieren und dieses Wissen anwenden, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen.
Mit einer solchen Unterstützung können Hersteller Produktionspläne erstellen, die die wahrscheinliche Nachfrage widerspiegeln, anstatt sich nur auf Saisonalitätsfaktoren zu verlassen. Damit kommt ein flexiblerer Ansatz für die Bestellung von Zutaten. Und das bedeutet weniger abgelaufene Materialien und fertige Produkte, die problematisch zu verwenden und zu recyceln.
Mit intelligenten KI-gesteuerten Systemen können chemische Anlagen besser informierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer Ausgaben treffen. In großen Einheiten kann die Anzahl der laufenden Prozesse schwer zu verfolgen und zu analysieren, was übermäßige Abfallerzeugung begünstigt. Die Modelle für maschinelles Lernen führen diese alltäglichen, fehleranfälligen analytischen Aufgaben aus und finden Bereiche zur Verbesserung in Bezug auf die Erzeugung von Abfällen und die Abfallbewirtschaftung ohne menschliches Engagement.
Mit prädiktiven Analysen können chemische Hersteller einen viel flexibleren Ansatz für die Herstellung und Ordnung verfolgen. Anstatt Materialien zu lagern, die ausfallen könnten, passen sie ihre Bestellungen an die mit relevante Daten geschätzte Nachfrage an und reduzieren den Lagerabfall. Ihre Produktion spiegelt die Marktbedürfnisse wider, und die meisten ihrer Produkte erfüllen die Qualitätsstandards dank KI-gesteuerter Qualitätsprüfung und prädiktiver Wartung. Das bedeutet weniger Abfall und mehr Einkommen.
Mit maschinellen Lernbetrieben können die chemischen Hersteller die Verunreinigungen schneller identifizieren, ihre Abwasserbehandlung und Recyclingprozesse rationalisieren.
Wie Sie sehen können, wirkt sich künstliche Intelligenz auf verschiedene Arten auf die Erzeugung der Abfälle in chemischen Pflanzen aus.
Grundsätzlich ist jede neu gebaute chemische Pflanze heutzutage mit dem Prinzip des geschlossenen Schleife geplant, so dass kein Abwasser den Kreis verlässt. Wie bereits erwähnt, werden nur 3% des chemischen Abwassers in den USA in die Umwelt freigesetzt und hoffentlich werden es bald auf Null reduziert.
Im optimistischsten Szenario verwandelt maschinelles Lernen die Fertigungseinheiten in vollständig kreisförmige, teilweise nachhaltige Systeme, die nicht von externen Wasserquellen für Kühl- und Herstellungszwecke abhängen. In Anbetracht der Tatsache, dass die Wasserressourcen schrumpfen und die Klimaprognosen nicht sehr optimistisch sind, ist es für die Chemieunternehmen dringend, diesen Übergang in naher Zukunft vorzunehmen. Künstliche Intelligenz macht es reibungsloser und zugänglicher. Gleichzeitig entwickeln wir neue, wassereffiziente und effektivere Behandlungspläne, die mit der ML-Klassifizierung rationalisiert werden.
Haben Sie eine Idee, um die ML -Technologie auf Ihr Unternehmen anzuwenden? Oder möchten Sie vielleicht mehr über seine Anwendungen in der chemischen Industrie von unserer Seite erfahren? Wenden Sie sich an uns, damit wir reden können!
CATEGORIES
Privacy statement: Your privacy is very important to Us. Our company promises not to disclose your personal information to any external company with out your explicit permission.
Fill in more information so that we can get in touch with you faster
Privacy statement: Your privacy is very important to Us. Our company promises not to disclose your personal information to any external company with out your explicit permission.
