化工業推數碼化 數據成決策工具

化工行業正利用人工智能以減少能源消耗，科思創在正以分析工具，負責以數據預測能源消耗並減低成本的Sabine Pegel博士，正在德國的多爾馬根廠房蒐集數據

企業轉型

化工行業予人的印象較為保守，不過德國化工業積極發展數碼化，德國巴斯夫（BASF）和科思創（Covestro）都急促數碼轉型，以數據分析減低成本，並透過社交媒體尋找新客戶。

數碼化的先進生產，通過大數據和分析，可大幅減少能源消耗，產品質素更穩定，生產流程更化優化。化工生產亦更加自動化，減少工傷意外和危險。此外，化工亦利用數碼平台推銷產品，客戶服務和貨品追蹤有如電子商貿網站，甚至以人工智能（AI）發掘潛在客戶。

一般化工行業資本非常密集，資產價值甚高，以同一價值資產而提高產能，可能是化工行業走向數碼化的初期動機，因為化工的廠商投產一段時間後開始老化，數據分析可以建立預測性維修，化工行業採用大量感應器，從廠商蒐集數據，提高老化廠房的回報率。

上述數碼化已成為行業標凖，德國科思創宣佈採用AI改造化工行業的價值鍵，在多個部門展開實驗項目，研究數碼技術提高生產流程效率，並且更加可持續發展。

科思創商務總監Sucheta Govil表示：「AI有望幫助我們可在多個部門找到以往不可能找到的數碼方案，更有效運用資源以達到更高可持續性，亦更精凖針對用戶的需求。」

科思創正在多爾馬根（Dormagen）生產基地試驗如何優化聚酯纖維（polyester）生產，聚酯纖維是生產聚氨酯纖維（Polyurethanes）原材料。科思創採用AI為生產製程數據建立模型，以為生產設施騰出更多空間，並減低能源消耗。科思創開始在多爾馬根，以及總部北萊茵的勒沃庫森（Leverkusen）及克雷菲爾德（Krefeld-Uerdingen）利用數碼技術預測廠房的蒸汽消耗峰值，長遠可望降低能源消耗成本。

科思創也利用數碼技術尋找客戶，利用機器學習在網上和社交媒體的所有接觸點，試圖找到潛在客戶，首先提供資訊及諮詢服務，以吸引採用科思創的產品。未來AI也會應用在採購部門，自動找出有問題的賬單。

過去數年，科思創以數據分析大幅降低成本，並且建立專用的Covestro Analytics Platform (CAP)數據分析平台；從廠房、研究結果、商業流程等蒐集大量數據，再配合外部的數據庫，開發不同的機器學習預測模型，進一步增強以數據作決策。

科思創在2019年度的銷售額高達124億歐元，為全球最大的聚合物生產商；而全球的員工約17,200人，並於全球設有30多個生產基地。