I. 前言
II. 利用 AI 优化价值链势在必行
III. 向 AI 领军者企业学习
IV. AI 成功的三大要素
V. AI导入指南
VI. Profet AI无代码机器学习平台

在后疫情时代下，伴随俄乌战争影响全球供应链与国际趋势改变，化工产业面临许多挑战，包含但不限于：

供应链不确定性
市场需求改变

人才断层
产业结构与产业趋势转变
ESG意识与法规影响行政决策

而针对多项议题，伴随生成式AI浪潮，化工产业内数字化转型和智能技术意识抬头，企业针对营运及生产瓶颈、加速数字化转型的解决方案需求大幅增加。

随然的，企业对于AI的导入已刻不容缓，对于化工产业而言，AI已经成为化工业取得竞争优势的关键技术。根据调查，行业AI领军企业实现39%的AI投资回报率，而AI在行业内之平均回报率亦达28%，更平均缩短企业新品面市时间24天，可显AI投资对于企业的重要性。

利用 AI 优化价值链势在必行

IBM调查报告指出，超过60%的化工业高阶主管表示其注重降低运营成本，展述AI对复杂或属于资产密集型的生产流程及营运衍生重大效益
而细分市场之间亦存在着差异，举例而言，消费品市场强调新产品推出；制药市场则关注网路安全和专利信息保护。

需要注意的是，制药领域由于其高度可预测的特点，AI在降低运营成本方面的作用有限，自动化和机器人技术在包装等专业化工流程中更为重要。

化工业使用AI现况

化工业正逐步采用AI改善商业营运，40%受访企业表示其正在积极拓展AI战略，将AI投资与其他技术结合，预计未来增长速度提升。应用领域包括研发、制造和风险管理、加速化合物分类、生产优化和资产维护等，进而提高效率、降低成本，适应供应链不确定性，带来更高效益和竞争优势。

圖片來源：IMV 人工智能助力优化化工价值链¹

研发领域：AI用于化合物分类、加速传统耗时的人工过程，预测化学反应结果。在制药企业中，于药物发现方面也有广泛应用，包括标靶验证、虚拟筛选、预后生物标志物分析等。
制造领域：AI应用于生产优化、流程管理、控制和资产预测性维护等方面帮助企业优化运行、减少计划外停机。在化学过程控制和资产维护方面，AI具有重要作用，如利用计算机视觉控制温度、在线监控反应器、异常检测和预测性维护
风险管理：AI在风险管理中能结合天气数据和运营数据，预测和控制不确定性和波动，帮助调整路线、交付时间和产能。

举中国钢铁为例，他们除了利用AI优化煤和铁原料比例调整，节省成本并提高生产效率，更透过AI演算辅助决策，使高炉达到透视、预知和易于掌控的效果，同时减少温室气体排放。从2017年建立AI研究团队起，AI智慧化专案每年为中钢带来2.7亿人民币的效益。

除此之外，巴斯夫（BASF）作为全球最大的化学品公司，在德国凯撒劳顿智慧工厂中，利用与德国人工智能研究中心的合作，以消费者需求为导向，开发物联网设备。该工厂只有一条生产线，但能够生产出千变万化的洗发精和沐浴乳，每瓶配方独一无二。巴斯夫员工将客户需求输入订单，并使用具有无线射频辨识系统的RFID标籤将待命的塑胶瓶标记，记录每个瓶子的订单数据。在工业4.0的环境中，现场操作人员将客制化需求输入产品芯片，机器设备则使用感应装置读取数据，根据预先设计的程序，自动调整生产线的制造程序，从而解决了大量生产和客制化之间的不协调。

作为世界领先的高级聚合物供应商之一的科思创 (Covestro)，则在制造端运用AI。透过将温度与震动传感器安装在工厂中的大型发动机上并传送发动机状态数据至AI软体，能更对系统进行预测性智能维护，提高了工厂的正常运行水平，并使生产过程更加高效。

世界上最大的塑料生产商陶氏化学(Dow Chemical)则建立了数字化运营中心，意在集中集团的领域专业知识，透过数据分析、移动设备、机器人平台、高级控制、传感器和数据系统连接，快速开发新技术的原型，显着改善制造和物流运营，并推动在制造部门实施先进的 IT 技术。

向 AI 领军者企业学习

相较于其他企业，AI领军企业在化工行业中占据22%的比例，这些企业明确制定了AI战略，并在整个企业范围内执行。与其他同行相比，他们的业务目标更关注客户和发展，而不是成本。

而AI领军者在AI领域展现了相较于同行之巨大的优势，研发、制造和销售等行业特定领域的实施甚是，AI正协助它们推动创新，优化化工流程，并改善资源管理。

圖片來源：IMV 人工智能助力优化化工价值链¹

AI领军企业在未来三年的AI计划中，有54%的投资专注于面向增长的机会，而其他同行的比例只有23%。

AI领军企业在财务绩效方面表现亦优于其他企业。他们的收入增长平均达到69%，而其他企业平均为42%；他们的利润率平均达到82%，而其他企业平均为42%。他们在敏捷性和创新方面也展现出色，与竞争对手相比取得成功。

此外，相较于同行其馀企业，AI领军者在新科技上的使用及应用领域亦更多元。举例而言，在预算评估与计划上，其馀业者多仅以云端预算技术运行，而57%的AI领军者则多采纳了AI技术。

圖片來源：IMV 人工智能助力优化化工价值链¹

这些领军企业深悟在整个组织中进行知识管理对于取得成功至关重要。

知识管理和分享减少了重复学习活动，并促进了可以产生新产品、服务和商业模式的想法交流。

超过一半的领军企业表示，他们已经实施了AI来进行知识管理，而其他所有公司中这一比例不到五分之一。

AI是支持领军企业战略执行的基石。

事实上，84%的领袖已经采用AI来实现企业营运目标，而同行中却只有35%这样做。

一家公司的战略执行由其关键绩效指标（KPIs）引导，AI可以帮助确定评断指标，衡量结果并划分优先序。
通过AI优化的战略KPIs有益于提升企业分析水平，如果没有AI来追踪战略执行，表现较差的团队可能会多花83%的时间应对突发情况和处理战术问题，而不是策划战略性的策略。

AI 成功的三大要素

透过实施经验，AI领军企业已建立了导入AI所需的基石。他们强调借助 AI 取得成功所需的三项关键行动：

建立充分利用 AI 能力所需基础：

AI 的价值取决于企业利用数据的能力。AI 领军者企业建立了数据驱动型文化，通过建立数据标准、数据治理框架和数据访问控制，同时利用可用数据源，通过市场需求预测等方式，调整运营模式和决策，提高效率和成本节约。他们还建立了全面一致的企业IT架构，利用混合云等技术实现数据的流动和开放性，以更全面地应用AI和数字化技术，有效利用数据来推动业务决策。
实施 AI 业务蓝图：

AI 领军者企业以全面的视角实施 AI 战略，其中69%已完全执行或按计划转型。他们重视人员与技能培养，80%配备相关人才且70%投入财务资源。这些企业注重人才发展以支持 AI 战略，并积极投资敏捷项目管理和数字化技术培训。此外，他们招募数据技能人才，实施预测性分析和洞察发掘，并投资于项目管理和技术含量较高的技能，如机器学习和自动化。这些举措帮助企业适应变化环境、提高敏捷性和决策能力。
在价值链中融合 AI 与其他技术：

AI 领军者企业将 AI 应用于关键的业务目标，并在整个企业中实施和优化 AI 战略。他们在多个领域应用 AI 技术，如预测与规划、材料采购、财务和会计等，以提高效率和减少成本。这些企业充分利用云计算、物联网和移动技术等数字化技术，进一步发挥现有投资的价值，增加收入、降低成本和控制风险。AI 领军者企业还在特定行业领域实施 AI 技术，支持研发、制造和销售等职能，推动创新和优化工作流程。同时，他们将 AI 应用于并购活动，利用自然语言处理和情绪分析等技术评估潜在目标，并使用 AI 进行尽职调查。这些应用帮助企业了解风险、优化价值链，并提升客户互动与合作能力