化学工业的数字化转型：迈向可持续的未来

化学提供了许多当今的必需品，是推动研究、创新和经济增长的基础，但它同时也是气候变化的主要影响因素。

排放有害物质和温室气体，对废弃物缺乏妥善管理都源于不当的化学操作，需要彻底改革才能实现新的可持续发展目标。

近年来，业界对数字技术和强大的认知工具越来越感兴趣，它们能够加速可持续解决方案的实施。 从改善数据管理到提高资源利用效率，数字化转型可以通过重新审视和优化化学流程，提升行业能力，减少对环境的影响。 然而，根据对未来十年的预测情况，企业进行数字化转型的成功几率只有 30%。

不明智的数字化战略会迅速让明智的投资付之东流。 与此相反，对数字技术和各种可能性，以及战略实施伙伴的深刻理解可以带来新的机遇，帮助企业实现可持续发展目标，同时显著提高其市场竞争力。

数字化和知识管理：奠定坚实的数据基础

从早期的研发到上市后的监测，化学工业不断产生并收集海量数据。 然而，企业内部以及企业之间缺乏协调会导致宝贵信息的丢失和资源的浪费。 据估计，这些非结构化数据或“暗数据”约占所有存储数据的 55%，严重阻碍了该领域的研究和创新。

数字化可以构建数据和实验室工作流程，同时降低对环境的影响。 造纸业占全球木材贸易量的 40% 以上，字化知识管理系统可以防止数据丢失，最大限度减少滥砍滥伐现象。

十年前，《自然》杂志发表了一篇题为“科学家快速丢失数据”的文章，其中报告称约 80% 的科学数据在 20 年后将变得无法使用。 令人欣慰的是，数字化解决方案的兴起为研究人员提供了机会，可以重新利用尘封的科学数据，并将其转化为数据驱动创新的新平台。

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识别创新机会：利用人工智能解决方案优化化学工艺

如今，超过 80% 的化工企业声称，可持续发展已经变得与营收增长同等重要。 尽管对生产实践进行了重大调整，纳入了更多可持续的选项，但许多化工流程仍然依赖于会产生有害废物和温室气体的溶剂以及化石燃料。 用更环保的替代品取代现有工艺是一条漫长的道路，需要大量的时间和资金投入。 得益于化学行业中数字化的兴起，现在认知工具为可持续发展和创新提供了一条捷径，增加了投资回报（ROI）。

人工智能（AI）支持的搜索和分析可以有效地确定与目标和相关范围相关的信息。 通过直接筛选内部数据库，预测模型可以为改善化学配方、可持续生产流程和提高生产率提供精确的建议。 2022 年，三分之二的公司表示正在积极制定人工智能战略，以实现其可持续发展目标。

随着人工智能项目增加，企业需要坚实的数据基础和强大的培训策略，以确保人工智能的准确性。 缺乏数据多样性或低质量的数据会导致性能变化和模型漂移，影响人工智能预测，甚至导致投资打水漂。 通过丰富的数据集和精选的训练集，企业可以验证预测型人工智能和机器学习模型，以确定下一个突破口。

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向可持续化学转变：满足不断变化的监管要求

从配方到废弃物管理，化学品的整个生命周期都要遵守严格的准则，而各州和各国之间的法规往往并不统一。 除了广泛的监管环境之外，准则还要经常进行审查和更新，以适应不断变化的科学知识、技术进步或不断发展的社会预期。

鉴于其复杂和不断演变的性质，遵守可持续发展推动的监管要求对化工企业而言是一项重大的挑战。 为了应对不断变化和分散的框架，许多化工企业不顾财务负担，投资设立了专门的监管事务部门。 完善的内部流程可以显著降低成本和风险，同时确保遵守不断演变的环境政策。

合规事务通常涉及大量文案工作，包括全面的化学记录、详细的生产流程和最新的安全数据表。 收集这些需求需要浏览来自不同部门采用不同方法收集的大量数据集。 这一过程既费力又耗时，分散了企业的研发重点。

而使用标准化数据管理系统建立全面、准确的审计追踪系统则大有裨益。 通过一个易于搜索的数据库来采集和跟踪对化学文档所作的更改，企业可保持知识的结构化和可访问性，并随着监管标准和环境政策的演变而不断更新。

化学工业的数字化转型：绿色未来的基石

人们不断强化的可持续发展意识引导着化学行业重新审视其工艺流程，寻求环保的替代方案，以最大限度地减少对环境的影响，并节约资源。

通过优化数据管理系统、验证人工智能模型和多功能算法，数字化转型将是一个改变经营模式的过程，为化工企业在日常运营中采用创新和可持续性实践提供重要机会。