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Profet AI Insight

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石油化学産業のAIによるアップグレードDX(デジタルトランスフォーメーション)の最重要ポイント

高雄は石油化学の中心地として、長年にわたり他産業のバックボーンとしての役割を担ってきた。近年、排出量正味ゼロや世界経済の減速など、石油化学産業が数々の世界的な不確実性に直面する中、デジタルトランスフォーメーションは待ったなしの課題となっている。数日前にProfet AIが主催したフォーラムシリーズ「Crossover Talks(クロスオーバー・トークス)」の高雄セッション「Crossover Talks IV: upgrAIde」では、亞炬企業(Asia Giant)、福能(Funeng )(台湾プラスチックグループ の子会社)、国立成功大学など産学の石油化学分野の重鎮専門家多数が、石油化学企業がAIを導入する際には、経営陣の強力なサポートと異分野間の組織横断的な統合、さらに効率的なAIツールとパートナーが石油化学業界の変革成功の鍵になることを明らかにした。


製造業向けAIアプリケーション市場の開拓で足場を固めたProfet AIは、業界横断的、世代横断的、分野横断的なデジタルトランスフォーメーション・コミュニケーションプラットフォームの構築を目指し、今年からフォーラムシリーズ「Crossover Talks」をスタートさせた。Profet AIの黃建豪 最高経営責任者(CEO)は、高雄には世界的競争力を持つ石油化学産業があり、従来型産業の企業群の数も多いと語った。Crossover Talks高雄セッションで、国立成功大学コンピューター科学・情報工学部の莊坤達 教授、福能(Funeng )の朱偉傑 アシスタント・バイスプレジデント、今回のイベントの共催者でもある亞炬企業(Asia Giant)の許弘翰CEOが登壇、石油化学企業の変革プロセスの加速とグローバル競争力の強化に資することを期待しつつ、それぞれの実例や経験を紹介した。



国際情勢や人手不足の中で課題に取り組む鍵となるデジタルトランスフォーメーション


朱偉傑 氏は、現在の国際的な環境・社会・ガバナンス(ESG)の流れは、貿易の観点からも貿易障壁になると指摘した。グローバルに展開する企業にとって、グリーンエネルギーは長年にわたり、満たす必要のある厳しい要件だった。石油化学業界は、2050年までにカーボンニュートラル目標を達成した後、国際市場から排除されないよう、一刻も早くエネルギー転換を実行に移さなければならない。


許弘翰氏は、国際環境の厳しさに加え、業界の人手不足も企業が早急に克服しなければならない問題だと語った。人材採用の難しさやシニア社員の退職に直面した亞炬企業(Asia Giant)は、AI導入による経験のデータ化、AIを活用した他の社員への経験・スキルの伝承の仕方を考えるようになった。許弘翰氏が説明したように、あらゆる企業が、可能な限り最短時間で最大の成果を上げようとしている。適切なツールと適切なパートナーを見極めることによってのみ、従来型の産業はAI導入を加速させ、変革への道を歩み始められるようになる。



企業が変革を進める際の3要素:経営陣のサポート、異分野間および組織横断的な対話、効率的AIツール


莊坤達教授は、さまざまな企業のデジタルトランスフォーメーションに関する考察を披露した。同教授は、デジタルトランスフォーメーションを成功させるには、まず優れた経営陣のサポート、次に部門間、分野間、さらには企業間の効果的な対話と協力が必要だと強調した。AIプロジェクトは、企業ごとに関わる部門や分野が異なる可能性があるため、テーマの探求やプロセスについて対話を行い、互いに信頼を構築し、企業にとって最適なアプローチを見出すのに必要なチームは違ってくる。

林敬堯 氏は、経営陣がAI投資を認めるだけでなく、適切なツールを選択することも企業のAI導入の鍵になると付け加えた。亞炬企業(Asia Giant) は、Profet AIと協力しつつ、わずか数週間でAI環境から生じる問題に対処、Profet AIのAIツールを使用して確立したモデルは、自社のアルゴリズムで作成したものより正確だった。このツールは、社内のAI担当者の研修にかかる時間とリソースを大幅に削減しただけでなく、AI環境を迅速に構築し、経営陣への参考データ提供の効率化も可能にした。

朱偉傑氏は、企業のエネルギー転換についていくつかの提案をした。同氏は、ESGは幅広い問題が対象になるため、最大の電力消費者だった石油化学業界は、ESG準拠を検討する際にエネルギー管理から始めるといい、と説明した。福能(Funeng )は、主に企業にエネルギー管理サービスを提供し、石油化学業界のグリーンエネルギーへの移行の成功を支援したいと考えている。朱偉傑氏は、企業はAI技術を採用する前に、まず自社のデータを調べて現状と出発点を知り、社内の生産プロセスを最適化する方法を考えるべきだと付け加えた。



 
 

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