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產業應用案例
AI 應用-塑化橡膠產業
通過Profet AI 活化累積過去數十年的產品資料透過機器學習
協助客戶將研發知識經驗傳承。
現 況
石化產業是指以石油或天然氣為原料，來製造化學品的產業，其成品稱為石化產品。石化產業是一個和民生具有高度相關的基礎工業，包括食、衣、住、行、醫藥等，都廣泛使用到石化產品，可以說現代人的生活和石化產品息息相關。因此塑化產業的需求常以經濟成長率作為衡量指標。
挑 戰
塑化與橡膠產業的員工高度依賴經驗法則，無論是各種材料配方的開發、製程改善或是原物料價格採購，都是透過老師傅的經驗解決問題。塑化與橡膠產業近期正在思考，如果能運用過老師傅的經驗與數據，以 AI 方式來建立模型，將重要經驗保留在公司裡，並持續優化，會是非常重要的課題。
應用場景
應用流程：配方研發、品質、原物料採購
原材料價格預測
原材料價格在產品成本結構占比甚大，運用 AI 建模來協助採購決策可以協助創造更大利潤。
輔助產品研發
品質預測
油品生產過程有許多可控與不可控之變因，導致油品品質不易預測。透過收集煉油過程中的即時數據，建立油品預測的模型，可大幅降低實驗室檢驗成本，並提高製程良率。
材料研發業者運用數據，運用 AI 建立模型來協助產品研發是一個新的方法，透過模型來模擬需要的物理或化學性質將可以減少測試樣本的製造，縮短產品研發時程。
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