Applied Computing
Otak AI untuk kilang penapisan dan petrokimia, membuat ramalan yang tetap mematuhi hukum fizik
Sebuah kilang penapisan dilengkapi dengan puluhan ribu penderia, tetapi menurut syarikat itu, kurang daripada 8% data yang benar-benar digunakan untuk membuat keputusan. Orbital oleh Applied Computing mahu memanfaatkan baki 92% tersebut — dan ramalannya mesti lulus ujian keabadian jisim dan kinetik tindak balas, bukan sekadar kelihatan munasabah secara statistik.
Ciri-ciri dan Senario Penggunaan
Orbital terdiri daripada tiga model yang digabungkan. Model siri masa menyambung kepada sistem kawalan dan sejarah data (data historian) untuk meramalkan trend serta mengesan anomali; model fizik bertindak sebagai pengawal untuk memastikan keputusan ramalan mematuhi keseimbangan jisim, keabadian tenaga, dan kinetik tindak balas — inilah perbezaan utamanya berbanding AI industri biasa; manakala model bahasa dilatih dengan pengetahuan kejuruteraan kimia untuk mentafsir dokumen kilang dan mencadangkan tindakan. Pelanggan sasaran adalah syarikat tenaga yang menguruskan infrastruktur kritikal, terutamanya loji minyak, gas, penapisan, dan petrokimia.
Ciri-ciri Utama
- Model siri masa: Menyambungkan sistem kawalan dan sejarah data untuk ramalan trend
- Model fizik: Memastikan ramalan mematuhi keseimbangan jisim, keabadian tenaga, and kinetik tindak balas
- Model bahasa: Dilatih dengan pengetahuan kejuruteraan kimia untuk mentafsir dokumen loji dan mencadangkan tindakan
- Pengesanan anomali dan amaran awal
- Reka bentuk khusus untuk proses penapisan, petrokimia, dan minyak & gas
Kegunaan Utama
- Pengoptimuman parameter untuk proses penapisan dan petrokimia
- Pengesanan awal anomali peralatan
- Carian pengetahuan dokumen teknikal dalam kilang
- Penambahbaikan berterusan terhadap keselamatan dan kecekapan operasi
Ciri Utama
- Model siri masa: Menyambungkan sistem kawalan dan sejarah data untuk ramalan trend
- Model fizik: Memastikan ramalan mematuhi keseimbangan jisim, keabadian tenaga, dan kinetik tindak balas
- Model bahasa: Dilatih dengan pengetahuan kejuruteraan kimia untuk mentafsir dokumen loji dan mencadangkan tindakan
- Pengesanan anomali dan amaran awal
- Reka bentuk khusus untuk proses penapisan, petrokimia, and minyak & gas
Kelebihan
- Reka bentuk kekangan fizik membolehkan jurutera mengesahkan dan berani menggunakannya
- Pasukan mempunyai latar belakang praktikal dari syarikat tenaga besar seperti Shell
- Menangani data berangka dan dokumen teknikal secara serentak, liputan yang menyeluruh
Kekurangan
- Sasaran pelanggan terhad kepada industri proses berskala besar, tidak sesuai untuk PKS
- Memerlukan integrasi mendalam dengan sistem kawalan sedia ada, pelaksanaan adalah projek jangka panjang
- Syarikat ditubuhkan pada 2023, kes rujukan jangka panjang masih dalam peringkat pengumpulan
Kes Penggunaan
- Pengoptimuman parameter untuk proses penapisan dan petrokimia
- Pengesanan awal anomali peralatan
- Carian pengetahuan dokumen teknikal dalam kilang
- Penambahbaikan berterusan terhadap keselamatan dan kecekapan operasi
Nota Editor
AI industri telah menjadi topik hangat sejak kebelakangan ini; ambang sebenar bukanlah seberapa besar model tersebut, tetapi sama ada jurutera berani mengikutinya. Menggunakan fizik sebagai pengawal adalah pendekatan yang sangat bijak.
Soalan Lazim
Apakah masalah sebenar yang diselesaikan oleh "model fizik sebagai pengawal"?
Model yang didorong oleh data tulen mungkin memberikan cadangan yang munasabah dari segi statistik tetapi mustahil dari segi fizik, seperti parameter operasi yang melanggar keseimbangan jisim. Jurutera tidak akan lagi mempercayai sistem apabila melihat output sedemikian. Dengan menambah kekangan fizik, cadangan AI sekurang-kurangnya berada dalam julat yang boleh dilaksanakan secara fizikal, dan ini adalah garis pemisah sama ada ia boleh diterima pakai.
Apakah kesukaran utama dalam melaksanakan teknologi ini di loji petrokimia?
Kesukaran terbesar biasanya bukan pada teknologi tetapi pada data — sama ada data sejarah sistem kawalan disimpan dengan lengkap, sama ada tanda (label) adalah konsisten, dan sama ada ia boleh dihubungkan merentas loji. Kebanyakan loji lama tersangkut pada peringkat ini. Adalah disyorkan untuk melakukan inventori data terlebih dahulu, bukannya terus melompat ke pemilihan produk.
Alat AI Berkaitan
實價雷達 HouseTW
Semak 3.49 juta transaksi hartanah Taiwan, lengkap dengan peta risiko pencairan tanah, sesaran gempa dan banjir, semuanya dalam satu platform carian harga rumah percuma.
Profet AI
Platform AutoML untuk industri pembuatan dari Taiwan.
Cubo AI
Kamera pemantau bayi AI yang dibangunkan oleh pasukan dari Taiwan.
Whoscall
Aplikasi pengecaman panggilan dan anti-penipuan berkuasa AI yang dibangunkan oleh pasukan Taiwan.
Claude
Pembantu AI daripada Anthropic yang mahir dalam teks panjang dan perbualan selamat.
Figr
Ejen reka bentuk AI yang memahami konteks produk anda, bukan sekadar menjana imej kosong, tetapi mereka bentuk berdasarkan produk dan sistem reka bentuk anda.