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人工智慧應用對各行各業產生變化，早期AI應用廣泛認知有原料控管、生產自動化排程，大數據優化製程，產品配方預測與設備維修預測與示警等，石化產業屬資本密集且環安要求高，又深受景氣影響，因此近期的AI應用已經由油田探勘、設備管路測漏、巡檢數位化等擴大至強化供應鏈韌性，除了掌控原料調度產品，並強調快速回應客戶需求。另一方面，各產業隨著ESG風浪，全球淨零減碳趨勢下，能源轉型勢在必行，對耗能的石化產業影響更甚，如何優化製程低碳，開發低碳商品與應用，也成為石化國際大廠在人工智慧應用下的主要方向。

【內容大綱】

• 一、石化產業AI應用方向與優勢
  • (一)數據平台整合與活化，降低探勘成本與風險
  • (二)管路監控系統與預警，提高生產效率與環安。
  • (三)製程優化與產品調度，強化供應鏈韌性。
• 二、國際石化大廠之AI應用現況
  • (一)BASF建構AI數位供應鏈，降低供需失衡危機
  • (二)DOW以AI應用縮短研發時程與檢漏維安
  • (三)Shell全方位AI應用，加速能源轉型
• 三、結論
• IEKView
  • (一)不只擴大AI應用範圍，而是實質強化AI領域技術
  • (二)大量的點到點數據透明，考驗大廠AI應用決心

【圖表大綱】

• 圖1、AI(與相關技術)廣泛應用於產業中的效益
• 圖2、有別於過去的(下世代)AI數位供應鏈架構
• 圖3、Azure影像分析器解決方案整體架構
• 圖4、Shell建構的電動車充電生態系統(ECO system)