化工——一個走向數字化的成熟行業

 

關鍵詞

• 化學工業
• 迴圈經濟
• 客戶體驗
• 數字工廠
• 平臺經濟

化學工業是唯一一門以自然科學為基礎而得名的工業。毫無疑問，科學在這個行業發揮了重要作用，它仍然是最研發密集的行業之一。這不僅適用於新產品的材料及其應用和生產過程，也適用於企業管理，化學品在使用科學管理方法方面處於領先地位，甚至形成了管理趨勢。

儘管有著如此悠久的傳統，可以公平地說，化學物質並沒有引領我們所謂的數字化轉型。 取而代之的是，該行業中的許多人仍在嘗試找出數字化轉型可能給該行業帶來什麼以及該行業將擴充套件到什麼範圍。 考慮到化工廠不太容易被數字化手段（例如 Uber 改變運輸業或 Airbnb 影響酒店業務的平臺）取代，這不足為奇。

與化學作為一個擁有 150 多年曆史的成熟行業相反，它是一個更古老，更傳統的行業，卻在業務數字化方面相當先進和領先， 該行業是包括為該行業服務的農用化學品在內的農業企業，這在數字或智慧農業等方法中得到了體現，或更確切地說，在涉及農用化學產品的應用時，可以說是智慧農業。 那麼，成熟是否會促進數字化，是不是整個化工行業，不僅僅是農用化學品行業，將很快受到深刻影響 ?

未來數字的顛覆者

一個行業的成熟帶來了產品和生產過程的商品化，這導致了利潤的侵蝕，因為它越來越難以與進入市場的新競爭者區分開來。因此，化工企業試圖通過後臺自動化和低介入操作來削減成本。物聯網、機器學習和機器人過程自動化等數字技術可以幫助實現這一目標。除了數字技術帶來的這種成本優勢之外，化工公司還可以選擇使用新技術來提供全新的客戶和消費者體驗，並變得更加獨立於純粹的產品銷量。相反，新的商業模式將包括各種服務，從簡單的售後服務，到複雜的解決問題的聯合創新服務，甚至是基於結果的商業模型，所有這些都包括將企業知識、智慧財產權和資料資產貨幣化的專案。

 

圖 1: 數字技術，如機器學習和機器人過程自動化，可以幫助自動化重複的任務，為更高價值的任務釋放資源，節省時間和金錢。

 

平臺經濟

事實上，後者背後的驅動力不僅僅是差異化，而是超越產品成本優勢之外的競爭。它指出了一個事實，即我們面臨著兩大即將到來的數字顛覆者，即平臺經濟和迴圈經濟。數字化提高了化工產品購買者對購買體驗的期望，這應該是他們從 B2C 購買體驗中瞭解到的。客戶不再拒絕在堅持以傳真，郵件或電話作為訂單輸入渠道的電子商務系統中記錄銷售訂單的情況。這使得新興的創業公司和交易平臺能夠在化工企業和化工產品的工業買家之間找到一個突破口，從而使已建立的 B2B 渠道面臨壓力。作為回應，購買體驗必須是卓越的，並與更優質的服務產品捆綁在一起。

迴圈經濟

儘管經過幾十年的化學工業負責任的關懷倡議，在減排、材料和能源效率方面取得了巨大的成就，當前圍繞氣候變化和塑料垃圾汙染的討論表明，這個行業面臨著巨大的壓力，要採取行動，成為解決方案的一部分，而不是成為問題的一部分。這既是威脅也是機遇。化學解決方案有助於節約能源，生產和使用可再生能源和新的概念，如電力化學是意味著成為無碳。迴圈經濟著眼於產品的整個生命週期，在所有生命週期階段儘可能高效，並儘量避免浪費和原材料投入。由於化學工業的材料和材料加工知識，在沒有化學工業的情況下很難在迴圈經濟中取得成功。但是，如果化學產品的工業使用者通過自助而從化學產品中獨立出來，這也將是化學工業的一場噩夢。因此，再次需要新的業務模型和服務，網路中的創新與協作以及我們當前的線性供應鏈的重組，而新的數字技術將為所有這些提供便利。

圖 2: 迴圈經濟旨在減少投入和浪費。但這不僅僅意味著回收利用。它影響一個好產品的所有階段。

數字化成為新的標準

兩者都需要節省成本，因為它的成熟和數字化顛覆者重塑了化學行業，使數字化成為新的標準。這適用於化工公司的整個價值鏈，如以下真實示例所示，到目前為止，這還不是一個詳盡的清單。

智慧實驗室

該實驗室將是談論化學數字化的中心場所。 量子計算是一個突出的例子，但與基礎研究非常相關。 如果各方都同意關於技術協議和資料語義的相同標準，則物聯網可以幫助簡化實驗室裝置與資訊系統的連線。 擁有足夠的 peifang資訊並將其與產品屬性相結合，可以基於預測分析為給定的技術問題找到正確的peifang，並使用該資訊來訓練機器學習應用程式甚至可以使 IT 系統提出 peifang建議，然後對其進行審查 並由 peifang設計師驗證。

圖 3: 實驗室的數字化有助於電子捕獲試驗結果，並通過利用這些資料實現 peifang的數字化輔助，減少試驗次數。

 

數字工廠

根據工廠的儀器和自動化程度，已經收集了許多資料，物聯網可能有助於收集更多工廠中的更多資料。 但是它們的使用仍然受到限制。 數字化帶來了更多的功能來視覺化，處理和分析這些資料。 具體來說，根據感測器資料預測故障和質量問題可以幫助提高技術資產的安全性和正常執行時間，並確保質量。

圖 4: 數字工廠的感測器資料分析可以有很多目的，如材料和能源效率和提高資產利用率，或如這裡所示，質量的影響因素。

 

 

 

 

自適應物流

在物流領域，數字化有助於更好地跟蹤運輸鏈中的貨物移動，並簡化與物流服務提供商的協作。 這樣可以優化公司外部的物流運作。 此外，跟蹤和追蹤可確保產品完整性（例如，冷卻鏈，防止產品冒牌貨），並且與區塊鏈技術相結合，甚至在所有者在運輸產品的同時改變所有人的情況下，甚至可以證明產品的來源和所有權。 最後，儲罐液位監控可實現補給場景，並且可以觀察到可回收且昂貴的容器。 圖 5: 跟蹤容器的位置 ( 這裡是氣瓶 ) 和條件 ( 這裡是壓力來推導灌裝水平 ) ，以優化補給並確保供應鏈的完整性。

 

卓越的客戶體驗

客戶互動越來越以 IT 為基礎。它遠遠超出了產品目錄和可以下訂單的網上商店。客戶入口網站為複雜的互動提供空間，包括支援客戶應用化學品的應用程式，如幫助消費者選擇裝飾塗料的顏色諮詢平臺，為農民提供田間處理建議的數字農業應用程式，或支援客戶方 peifang師選擇正確成分的實驗室助手。此外，開放和共同創新的約定更容易涵蓋技術需求的收集、解決方案的發現、抽樣和客戶反饋。

 

 

敏捷企業

數字技術可以幫助縮短週期時間，從而提高響應速度和靈活性。 由於現在可以自動執行重複的管理任務，因此這成為可能。 例如，聊天機器人可用於樣品和安全資料表訂購，數字銷售助手可通過對話 UI ，許多業務流程中的機器人流程自動化和機器學習來請求客戶和產品資訊，並記錄客戶訪問報告。 後者可用於特定於化學品的任務，例如危險貨物分類，當然還有許多非特定於化學品的任務，例如客戶請求分配給合適的人員或部門或付款與訂單的匹配，包括應付賬款的入庫和應收款的出庫 。

圖 6: 危險品分類和物質組分配與機器學習

 

上面的例子都有一個共同點。可以這麼說，它們是客戶、運營商、銷售或服務代表、應用技術人員用於特定目的的前臺或衛星應用程式，現在我們有了物聯網，甚至可以說是機器使用的。但它們需要與公司的後臺部門整合在一起。預測性維護應用程式觸發維護訂單並阻塞生產計劃中的生產資源，各種客戶互動導致查詢，如價格、產品資訊和可用性或需要執行的銷售和服務訂單等。這使得後臺整合成為新的數字解決方案和模型的關鍵成功因素，並且需要相互理解資料和業務流程。