Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje przemysł chemiczny. Gdzie jesteśmy i co nas czeka?

• Strona główna
• Artykuły
• Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje przemysł chemiczny. Gdzie jesteśmy i co nas czeka?

2026-01-12

Europejska Federacja Inżynierii Chemicznej opublikowała raport, w którym dowodzi, iż maszyny potrafią już samodzielnie identyfikować kluczowe czynniki, wspomagane technikami wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (explainable AI), takimi jak wykresy równoległe czy metody Shapleya. Narzędzia generatywnej AI automatycznie dobierają odpowiednie algorytmy i analizę predykcyjną, co sprawia, że zaawansowana analityka staje się dostępna nie tylko dla wąskiego grona specjalistów.

To zjawisko nazywane jest demokratyzacją zaawansowanej analityki w inżynierii procesowej. Mimo to wdrożenie innowacji w przemyśle napotyka poważne przeszkody. Firmy borykają się z technologicznym zadłużeniem, sztywnymi hierarchiami automatyki oraz konserwatywnym podejściem – szczególnie w sektorze chemicznym, gdzie dominują obawy o bezpieczeństwo i niezawodność. Dodatkowe ograniczenia wynikają z ograniczonej wiarygodności czujników oraz powolnego tempa ich rozwoju. Choć cenne źródła danych, takie jak schematy P&ID, diagramy przepływu procesów (PFD) czy flowsheety, kryją ogromny potencjał, ich pełne zintegrowanie z AI wciąż pozostaje wyzwaniem. Duże trudności sprawia też przygotowanie danych do modeli uczenia maszynowego.

- Przemysł chemiczny koncentruje się na praktycznych zastosowaniach: konsolidacji patentów, generowaniu technologii na podstawie literatury naukowej czy optymalizacji kosztów. To kontrastuje z akademickim podejściem, które często skupia się na tworzeniu bardzo złożonych modeli. W najbliższych pięciu latach eksperci spodziewają się przełomu dzięki większej integracji AI z systemami przemysłowymi. Na horyzoncie pojawiają się: automatyczne rozwiązywanie problemów, wspomagana przez AI dokumentacja, cyfrowe bliźniaki (digital twins), środowiska VR oraz systemy samooptymalizujące się. Kluczowym wąskim gardłem pozostają jednak modernizacje infrastruktury bazowej - czytamy w opracowaniu.

Jak firmy mogą wykorzystać AI do optymalizacji procesów przemysłowych?

W ocenie organizacji, wiele przedsiębiorstw przemysłowych nadal niedostatecznie wykorzystuje posiadane dane – dostęp do nich mają głównie specjaliści, a nie zespoły operacyjne. Aby w pełni uwolnić ich wartość, konieczne jest szerokie korzystanie z danych w połączeniu z zaawansowaną analityką: AI, statystyką i uczeniem maszynowym.

Główne bariery to rozdrobnione systemy danych, tradycyjne strukturyzowanie informacji oraz trudności z uzyskaniem danych w czasie bliskim rzeczywistemu i odpowiednio kontekstualizowanych. Sukces zależy od silnego powiązania z kontekstem biznesowym, łączenia różnych typów danych (np. szeregi czasowe z czujników i dane traceability z kampanii produkcyjnych) oraz zmniejszania przepaści kompetencyjnej między specjalistami od danych a operatorami procesów.

- Integracja niejednorodnych danych pozostaje wyzwaniem – różne formaty, poziomy wiedzy oraz niski stopień kompetencji cyfrowych wśród pracowników operacyjnych, zwłaszcza w firmach o ograniczonych zasobach. Wdrożenie AI w produkcji procesowej wymaga uwzględnienia zarówno technologii operacyjnej, jak i rozwiązań chmurowych. Najlepsze efekty daje bezpośrednie osadzanie AI w aplikacjach, co pozwala użytkownikom korzystać z zalet bez konieczności głębokiej wiedzy technicznej. W złożonych branżach – takich jak chemia specjalistyczna – kluczowe jest śledzenie genealogii od surowca do produktu końcowego, bo decyzje na wczesnym etapie silnie wpływają na jakość finalną. Solidna strukturyzacja danych na odpowiednim poziomie szczegółowości stanowi fundament skutecznych modeli. Łączenie wiedzy procesowej z uczeniem maszynowym umożliwia efektywną agregację i przetwarzanie informacji. W nadchodzących latach AI i uczenie maszynowe mają szansę stać się standardem w polskim i globalnym przemyśle procesowym, pod warunkiem przezwyciężenia barier infrastrukturalnych i kulturowych - wyjasniają przedstawiciele Europejskiej Federacji Inżynierii Chemicznej.

Europejska Federacja Inżynierii Chemicznejsztuczna inteligencjatechnologia