مواد شیمایی و صنایع این حوزه دارای نقشی اساسی در زندگی و پیشرفت‌های جامعه بشری هستند. مواد شیمیایی بخش اعظمی از متریال‌های تشکیل‌دهنده در جهان امروزی را شامل می‌شوند و تقریبا می‌توان در هر صنعتی و فرآیندی ردی از وابستگی آن صنعت و فرآیند به مواد شیمیایی در بخش‌های مختلف‌اش پیدا کرد. امروزه دو چالش عمده صنایع شیمیایی را می‌توان در بهینه‌سازی صنعت و کسب‌وکارهای این حوزه و نگرانی‌ها در زمینه میزان آسیب‌رسانی صنایع، فرآیندها و مواد شیمایی به محیط زیست و اکوسیستم سیاره زمین دانست. در همین رابطه یکی از مواردی که بیش‌ترین میزان حساسیت و نگرانی‌در زمینه آن وجود دارد بحث انتشار گازهای گلخانه‌ای در جو است که در ادامه باعث تسریع گرمایش زمین می‌شود. خوشبختانه فناوری‌های نسل جدید توانسته‌اند کمک‌های مناسبی به ارایه راهکارهای بهینه‌سازی صنایع و کاهش اثرات زیان‌بار آنها در کنار افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها ارایه نمایند. در حوزه صنایع شیمیایی هم یکی از جدیدترین فناوری‌هایی که توانسته کمک زیادی به بهبود فرآیندهایی مانند کنترل و مدیریت در این صنعت بکند را می‌توان هوش مصنوعی به شمار آورد. هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که متمرکز بر ساخت سیستم‌ها و فرآیندهایی است که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولا به توانایی‌های شناختی انسان مانند یادگیری و حل مساله نیاز دارند. با توجه به نیازهای صنایع نوین در زمینه‌هایی مانند کاهش هزینه‌های تولید محصولات، مدیریت مصرف انرژی، افزایش بهره‌وری و همچنین نیاز به پردازش‌های پیشرفته هوشمند در مراحل و فرآیندهای مورد استفاده در صنعت تولید مواد شیمیایی، استفاده از فناوری‌هایی نظیر هوش مصنوعی در این صنایع مورد توجه کارشناسان و متخصصین این صنعت قرار گرفته‌است. استفاده از راهکارها و ابزارهای مبتنی بر AI و صنعت نسل 4 می‌تواند تاثیرات مهمی بر فاکتورهای موثر بر کیفیت محیط‌زیست از جمله کاهش انتشار و کنترل دفع مواد آلاینده افزایش بازده مصرف انرژی و مدیریت بهینه منابع طبیعی داشته‌باشد. با توسعه استفاده از فناوری‌های هوشمند در فرآیندهای صنعتی و خدماتی تعاریف جدیدی از سیستم‌های صنعتی از جمله صنعت سبز (Green Industry) شکل گرفته‌اند.
طی دهه گذشته، صنایع شیمیایی برای افزایش کارآیی عملیاتی، کاهش هزینه‌ها و بهبود رضایت مشتری، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence-AI)را به‌کار برده‌اند. به گفته دکتر «یوان یائو»، استادیار علوم و مهندسی پایداری در گروه مواد بیولوژیکی جنگل، در حال حاضر تعداد فزاینده‌ای از شرکت‌ها از این فناوری برای کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای در فرایندهای تولید و بهبود بهره‌وری انرژی در حال استفاده در عملیات خود هستند. تحقیقات نشان می‌دهد که صنعت شیمیایی حدود 10 درصد کل مصرف نهایی انرژی در جهان و 7درصد انتشار گازهای گلخانه‌ای را تشکیل می‌دهد. طبق گزارش‌های آژانس حفاظت از محیط زیست ایالات متحده، صنایع شیمیایی از سال 2011 تاکنون بیش از 800 میلیون تن گازهای گلخانه‌ای تولید کرد‌ه‌اند. گازهای گلخانه‌ای تابش خورشید را در جو زمین به دام انداخته و سیاره زمین را به اندازه کافی گرم، می‌کنند تا زندگی را حفظ کند. با این‌وجود، از زمان انقلاب صنعتی در اواخر دهه 1700 و اوایل دهه 1800، کشورها غلظت بیشتری از این گازها را در اتمسفر آزاد می‌کنند که در ادامه منجر به افزایش درجه حرارت در سطح جهانی و تغییر آب‌وهوایی می‌شود.
کاهش مصرف انرژی و کاهش اثرات تخریبی محیط‌زیستی از جمله ثمرات کاربردهای استفاده از هوش مصنوعی در صنایع پتروشیمی و شیمیایی هستند. امروزه شرکت‌های زیادی دست به تحقیق و توسعه روش‌های جدید استفاده از هوش مصنوعی در صنایع شیمایی زد‌ه‌اند به عنوان مثال، «بورئالیس Borealis»، یک شرکت شیمیایی اتریشی که هشتمین تولیدکننده بزرگ پلی‌اتیلن و پلی‌پروپیلن در جهان است، یک برنامه هوش مصنوعی را برای توسعه استفاده بهینه از انرژی و تأسیسات و در نتیجه کاهش انتشار مواد زائد در محیط و کاهش هزینه‌ها مورد استفاده قرار داده‌است. بسیاری از شرکت‌ها همچنین تلاش می‌کنند تا روش‌های ارزیابی مناسب و شاخص‌های عملکرد را با کاربردهای مختلف و پیچیده هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی مطابقت دهند. این موضوع در کوتاه مدت می‌تواند بر روی بازار سرمایه‌گذاری اولیه استفاده از هوش مصنوعی در صنایع شیمایی اثراتی را بگذارد اما در دراز مدت کفه ترازو به نفع این فناوری سنگینی می کند و صنایع مختلف و به‌ویژه شیمیایی، هوش مصنوعی را در سازمان خود نه به عنوان یک ویژگی بلکه استاندارد عملیاتی ادغام خواهند کرد.
توسعه روش‌های دقیق سیستماتیک و علمی برای پشتیبانی از تصمیمات مهندسی و سیاست‌گذاری در جهت توسعه پایدار صنایع را می‌توان جزو فرآیندهایی دانست که توان جانمایی هوش مصنوعی به عنوان یک راه حل برای مدیریت و کنترل بهینه فرآیندهای شیمایی را دارا هستند.
در راستای بررسی پتانسیل‌های هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی برنامه‌ای علمی عملیاتی توسط بنیاد نآلفرد پی اسلوان Alfred P. Sloan» تأمین شده است و هدف آن ایجاد چارچوبی مدون می باشد که تصمیم گیرندگان را برای انتخاب روش‌های ارزیابی مناسب و شاخص‌های عملکرد برای تعیین کمیت انرژی و پیامدهای زیست‌محیطی کاربردهای هوش مصنوعی در تولید مواد شیمیایی، راهنمایی می‌کند. مشارکت‌کنندگان شامل موسسه حقوق محیط‌زیست، دانشگاه برکلی UC Berkeley و دانشگاه ییل Yale هستند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه می‌توانند به تغییر صنایع شیمیایی کمک کنند؟

صنایع شیمیایی 90 درصد از محصولات روزمره ما را تشکیل می‌دهند. طبق برآوردهای مجمع جهانی اقتصاد(WEF) حدود 10 میلیون نفر در این حوزه مشغول به کار هستند. با جهش فناوری‌های دیجیتال، تغییراتی اساسی در ماهیت و ساختار فرآیندهای صنایع به وجود آمده‌اند و صنایع شیمایی نیز از این موضوع مستثنی نیستند. در سال 2017، مجمع جهانی اقتصاد و موسسه Accenture، پیش‌بینی نمودند که در سال‌های آینده کاربردهای فناوری در صنعت و تجارت گسترده‌تر شده و فناوری به نوعی در مدیریت فرآیندها هم نقش خواهد داشت. صنایع شیمیایی را باید جزو صنایع با درجه پذیرش بالا در فناوری‌های نوین دانست و این موضوع با ورود فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به پروسه‌های صنایع شیمیایی در جهت برآورده ساختن الزاماتی نظیر کاهش هزینه‌ها، کاهش خطا و افزایش ایمنی به همراه کاهش اثرات زیست‌محیطی مشهود است. بنا به عقیده محققینی نظیر یائو برای کاربردهای بهینه هوش مصنوعی در صنایع پتروشیمی و شیمایی لزوم تدوین دستورالعمل‌هایی یکپارچه و مدون احساس می‌شود.
به نظر می‌رسد در چارچوب ارایه دستورالعمل‌هایی عملی به شرکت‌های شیمیایی در زمینه انتخاب، یکپارچه‌سازی و به‌کارگیری روش‌ها و معیارهای تحلیلی مناسب برای تعیین کمیت انرژی و مزایای زیست‌محیطی کاربردهای هوش مصنوعی می‌توان سه سوال را بیان کرد:
1-از چه روش‌هایی می‌توان تجزیه و تحلیل و ارزیابی مناسبی برای صرفه‌جویی بالقوه در مصرف انرژی و فواید زیست محیطی حاصل از به‌کارگیری هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی به دست آورد؟
2-بهترین سطح / مقیاس برای تجزیه و تحلیل و بررسی فرصت‌های به‌کارگیری هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی کدامند؟
3-چگونه برای درک تأثیرات کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در صنایع شیمایی می‌توان شاخص‌ها و تحلیل هایی را انتخاب نمود و توسعه داد؟
بر اساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد در نقشه راه صنایع شیمیایی، هوش مصنوعی می‌تواند حداقل در پنج حوزه بر روی صنایع شیمایی اثرگذار باشد.
1.سطوح بالاتر کارآیی و بهره‌وری: از طریق بهینه‌سازی عملیاتی، افزایش مزایای رقابتی و کاهش هزینه‌ها
2.نوآوری از طریق دیجیتالی شدن: کمک به افزایش بهره‌وری در تحقیق و توسعه و در نتیجه کاهش زمان ورود به بازار
3.مدیریت داده و آنالیز اطلاعات: درک بهتر از نیازهای مشتری و بنابراین بهینه‌سازی پیشنهادها متناسب با نیازهای مشتری
4.تاثیر بر نیروی کار: تعییرات در وظایف و فرصت‌ها و همچنین نیازهای شغلی با تحول دیجیتال
5.تغییرات در ارایه پاسخ به نیازها بر اساس تعریف اکوسیستم دیجیتال و زنجیره تامین نوین: تغییرات در زنجیره تامین و نظام ارائه محصول بر اساس متدهای تعریفی اکوسیستم دیجیتال.
 
تاثیرات فناوری‌های صنعتی نسل چهارم بر صنایع شیمیایی

بر اساس تعاریف پذیرفته شده بین‌المللی صنعت به چهار نسل تقسیم‌بندی می‌شود که هر نسل با بروز نوآوری‌ها و فناوری‌هایی دچار تحول شده‌است. طبق تعریف صنعت نسل چهارم، صنعتی است که از سیستم‌ها و بسترهای دیجیتال و خودکار و با ارتباط «وایرلس» در کنار فناوری‌هایی نظیر هوش مصنوعی‌در فرآیندها و سازوکارها حداکثر استفاده را می‌برد. بر این اساس فناور‌ی‌های ذکر شده بر صنایع شیمایی نیز تاثیرگذار هستند. تاثیرات فناوری‌های صنعتی نسل 4 بر صنایع شیمایی را می‌توان در سه حوزه بررسی کرد:
1-عملیات و فرآیند‌های صنعتی
2-توسعه و بهبود فضای کسب‌وکار
3-زنجیره تامین.
به‌نظر می‌رسد ویژگی‌های هوش مصنوعی نظیر سرعت پردازش کلان داده‌ها در مینیمم بازه زمانی، توانایی انجام عملیات با درصد خطای بسیار کم و افزایش ضریب امنیت اطلاعات به همراه افزایش اطمینان‌پذیری فرآیندها را می‌توان از مواردی دانست که باعث جذابیت این فناوری در صنایع شیمایی که جزو صنایع حساس به شمار می‌روند، دانست. همچنین مطابق با موارد بیان شده می‌توان اثرات غیرمستقیم هوش مصنوعی بر پروسیجرهای تولید و تامین را نیز بررسی نمود. مواردی نظیر توجه بیشتر به مصرف انرژی، مدیریت آلاینده‌ها و زنجیره تامین بهینه از جمله تاثیرات غیرمستقیم هوش مصنوعی بر صنایع شیمیایی است که در کنار تاثیرات مستقیم نظیر بهره‌گیری از کلان داده‌ها در فرآیندهای طراحی و ساخت یک محصول می‌تواند تاثیرات مثبت زیادی در افزایش ایمنی این صنایع و همچنین افزایش بازده ایفا نماید.
هوش مصنوعی بر دو حوزه کسب‌وکارهای صنایع شیمایی اثر گذار است که به ترتیب عبارتند از:
1-عملیات و فرآیند‌های کسب‌وکار: در بخش عملیات و فرآیندهای کسب‌وکار موارد کلیدی شامل بهبود بهره‌وری (Improve Productivity) و کاهش ریسک  (Reduce Risks)، هستیم. از طرفی پارامترهای تحول آفرین در این حوزه شامل تولید هوشمند (Smart Manufacturing) و برنامه ریزی زنجیره تامین (Supply Chain Planning ) است.
2-توسعه کسب‌وکار: در بخش توسعه کسب‌وکار موارد کلیدی عبارتند از افزایش درآمد (Add Incremental Revenue) و ایجاد درآمدهای جدید (Creat New Revenue). پارامترهای تحول‌آفرین این بخش عبارتند از تحقیق و توسعه (R&D)و  محصولات و خدمات هوشمند(Smart Products & Services).
بر اساس آن‌چه بیان شد فناوری‌هایی نظیر هوش مصنوعی که جزو بایسته‌های صنعت نسل 4 به شمار می‌روند می‌توانند از طریق بهره‌وری، عملیات و فرآیندهای تجاری را بهبود بخشیده یا از طریق تولید هوشمند و برنامه‌ریزی زنجیره تامین بهینه باعث کاهش خطا و افزایش بهره‌وری شوند. یکی از نمونه‌های موفق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در صنایع شیمایی را می‌توان در طرح مشترک آزمایشگاه علوم رایانه‌ای و هوش مصنوعی MIT با همکاری یکی از شرکت‌های رنگ‌سازی دانست که سیستمی را ارایه داده‌اند که از طریق الگوریتم‌های شبکه عصبی می‌تواند بهترین نتایج تطبیق رنگ را ارائه نماید.

نتیجه

مفاهیمی مانند کارخانه‌های هوشمند نه تنها دامنه وسیعی از صنایع را در برگرفته‌اند بلکه به مدد پیشرفت‌های سریع و جهشی توانسته‌اند به عنوان الزامات صنعتی نیز مطرح گردند. در حوزه صنایع پتروشیمی و شیمیایی، مفهوم کارخانه هوشمند می‌تواند با استفاده از ابزارهایی مانند هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IOT) بر این صنایع اثرگذار باشد. اولین نتیجه استفاده از هوش مصنوعی در صنایع شیمایی را می‌توان مدیریت و کنترل هر آنچه به عنوان دارایی شناخته می‌شود دانست. دارایی می‌تواند از پرسنل انسانی تا تجهیزات مختلف ذخیره‌سازی متغیر باشد. فناوری سنسورهای شبکه‌ای (Network Sensors) در کنار هوش مصنوعی توان تجزیه و تحلیل  پیشرفته تجهیزات را ایجاد می‌کند که می‌تواند الگوها را شناسایی کرده و خرابی‌های احتمالی را پیش‌بینی نموده و تشخیص دهد. همچنین مدیریت و کنترل فرآیند از طریق تجزیه و تحلیل لحظه‌ای و اقدامات کنترل خودکار که حوزه‌های دیجیتال و فیزیکی را با هم جمع می‌کند، بهینه‌سازی می‌شوند. بهبود حیاتی دیگری که می‌تواند توسط هوش مصنوعی در صنایع شیمایی ایجاد شود را می‌توان در بهر‌ه‌وری انرژی و مدیریت ایمنی دانست.
در مدیریت زنجیره تأمین حسگرها و سیستم‌های متصل به‌هم شبکه‌ای باعث بهبود امنیت و اطمینان‌پذیری حمل‌ونقل می‌شوند. در اکثر مواقع، مواد شیمیایی باید تحت شرایط خاص از لحاظ دما و فشار دقیق حمل شوند که کنترل و مدیریت بهینه این پارامترها در کنار فرآیندهای بهینه‌یافته از لحاظ دقت و سرعت از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره تامین صنایع شیمیایی است.
مدیریت داده‌های کلان پارامترهای فیزیکی شامل داده‌های مواد و فرمولاسیون در فرآیندهای ساخت جزو تاثیرات هوش مصنوعی در حوزه فیزیکی صنایع شیمیایی و آنالیز داده‌ها، پردازش و ارایه نتایج پروسه‌هایی نظیر شبیه‌سازی را می‌توان از تاثیرات دیجیتال هوش مصنوعی بر صنایع شیمیایی برشمرد. به طور خلاصه، صنعت نسل 4.0 به صنایع پتروشیمی و شیمیایی نیز رسیده‌است. تاثیرات هوش مصنوعی بر فعالیت‌های آینده کسب‌وکار باعث خلق ارزش بالایی می‌شود و نه تنها کارایی را افزایش می‌دهد، بلکه به ایجاد یک محیط کاری ایمن‌تر بر پایه یک اکوسیستم اشتراکی هوشمند کمک می‌کند.