Lubrizol利用AI创新特种化学品

作为公司寻求通过人工智能、云计算和高级建模加速创新，主要挑战是将新技术与可靠数据、科学专长以及将产品推向市场的实际现实相结合。 对于特种化学品制造商Lubrizol来说，数字化转型是关于为研究人员提供工具，以便更快地测试想法，做出更明智的决策，并开发更可持续的材料，而不会影响性能。 Lubrizol信息技术副总裁Girish Rao表示，该公司正在构建一个数字基础，将业务流程、现代数据平台和云基础设施连接起来，以支持其研发团队。

他们的目标是结合数十年来积累的技术数据以及理解客户需求和其工作物理限制的化学家和工程师的深厚专业知识。 数据科学家可以帮助识别模式，测试新的假设，并在研究人员进行物理实验之前对可能性进行建模。 但Rao强调，“这不是关于取代科学判断； 而是关于为我们的科学家提供更好的工具。 ”科学家、数据科学家和IT团队从不同的角度解决问题，分别优先考虑实验有效性、模型性能和平台安全性和可扩展性。 通过将这些团队结合在“融合团队”中，Lubrizol使他们围绕共同目标对齐，从小的试点开始建立信任。

“一旦团队成员之间建立了信任，他们知道他们即将创造的价值，”Rao说，“事情就会变得更好。 ”云基础设施还为公司提供了灵活性，以便在不需要建设和维护自己的数据中心所需的大量投资的情况下访问计算资源和现代工具。 这些能力在推进可持续性方面可能特别有价值。 数字建模可以帮助研究人员评估更多配方，探索淀粉和基于玉米的替代材料，并评估产品整个生命周期的权衡。 在实验室中承诺一种材料只是第一步。

在满足性能预期、监管要求和财务限制的情况下扩大生产仍然是一根紧绷的钢丝，但人工智能对多个变量的建模能力可以帮助团队应对这些相互竞争的需求。 展望未来，Rao预计人工智能、自动化、高级建模、数字孪生和连接数据将在实验室变得更加智能和制造工厂变得更加高效时汇聚在一起。 他认为，机会在于负责任地并以规模化的方式结合这些能力。 “这不是单一技术。 我认为是所有这些技术的结合，它将是连接所有这些过程以生成大量数据的能力。 ”