台塑多變量分析案例

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發佈時間:2019/05/24

台塑集團總裁王文淵在工總會員代表大會上分享,台塑企業內部有300個人工智慧專案正在進行(名家觀點/AI效益大 從台塑集團經驗談起),其中,光是原油提煉的常壓蒸餾製程,從前以人工,現在以人工智慧來控制溫度,讓柴油、航空燃油與各種油品可在最佳汽化點分離。這項專案的初始成果在第三煉油廠的柴油分離製程,每年就可為台塑化增加1億多元的收益,效果卓著。接下來當然要把類似的技術用到其他油品的分離、其他廠區,以及其他集團內無數的化工製程。

我們有幸在2009年即早期參與這個AI大工程的相關基礎建設—大數據多變量分析與預測模組建立。台塑總公司除採購樞紐代理的Unscramber軟體外,亦透過樞紐進行多變量分析與預測模組的基礎教育訓練,熟悉統計含意與軟體操作。至2018年,台塑仍持續關注Unscrambler的更新動態,並增購模組。

該案例中,台塑即利用PLS模組,進行製程品質預測,動態調整製程參數以達成最好的良率,亦即新聞所述的AI功能的基礎工作。

下面圖示是食品產業的應用,非煉油技術內容

PLS預測模式