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化学品行业数据科学的进步.pptx

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化学品行业数据科学的进步.pptx

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文档介绍:该【化学品行业数据科学的进步 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【21】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【化学品行业数据科学的进步 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。化学品行业数据科学的进步化学品行业数据科学的技术发展大数据和机器学****在化学品行业的应用数据驱动的化学品研发和设计数据科学提升化学品生产效率预测分析在化学品供应链中的作用数据科学支持的化学品安全和合规化学品行业数据驱动的创新应用展望:,从而发现新的候选药物。,可加速识别具有特定生物学性质的化合物。,机器学****算法可以优先考虑有希望的候选药物,减少实验次数。,预测其性能和行为。,可以设计定制的材料,满足特定的应用需求。,加快材料开发过程。,使机器学****算法能够实时监控和控制化学反应。,有助于优化生产流程,提高产率和效率。,并及时调整工艺参数以维持一致性。,预测设备故障和工艺中断。,根据需要安排维修,避免代价高昂的停机时间。,机器学****模型有助于防止灾难性的故障。,识别潜在风险。,帮助公司遵守环境、健康和安全标准。,简化报告和合规流程,减少文书工作和运营成本。,识别模式和异常情况,从而优化流程参数。,使用传感器和预测模型实现自动化决策,提高效率和安全性。,使用传感器数据和人工智能算法预测设备故障,进行预防性维护。,减少成本和提高可预测性。,利用化学数据库和人工智能算法寻找具有类似性能但成本更低或可持续性更高的原料。,使用市场数据和机器学****算法建立模型,帮助制定采购策略。,快速高效地探索可能的配方和特性。,利用数据分析和机器学****算法识别关键属性。,使用历史数据和传感器数据建立模型,监控和控制生产过程,确保满足规格。,提高质量控制速度和准确性。,使用传感器和机器学****模型检测异常情况,及时进行干预。,分析传感器数据和历史故障模式,预测设备故障并进行预防性维护。,制定缓解措施并改善安全实践。,使用传感器和数据可视化工具监测排放和废物管理,确保合规性和环境保护。,利用实时数据和情景规划模型,模拟和制定事故应急计划。,使用生命周期分析和数据分析工具识别热点和制定可持续性改进计划。,使用机器学****算法优化反应条件和催化剂选择,以最大限度地提高可持续性和效率。,探索替代材料和配方,以降低环境足迹。安全与合规