В условиях стремительного развития технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), облачные вычисления и продвинутое моделирование, компании сталкиваются с важной задачей — интеграцией новых технологий с надежными данными, научной экспертизой и практическими реалиями вывода продуктов на рынок. Для производителя специализированных химикатов Lubrizol цифровая трансформация заключается в предоставлении исследователям инструментов для более быстрого тестирования идей, принятия обоснованных решений и разработки более устойчивых материалов без ущерба для производительности.

Цифровая основа для исследований и разработок

Гириш Рао, вице-президент по информационным технологиям в Lubrizol, подчеркивает, что компания строит цифровую инфраструктуру, которая соединяет бизнес-процессы, современные платформы данных и облачную инфраструктуру для поддержки своих команд по исследованиям и разработкам (R&D). Основная цель заключается в объединении десятилетий накопленных технических данных с глубокими знаниями химиков и инженеров, которые понимают потребности клиентов и физические ограничения своей работы.

Роль научных данных и экспертов

Данные ученые могут помочь в выявлении закономерностей, тестировании новых гипотез и моделировании возможностей до того, как исследователи проведут физические эксперименты. Однако Рао подчеркивает, что "это не о замене научного суждения; это о предоставлении нашим ученым лучших инструментов". Ученые, специалисты по данным и IT-команды подходят к проблемам с разных точек зрения, придавая приоритет экспериментальной валидности, производительности моделей и безопасности платформы соответственно.

Создание "фузионных команд"

Для объединения этих групп в Lubrizol создаются "фузионные команды", которые помогают согласовать их действия вокруг общих целей. Начало работы с небольшими пилотными проектами способствует формированию доверия. "Как только доверие между членами команды установлено и они понимают, какую ценность они могут создать," говорит Рао, "все идет гораздо лучше".

Гибкость облачной инфраструктуры

Облачная инфраструктура предоставляет компании гибкость в доступе к вычислительным ресурсам и современным инструментам без необходимости делать значительные инвестиции в создание и обслуживание собственных дата-центров. Эти возможности могут оказаться особенно ценными для продвижения устойчивости. Цифровое моделирование помогает исследователям оценивать большее количество формул, исследовать такие материалы, как крахмал и альтернативы на основе кукурузы, а также оценивать компромиссы на протяжении жизненного цикла продукта.

Проблемы масштабирования

Обещание материала в лаборатории — это только первый шаг. Масштабирование производства при соблюдении ожиданий по производительности, нормативным требованиям и финансовым ограничениям остается сложной задачей. Однако способность ИИ моделировать несколько переменных может помочь командам справляться с этими противоречивыми требованиями.

Будущее лабораторий и производств

Смотрев в будущее, Рао ожидает, что ИИ, автоматизация, продвинутое моделирование, цифровые двойники и связанные данные будут конвергировать, поскольку лаборатории становятся более интеллектуальными, а производственные мощности — более эффективными. Возможность, по его мнению, заключается в ответственной и масштабной интеграции этих возможностей. "Это не просто одна технология. Я думаю, что это комбинация всего этого, и именно способность соединять все эти процессы будет генерировать огромное количество данных."