Von “Cloud-Phantasie” zu “Bodenständiger Weisheit”: Der Singularitätsmoment der chemischen Industrie

Im Rohrwald des Chemieindustrieparks und neben dem Drehrohrofen in der Baustofffabrik diskutieren wir oft über ein Wort: das Gefühl der Präsenz.

Künstliche Intelligenz wurde in den letzten zwei Jahren immer wieder als „Wunder in der Cloud“ bezeichnet. Doch im Vergasungsofen von Yuntianhua und in der Atmosphären- und Vakuumdestillationsanlage von Jinzhou Petrochemical ist die Logik ganz einfach: Wenn Technologie nicht in jeden einzelnen Materialvorgang integriert werden kann, lässt sie sich nicht in Produktivität umwandeln.

Von Li Junpeng, Präsident der Chemie- und Baustoffsparte von Huawei

Wie der Wissenschaftsphilosoph Thomas Kuhn einst betonte, ist wissenschaftlicher Fortschritt keine lineare Akkumulation, sondern ein Paradigmenwechsel, ausgelöst durch disruptive Technologien. Wir sind überzeugt, dass die Integration von KI in traditionelle Industrien nicht bei logischen Schlussfolgerungen in der Cloud enden sollte, sondern sich zu einer Art Weisheit entwickeln muss, die tief in die Produktionsprozesse vordringt – nur so kann die Industrie eine Singularität erreichen.

Von der Hilfsproduktion zum „Kerngeschäft“

Lange Zeit beschränkte sich der Einsatz von KI in industriellen Szenarien hauptsächlich auf Hilfsprozesse wie visuelle Überwachung und automatisierte Inspektion. Dies führte zwar in einigen Bereichen zu Effizienzsteigerungen, blieb aber bei den wertschöpfungsintensiven und komplexen Produktionsentscheidungsprozessen der Rohstoffindustrie unberücksichtigt.

Wir sind der Ansicht, dass sich KI von einer Rolle als „Produktionshilfe“ zu einem Wertschöpfer in der „Kernproduktion“ weiterentwickeln muss. Im Chemie- und Baustoffsektor bedeutet dies, dass KI nicht länger ein externes „elektronisches Auge“ sein sollte, sondern vielmehr ein „intelligentes Gehirn“, das in die molekulare Prozesskette eingebettet ist.

Am Beispiel von Yuntianhua lässt sich zeigen, dass die Kohlevergasungsanlage als Herzstück der Produktion selbst geringfügigen Schwankungen der Betriebsbedingungen unmittelbar ausgesetzt ist, was sich auf Energieverbrauch und Sicherheit auswirkt. Durch die Einführung eines groß angelegten RTO-Modells (Real-Time Online Optimization), das „Mechanismus + KI“ integriert, erreicht das System eine Vorhersage zweiter Ordnung und eine Regelung wichtiger Parameter wie der Vergasertemperatur und der Schlackenschichtdicke im geschlossenen Regelkreis. Dies reduziert den Kohleverbrauch der Anlage um 1,33 %, steigert die jährliche Effizienz eines einzelnen Ofens um 10,67 Millionen Yuan und erhöht den Automatisierungsgrad auf über 95 %.

Das ist der Wert von „Weisheit im Kern der Sache“: Technologie kann Produktivität nur dann freisetzen, wenn sie tief in die Kernprozesse eingebettet ist.

„Nutzungsorientiertes Bauen“: Digitale Intelligenzinfrastruktur wird bedarfsorientiert iteriert.

Im Gegensatz zur Logik „erst bauen, dann nutzen“ der Internetbranche verfolgt die Digitalisierung der Rohstoffindustrie eher den Ansatz „durch Nutzung entwickeln“ – das heißt, die Infrastruktur wird iterativ an Szenarien weiterentwickelt, die Schwachstellen in Produktion und Betrieb lösen.

Bei der Conch Group stellte die Vorhersage der Zementfestigkeit ein jahrzehntelanges Problem dar, da verzögerte Testergebnisse häufig zu nachträglichen Produktionsanpassungen führten. Das auf Huaweis Stack-Cloud-Plattform basierende „Conch Cloud Engineering Model“ nutzt Deep Learning aus Daten von über 150 Produktionslinien, um eine fortschrittliche Bewertung der Klinkerfestigkeit mit einer Vorhersagegenauigkeit von über 85 % innerhalb von ±1 MPa zu erreichen. Durch Echtzeit-Anpassungen konnte der Standardkohleverbrauch pro Produktionslinie um 1 % gesenkt werden, was zu einer jährlichen Reduzierung der Kohlendioxidemissionen um ca. 4.500 Tonnen führt.

Diese digitale Infrastruktur, die auf konkreten geschäftlichen Problemen basiert, vermeidet blinde Investitionen und erreicht eine „zweiseitige Konvergenz“ von Technologie und Wirtschaft.

Auch in der Raffinerie- und Chemieindustrie veranschaulicht Jinzhou Petrochemical diese Logik. Basierend auf Huawei Clouds „Center-Edge“-Dual-Base-System ermöglicht KI minutengenaue Qualitätsmessungen der Atmosphären- und Vakuumdestillationsanlage mit einer Genauigkeit von 97 % und ersetzt so manuelle Prüfungen. Die KI-Optimierung maximiert die Produktausbeute und steigert den Preis um 3,26 Yuan pro Tonne Öl, was zu einem jährlichen Gewinn von 8,79 Millionen Yuan führt. Diese Beispiele zeigen, dass KI, wenn sie tief in die Kernsteuerung integriert wird, zum entscheidenden Faktor für Unternehmen werden kann, um Produktion und Effizienz zu steigern.

Die Überwindung der Singularität, der Übergang von punktuellen Durchbrüchen zur ökologischen Resonanz

Wenn Innovationen in einem einzelnen Szenario in einen skalierbaren und replizierbaren Geschäftskreislauf umgewandelt werden, wird ein neues Produktivitätsparadigma die Industrielandschaft unwiderruflich verändern.

Synthetischer Kautschuk ist eine strategisch wichtige Ressource, doch seine Forschung und Entwicklung wurde lange Zeit durch Versuch und Irrtum behindert. Huawei arbeitet mit Pionieren zusammen, um die Entwicklung neuer Kautschuksorten mithilfe von KI zu beschleunigen. Ziel ist es, den strukturellen Mangel zu beheben und einen Paradigmenwechsel in Forschung und Entwicklung herbeizuführen. Bedeutende Fortschritte wurden bereits erzielt.

Bei Lanzhou Petrochemical wurden unterdessen Herausforderungen wie die schwierigen Umgebungsbedingungen bei der Qualitätsprüfung von Synthesekautschuk angegangen. Mithilfe KI-gestützter, groß angelegter Modelle konnte die Prüfung vollautomatisiert werden. Dadurch erhöhte sich die Genauigkeit der Qualitätsprüfung im Vergleich zu manuellen Methoden von 70 % auf 95 %, und die Effizienz wurde um 15 % gesteigert. Diese Lösung wird derzeit zügig an wichtigen petrochemischen Standorten eingeführt. Dieses Modell – „durchbruch an einem Punkt, replizierbar an mehreren Punkten“ – ist der Schlüssel zur Überwindung der bestehenden Einschränkungen.

Um diesen Prozess zu beschleunigen, engagiert sich Huawei für die Stärkung der Grundlagen für das KI-Zeitalter. So haben wir beispielsweise basierend auf NIICA (Network Intelligent Industrial Control Architecture) für die Prozessindustrie die SPE-Technologie (Single-Pair Ethernet) eingeführt, um Glasfaseranschlüsse bis ins Haus zu realisieren. Dadurch erhöht sich die Kommunikationsbandbreite von Feldgeräten von 38 kbit/s auf 10 Mbit/s, wodurch die Datenübertragung von einer langsamen Bergstraße zu einer Autobahn wird. So werden die „Aderen“ für Daten geöffnet und große KI-Modelle erhalten hochwertige Echtzeitdaten.

Mit Blick auf die Zukunft sollte die Digitalisierung der Rohstoffindustrie kein isoliertes Unterfangen sein, sondern vielmehr eine gemeinsame Anstrengung aller Beteiligten. Huawei wird sich weiterhin auf die IKT-Infrastruktur konzentrieren und gemeinsam mit Partnern branchenspezifische Middleware-Plattformen entwickeln, um die Lücke zwischen Technologie und Anwendung zu schließen. Wenn KI in jeden Materialprozess integriert wird und Algorithmen traditionelle Anlagen mit Intelligenz ausstatten, wird die Chemie- und Baustoffindustrie die Singularität überwinden und sich in Richtung einer sichereren, umweltfreundlicheren und nachhaltigeren Zukunft mit qualitativ hochwertiger Entwicklung bewegen. (Huawei Intelligent Mining & Oil & Gas)