PROJETO 3: RENDIMENTO EFICIENTE DE PRODUTOS COM IA

Outro projeto está sendo conduzido pelos cientistas de dados Hessam Ramezani e Rasit Faller sob o título “Otimização da produção controlada por IA”. Como parte do FORWARD!, o processo de produção da matéria-prima NaMBT em Kallo também foi avaliado. Essa matéria-prima é necessária para produzir intermediários para a BU Rhein Chemie. Em uma análise inicial, os cientistas de dados, juntamente com os especialistas em processos, determinaram que uma proporção significativa da cara matéria-prima anilina não chegava ao produto-alvo durante a produção. “Ela é ligada em forma de resinas em um subproduto indesejado e, por fim, queimada”, explica Rasit Faller, acrescentando que isso era inaceitável, dado o fato de que a matéria-prima anilina é o componente mais caro do processo de fabricação. “Com um modelo apoiado por IA que baseamos no DIAP, conseguimos otimizar o processo de produção de modo que perdemos um terço a menos de anilina”, diz Hessam Ramezani. Mas isso não é tudo: “Agora estamos tentando encontrar outros parâmetros de processo com a ajuda da IA para transferir ainda mais anilina para o produto final”, afirma Ramezani.