行业
化学和化工
为化学研发与生产打造定制化数字解决方案，以人工智能驱动效能提升
化学工业生产流程复杂、数据密集且容错率低，研发机构与制造企业亟需更智能的工具来加速创新、减少浪费并确保质量稳定性。
我们通过人工智能模型、预测性分析及定制化软件系统，为化学过程提供更科学的决策支持，帮助企业实现精准研发、智能生产与质量全程可追溯。
未来趋势
12个月
80%
检索时间减少
三井化学株式会社专利检索提速80%，研发筛选迈向全员部署
未来十二个月，化工研发将把生成式AI检索嵌入专利分析和新用途筛选，部署会重写产品开发节奏。仍靠人工检索的团队将延后差异化应用的上市准备。
三井化学的生成式AI验证显示，专利检索和新用途检索所需时间减少80%。
三井化学株式会社
2年
15%
维护成本降低
Kearney预测维护降本15%，抢修模式正在退场
未来两年，化工装置维护将由事后抢修转向以可靠性数据和故障预测驱动的计划性干预模式。仍按故障后预算维护的工厂将承受更高维护成本。
化工生产采用可靠性中心维护和AI故障预测后，维护成本可降低15%。
Kearney
12个月
1.7%
AI业务投资占收入比重
波士顿咨询公司（BCG）AI投入升至1.7%，化工预算开始翻篇
下一个年度预算周期，化工企业将把AI从试验性项目转为穿越行业下行的企业级配置重点。未锁定数据与应用资金的企业将失去增长项目的预算弹性。
受访化工企业CEO预计，AI业务投资占收入的比重将从2025年的0.8%升至2026年的约1.7%。
波士顿咨询公司（BCG）
3-5年
30%
超过50岁的行业员工比例
UL Solutions30%员工超50岁，知识AI加速交接
未来三到五年，化工企业将把分散技术资料升级为跨工厂可检索、可复用、可追溯的生成式AI知识工作流，并覆盖研发与技术服务。知识传承平台决定退休潮中的研发连续性。
约30%的化工行业员工年龄超过50岁，并将在未来十年内退休。
UL Solutions
我们的使用案例
需求预测和库存规划
我们提供人工智能解决方案，将生产计划与预测需求相匹配，避免库存不足或过剩生产。