صنایع مادر همچون پتروشیمی، فولاد، سیمان و پالایش نفت، به دلیل ماهیت پیوسته و پرریسک عملیات خود، سالها بر مدلهای نگهداری دورهای و تجربه انسانی تکیه کردهاند. اما ورود هوش مصنوعی این معادله را بهکلی تغییر داده است. با تحلیل دادههای حسگرها و سیستمهای کنترل فرآیند، الگوریتمهای یادگیری ماشین اکنون میتوانند خرابی تجهیزات را پیش از وقوع، با دقتی بیش از ۸۵ درصد، پیشبینی کنند.
کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در این صنایع شامل نگهداری پیشبینانه برای کاهش توقفات ناخواسته، بهینهسازی فرآیند تولید برای افزایش بازده و کاهش مصرف انرژی، و پایش هوشمند ایمنی برای شناسایی زودهنگام ناهنجاریها و پیشگیری از حوادث است. برخی شرکتهای بزرگ نفتی با بهکارگیری این ابزارها موفق شدهاند هزینههای نگهداری را میلیونها دلار در سال کاهش دهند و همزمان ریسکهای ایمنی فرآیندی را نیز بهطور محسوسی کم کنند.
نقطه مشترک همه این کاربردها، وابستگی آنها به دادههای تمیز، یکپارچه و در دسترس است. به همین دلیل، پیشنیاز واقعی بهرهمندی از هوش مصنوعی در صنایع مادر، داشتن یک بستر نرمافزاری قوی برای گردآوری، سازماندهی و اتصال دادههای مهندسی، تولید و نگهداری به یکدیگر است.