機器學習在化工產業與製造業的應用

文章簡介

在化學工程中，傳統的製程系統工程 (PSE) 方法主要依賴於基於第一性原理的模型。然而，隨著數據可得性與計算能力的提升，數據驅動方法在製程監控、優化與控制等領域越來越受到關注和採用。

在本篇文章中，你將全面了解工業數據科學的基本概念以及機器學習的三種類型，例如監督式學習、非監督式學習和強化學習；除此之外，它們如何應用於製程監控、品質預測、品質控制和最佳化，以及排程和供應鏈優化等應用面向，並以產業中的實例進行說明。

本篇文章來自期刊《Reaction Chemistry and Engineering》。開放取用文章（ 2022 年 4 月）