AI赋能化工之一-AI带动材料新需求AI 带动材料新需求—— AI 赋能化工之一 相关报告 《——碳纤维行业框架报告:双碳战略推动碳纤维景气度上行, 技术进步产能 扩张降本可期(推荐) * 化工 * 杨阳,李永磊》 —— 2022-05-27 《磷化工和钛白粉企业进军磷酸铁, 大有可为(推荐) * 化工 * 董伯骏,李永 磊》—— 2021-09-09 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 3M -0.8% 3.7% 1M -6.6% -1.0% 12M -5.3% -1.7% 基础化工 沪 深 300 相对沪深 300 表 现 AI 浪潮下,化工材料迎来新发展 u 算力大幅提升,液冷技术成为大势所趋,氟化液大有可为 AI 技术迅猛发展,极大增加了相关产业对高性能算力的需求,进而对设备散热冷却提出了更高要求。目前来看,液冷更适用于高密度功率的数据中 年全氟己酮项目副产六氟丙烯三聚体可以应用于冷却液领域)、 IV. 润禾材料(公司硅油和改性硅油可用于冷却液生产)等。 u AI 芯片是人工智能核心,推动半导体材料大发展 AI 芯片系 AI 的核心,将在 AI 浪潮下获得快速发展和应用。半导体材料是芯片的基石,受益于 AI 需求拉动,半导体材料将获得更大发展空间,技 术变 革和国产替代的步伐将进一步加快。半导体材料主要分为制造材料(硅片 / 化合物半导体、光刻胶、湿电子化学品、电子气体、掩膜版、10 积分 | 71 页 | 2.74 MB | 9 月前3
新材料行业可信数据空间建设方案(132页 WORD)项目编号: 新材料行业可信数据空间 建 设 方 案 目录 一、引言..................................................................................4 1.1 新材料产业发展现状与挑战....................................... 4 1.2 可信数据空间对新材料产业的重要意义 可信数据空间对新材料产业的重要意义................... 5 二、新材料可信数据空间建设目标.......................................6 2.1 总体目标......................................................................6 2.2 具体目标............................. 应用场景与服务模式.................................................100 7.1 新材料研发创新应用...............................................100 7.2 新材料产业协同应用............................................. 105 7.3 数据服务模式10 积分 | 133 页 | 216.08 KB | 22 天前3
华为敏捷制造解决方案(42页 PPT论坛演讲材料)20 积分 | 43 页 | 9.74 MB | 3 月前3
桥梁智慧工地顶层设计整体解决方案汇报材料(78页 PPT)桥梁智慧工地顶层设计方案 汇报材料 02 03 智慧工地实施方案 智慧工地内涵、特性、应用思路 01 智慧工地研究背景及意 义 主要内容 01 智慧工地研究背景及意义 智慧工地建设 背景 • 快速崛起的高速公路 • 高速公路发展的崭新动力 • 信息、管理和服务——安全、高效、服务。 • 基础设施数字化 • 陆运一体化一一车路协同 • 北斗高精度定位综合应用 工程项目管理系统 项目计划、 进度计划、 计量支 付 资金、 档案、 合同、 内业 智能管控技术 沥青路面、 水泥稳定碎石 桥涵结构物、 路基智能压实 试验室监管 智能检测技术 原材料检测、 试验检测 结构物检测、 病害检测 智能监测技术 边坡稳定、 基坑沉降 路基沉降、 隧道施工 桥梁变形 安防管理技术 视频监控、 安全考核 特种设备监管、 人机二维 码 其他 物料管理 质量管理 生态环保 三、设备管理 n 设备登记: 安全管理 材料进场 ,多数依赖人工点数验收 ,费时费力 ,存在材料规格、数目误报、错报 现 象;还存在虚报材料数量现象。 n 物料管理系统: 对交通工程施工涉及到的各类 原材料的采购 、 运输 、 存储等 环节进行智能化管理, 以保障 原材料的质量, 保存收货清点 记录, 减少数目误报和成本虚 高现象。 智慧工地10 积分 | 78 页 | 8.27 MB | 22 天前3
卫星技术矿山应用白皮书(2025)-建筑材料工业信息中心术如何让矿山运营更经济、更具市场竞争力,为产业实践提供明确指引。 卫星技术矿山应用白皮书(2025) 参编单位(排名不分先后) 建筑材料工业信息中心 空天信息大学前沿技术产业创新研究院 四川开物信息技术有限公司 四川开物星空航天科技有限公司 昆明理工大学 北京星际开发科技有限公司 中兵北斗卫星通信有限公司 ... 36 卫星技术矿山应用白皮书(2025) 1 第一章 引 言 1.1 背景与意义 矿业是国民经济的重要基础,其发展深度关乎能源与原材料供应的根本稳定。 当前,行业正处于迈向智能化、绿色化的关键阶段,而在这一进程中仍存在若干核 心瓶颈:资源分布偏远与动态变化掌握不清,依赖传统勘察与管理方式精度与时效 不足;矿区环境与生态影响难10 积分 | 45 页 | 625.13 KB | 1 月前3
2025新型电力装备新材料关键技术研究进展-中国电气装备-55页10 积分 | 55 页 | 3.73 MB | 22 天前3
2025年转型的力量:霍尼韦尔-锦华新材料精益变革启示录-霍尼韦尔不断压缩,同质 化竞争日益激烈;另一方面,数字化转型浪潮席卷而来,传统管理模式难以为继。在这个充满挑战 的时代,如何突破发展瓶颈,实现高质量增长,成为摆在每个制造企业面前的必答题。 浙江锦华新材料股份有限公司(以下简称“锦华”)也曾面临类似的困境,管理基础薄弱,员工士 气低迷,在集团内部几乎被边缘化。然而,通过导入霍尼韦尔卓越运营体系,浙江锦华用六年时间 完成了令人瞩目的蜕变――营收增长 11 月 1 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 2 * 数据出处:锦华卓越运营管理报告 序 言 二 站在制造业转型升级的浪潮之巅,我们深知当下企业面临的共同困境:成本持续攀升与产品价格 难以突破的矛盾,管理流程复杂化与运营效率停滞的悖论,员工动能衰减与创新活力匮乏的循环。 六年前的浙江锦华新材料,正是这些痛点的缩影――管理基础薄弱、组织架构紊乱、干部队伍冗余, 实践分享,能为正在转型升级道路 上前行的同行们提供参考,共同提升中国制造的核心竞争力。 巨化集团 浙江锦华新材料有限公司 2025 年 11 月 2 * 数据出处:锦华卓越运营管理报告 序 言 三 在中国制造业迈向高质量发展的关键阶段,我们深入研究了浙江锦华新材料股份有限公司的 精益管理变革实践。这一研究不仅着眼于企业的经营改善,更旨在为中国制造业的转型升级 提供具有学术价值和实践意义的参考样本。20 积分 | 30 页 | 27.28 MB | 2 月前3
思创&同济大学:2025绿色低碳建筑材料白皮书——聚氨酯与聚碳酸酯篇20 积分 | 61 页 | 46.31 MB | 8 月前3
2025南昌市卫生材料及医药用品行业中小企业数字化转型实践样本南昌市卫生材料及医药用品行业 中小企业数字化转型实践样本 南昌市中小企业服务局 2025 年 11 月 - 1 - 目 录 一、卫生材料及医药用品行业中小企业发展情况........................2 (一)卫生材料及医药用品行业定义与范围........................2 (二)卫生材料及医药用品行业中小企业发展现状与趋势3 1.行业宏观情况.. ................................................ 4 (三)卫生材料及医药用品行业中小企业业务痛点........... 5 二、卫生材料及医药用品行业中小企业转型价值........................7 三、卫生材料及医药用品行业中小企业数字化转型场景............8 (一)生产执行数字化.............. - 2 - 一、卫生材料及医药用品行业中小企业发展情况 (一)卫生材料及医药用品行业定义与范围 卫生材料及医药用品行业,是指卫生材料、外科敷料以及其 他内、外科用医药制品的制造行业。根据《国民经济行业分类》 (GB/T4754—2017),包括 C27701(卫生材料制造业)、C27702 (医药用品制造业)两大类别。 卫生材料制造业以非织造布、高分子材料等为原料,生产医 用敷20 积分 | 29 页 | 1.47 MB | 1 月前3
Deepseek+机器人,化工的时代大考AI 与机器人技术融合后,从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义, 既能降低传统材料成本,又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点,AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中,AI 结合高通量机器人实验优化生产,降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒,“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型, 合,化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验,再到材料基因组学, 全链条效率被重新定义,不但可能大幅降低传统材料的生产成本,也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到:当前的产品壁垒已经不是壁垒,当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案:数据+算法的双重赋能 我们认为:化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 Deepseek 等顶尖 AI 工具有望通过以下方案突破瓶颈: 1.跨尺度建模误差控制:微观层面,从每个原子之间相互作用力的计算误差;到介观层面, 微小的孔洞结构或者材料密度变化对材料强度带来影响;再到宏观层面,在实验室小试成功, 但是规模化生产却完全失败,此类风险与跨尺度误差累积紧密相关。目前的最新研究显示, 类似 Deepseek 这类 AI 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模,在耗时和精准10 积分 | 30 页 | 2.63 MB | 9 月前3
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