KüNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM CHEMIEMARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Die künstliche Intelligenz (KI) in der chemischen Marktgröße wird bei US$ 1.40 Bn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen US$ 12.51 Bn von 2031Wachstumsrate (CAGR) von 36,7% von 2024 bis 2031. Künstliche Intelligenz (KI) wird von der chemischen Industrie weit verbreitet, um Prozesse und Entdeckungen zu verbessern. KI hilft Chemikern auf verschiedene Weisen von der Grundlagenforschung bis zur Produktion. In der Forschung, KI-Techniken wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen fördern menschliche Erkenntnisse. Chemische Unternehmen nutzen KI, um zu beschleunigen Entdeckung von Drogen und Materialentwicklung. AI analysiert riesige Datenbanken von Molekülen und Reaktionen, um vielversprechende Kandidaten zu identifizieren. Dies hilft Wissenschaftlern dabei, den chemischen Raum weitaus effizienter zu erforschen als bisher.

Künstliche Intelligenz (KI) im chemischen Markt

• Nordamerika hat sich als dominierende Region in der künstlichen Intelligenz (KI) auf dem chemischen Markt mit Marktpräsenz von 40% entwickelt. Dies ist auf die Präsenz von mehreren großen Chemieunternehmen in den USA und Kanada zurückzuführen, die KI-Technologien in großem Umfang angenommen haben, um die Effizienz in ihrer Forschung und Entwicklung (FuD) und Herstellungsverfahren zu steigern. Diese Unternehmen investieren stark in die Entwicklung neuer KI-basierter Werkzeuge und Plattformen. So haben viele von ihnen separate Forschungsbereiche aufgebaut, die sich ausschließlich auf die Erstellung von fortschrittlichen Algorithmen und Anwendungen konzentrieren. Dies zeigt ihr starkes Engagement in Bezug auf die Einbeziehung der digitalen KI-Transformation.
• Asien-Pazifik Die Region hingegen zeigt das schnellste Wachstum und hat enormes ungenutztes Potenzial. Länder wie China, Indien, Japan und Südkorea fördern den Einsatz fortschrittlicher Technologien in allen Branchen. Ihre Regierungen bieten liberale Fördermittel und Anreize, Innovationen zu fördern. Auch chemische Firmen in Asien-Pazifik wollen KI nutzen, um steigenden Wettbewerbsdruck und Kosten gerecht zu werden. Dies zeigt sich durch zunehmende Anzahl von Startups, die mit Fokus auf kundenspezifische KI-Lösungen für Chemikalien vertikal. Verfügbarkeit von technischen Talenten und geringen Investitionskosten machen die Region attraktiv für globale Tech-Giganten, um ihre Entwicklungszentren zu etablieren.
• Japans Die Kompetenz in der Robotik wird gefördert, um eine stärkere Übernahme von KI-gestützten Robotiklösungen in seinem umfangreichen Chemiemarkt voranzutreiben. Auch China wird aufgrund konzentrierter Bemühungen seiner Unternehmen, intelligente Fertigungsinitiativen zu ergreifen, die von KI unterstützt werden, wesentlich dazu beitragen. In Indien stärkt das Vorhandensein eines riesigen Talentpools, der in der Computertechnologie proficient ist, die Nachfrage nach lokaler KI-Produktentwicklung. Seine florierenden Pharma- und Spezialchemie-Cluster bieten geeignete Anwendungsumgebung für kundenspezifische KI-Tools. Südkorea hat inzwischen auf fortschrittliche vorausschauende Wartungssysteme hingewiesen, die auf KI- und Internet-of-things (IoT) für vorausschauende Inspektionen und Diagnosen in Pflanzen angewiesen sind.

Abbildung 1. Künstliche Intelligenz (KI) im chemischen Markt Anteil (%), Nach Region, 2024

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Analyst Viewpoint:

Die künstliche Intelligenz (KI) im Chemiemarkt dürfte in naher Zukunft deutlich wachsen. Zu den wichtigsten Wachstumstreibern zählen die steigende Nachfrage nach produktiveren und sichereren chemischen Prozessen. KI-Technologien wie Machine Learning und Computer Vision können helfen, die Entdeckung zu beschleunigen und chemische Synthesewege zu optimieren. Es besteht auch ein wachsendes Bedürfnis, Umweltauswirkungen zu reduzieren und die Nachhaltigkeit in der chemischen Industrie zu verbessern. KI kann helfen, grünere chemische Lösungen zu entwickeln. Allerdings können hohe Investitions- und Wartungskosten, die mit KI-Systemen verbunden sind, das Marktwachstum zunächst zurückhalten.

Nordamerika wird wahrscheinlich weiterhin die künstliche Intelligenz (KI) auf dem chemischen Markt dominieren, der durch umfangreiche FuE-Aktivitäten von großen Akteuren in der Region verursacht wird. Der Asien-Pazifik wird sich jedoch als am schnellsten wachsender regionaler Markt erweisen. Dies ist aufgrund steigender industrieller Aktivitäten, wachsender Annahme fortschrittlicher Technologien und der Regierung konzentriert sich auf die Entwicklung inländischer KI-Meister in Ländern wie China und Indien.

In den chemischen Bereichen werden Pharmazeutika und Biotechnologie für KI-Möglichkeiten entwickelt. Denn KI kann die Drogenentdeckungsprozesse stark beschleunigen und Kosten senken. KI wird auch eine zunehmende Nutzung in spezialisierten chemischen Bereichen wie Agrochemikalien, Wasseraufbereitungschemikalien und Beschichtungen finden. Zukünftig sollen kleine und mittlere Chemieunternehmen zunehmend in KI-Technologien investieren, um die Effizienz zu steigern, Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu gewinnen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Künstliche Intelligenz (KI) in chemischen Markttreibern

Automatisierte chemische Analyse: Mit Fortschritten beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz ist die Automatisierung von Routine-Chemikalien-Analyseaufgaben sehr machbar geworden. KI-Systeme, die von neuronalen Netzwerken betrieben werden, können große Mengen an vorhandenen analytischen Daten nutzen, um Aufgaben wie Compound-Identifizierung, Immobilienvorhersage und Struktur-Aktivitätsmodellierung mit übermenschlicher Genauigkeit durchzuführen. Dies reduziert die Abhängigkeit von Experten und befreit sie, um sich auf komplexere Herausforderungen zu konzentrieren.

Durch die Automatisierung von repetitiven Arbeitsplätzen wie das Scannen von analytischen Ergebnissen, die Klassifizierung von Spektren oder die Charakterisierung von Molekülen verspricht AI, die Produktivität in Chemielabors deutlich zu steigern. Anstatt jedes Testergebnis manuell zu untersuchen, können Verbindungen im Maßstab und anomale Ergebnisse schnell analysiert werden, die für weitere Untersuchungen markiert sind. Dies ermöglicht es Forschern, weit größere Bibliotheken in der Verfolgung von Hits zu sehen. Systeme, die auf institutionellen Datenbanken ausgebildet sind, helfen auch, das Wissen über eine Organisation zu extrapolieren, wodurch eine konsequente Analyse im Laufe der Zeit gewährleistet wird, auch wenn sich das Personal auf neue Projekte dreht. So zeigen die frühen Adopter nach den Angaben des Wirtschafts- und Sozialrates der Vereinten Nationen 2021 Produktivitätssteigerungen von 30-40% durch Automatisierung.

Optimierung der Produktionsprozesse: In der großtechnischen chemischen Fertigung wird AI implementiert, um eine signifikante Effizienz und Optimierung zu erreichen. Neurale Netzwerke können Muster in riesigen Produktionsdatensätzen lernen, die Variablen wie Temperaturen, Drücke, Materialeigenschaften und Durchsätze umfassen. Sie identifizieren dann die einflussreichsten Faktoren und deren Wechselwirkungen, um die idealen Betriebsbedingungen über die voneinander abhängigen Einheitsoperationen genau zu bestimmen. KI ermöglicht nicht nur rohe Regel-basierte Steuerungen, sondern ermöglicht die autonome Aufrechterhaltung eines Prozesses an seinem maximalen Leistungspunkt.

Durch die fortlaufende Überwachung der Ausgangsqualität und der Einstellparameter gewährleistet AI die Fertigungskonsistenz auch bei unweigerlich zeitlichen Driftverhältnissen. Jegliche Updates wie Verschiebungen in Rohstoffspezifikationen oder Geräteverschleiß können automatisch kompensiert werden. Predictive Maintenance-Tools analysieren auch Gerätetelemetrie, um Probleme zu identifizieren und so ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren. In Kombination mit digitalen Zwillingssimulationen findet KI Wege, um ganze Pflanzen dynamisch in Abhängigkeit von wechselnden Nachfragen oder unvorhergesehenen Ausfällen zu rekonfigurieren. So konnten im Jahr 2021 nach einem Bericht der Organisation für industrielle Entwicklung der Vereinten Nationen KI-Technologien für vorausschauende Instandhaltung einen führenden europäischen Chemiehersteller die unerwartete Ausfallzeit um 25% reduzieren.

Künstliche Intelligenz (KI) in chemischen Marktchancen

Predictive Maintenance: Prädiktive Wartung durch künstliche Intelligenz kann eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Anlagenleistung, Sicherheit und Nachhaltigkeitszielen in der chemischen Industrie spielen. Mit dem Einsatz von fortschrittlichen Sensoren, IoT-Geräten und maschinellen Lernalgorithmen können AI-powered Predictive Maintenance-Lösungen den Anlagenbetrieb in Echtzeit umfassend überwachen. Sie können mehrere Betriebsparameter analysieren, Anomalien erkennen und Geräteausfälle genau vorhersagen, auch bevor sichtbare Symptome auftreten. Dies hilft, unerwartete Störungen und Ausfälle zu vermeiden, die erhebliche Verluste in Produktionskapazität und Umsatz verursachen können. Durch die Umsetzung von vorausschauenden Wartungsstrategien auf Basis von KI können chemische Unternehmen von konventionellen reaktiven oder vorbeugenden Wartungsansätzen zu einem kostengünstigeren und risikobehafteten Modell übergehen. So helfen z.B. nach den Studien des Department of Energy der US-KI-Lösungen chemische Anlagen, ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 30% zu reduzieren.

Neue Produkt-Entdeckung: Neue Produkt-Entdeckung könnte erhebliche Chancen für Innovation und Wachstum in der KI-chemischen Industrie bieten. C Die experimentelle Entdeckung und Entwicklung neuer chemischer Verbindungen ist ein langes, kostspieliges und unvollkommenes Verfahren. Chemiker verlassen sich weitgehend auf Test- und Fehleransätze und etablierte chemische Bibliotheken. KI- und Machine Learning-Modelle machen die Drogen- und Materialentdeckung jedoch effizienter, indem sie unerwartete Verbindungen in vorhandenen Daten enthüllen und potentielle molekulare Eigenschaften und Reaktionen auf einer Skala für den Menschen allein unmöglich simulieren. Durch die Analyse großer Datensätze chemischer Strukturen und entsprechender Eigenschaften können KI-Systeme den Weg hin zu völlig neuen Material- und Arzneimittelklassen mit wünschenswerten und vermarktbaren Eigenschaften zeigen. Dies stellt einen Paradigmenwechsel dar, der das Innovationstempo in Bereichen wie Pharmazeutika, Landwirtschaft, Fertigung und mehr radikal beschleunigen könnte.

Mehrere Startups bewerben KI bereits, um neue Produkteinführung in der chemischen Industrie voranzutreiben. ein Bereich, der Versprechen zeigt, ist eine nachhaltige Chemie. Durch die Untersuchung von Datenbanken von natürlichen Produktstrukturen, die sich aus Millionen pflanzlicher und mikrobieller Spezies ergeben, zeigt KI unerwartete bioinspirierte Bausteine zur Herstellung von nicht toxischen Materialien, Kunststoffen und anderen Verbindungen. Eine weitere Anwendung ist Impfstoff und Therapiedesign. Durch die Simulation der molekularen Andock- und Proteinfaltung im atomaren Maßstab hilft AI Wissenschaftlern dabei, genau gezielte Immuntherapien und Gentherapien zu entwickeln, die bisher untragbare Krankheiten behandeln könnten. Da die Kraft der KI und die Menge der verfügbaren Daten in naher Zukunft exponentiell wächst, wird auch ihre Fähigkeit, revolutionäre neue chemische Produkte aus den ersten Ländern zu entdecken oder zu erfinden, dramatisch zunehmen. So wird nach dem Umweltprogramm der Vereinten Nationen (UNEP) die gegenwärtige chemische Produktionskapazität von 2,3 Mrd. Tonnen pro Jahr auf 5 Billionen US-Dollar prognostiziert, um 2030 zu verdoppeln.

Künstliche Intelligenz (KI) in den Trends des Chemiemarktes

Annahme von Machine Learning und Deep Learning Techniken: Die chemische Industrie hat sich zunehmend auf künstliche Intelligenztechnologien wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen in Jahren verwandelt. Durch die Analyse großer Datenmengen, die Eigenschaften, Strukturen und Reaktionen von Chemikalien enthalten, können maschinelle Lernalgorithmen komplexe Muster entdecken, die in der Forschung und Produktentwicklung helfen. Zum Beispiel hat maschinelles Lernen Pharmaunternehmen geholfen, neue Arzneimittelverbindungen effizienter zu gestalten. Anstatt in Laboren zu testen, hilft AI, vorherzusagen, welche molekularen Strukturen am ehesten sicher und wirksam sind. Dies hat deutlich beschleunigte Drogenentdeckung Zeitlinien. Ebenso haben Materialgesellschaften, die neue Polymere, Katalysatoren oder Spezialchemikalien entwickeln, erfahren, dass maschinelles Lernen optimale Formulierungen empfiehlt. Durch die Untersuchung großer Bibliotheken vergangener Formulierungen, Experimente und Ergebnisse identifiziert maschinelles Lernen Korrelationen, die helfen, neue Produkte mit gezielten Eigenschaften zu formulieren. So werden im Jahr 2021 nach einer Umfrage des American Chemistry Council über 80% der großen US-amerikanischen Chemieunternehmen aktiv KI-Projekte durchführen oder pilotieren, bis vor nur 30% fünf Jahren .

Erhöhte Investitionen in KI-Startups durch große chemische Unternehmen: Große chemische Unternehmen haben das Potenzial künstlicher Intelligenz erkannt, verschiedene Aspekte ihres Unternehmens zu transformieren und Effizienz zu steigern. Sie suchen aktiv nach und investieren in KI-Startups, die Technologien entwickeln, die sich auf die chemische Industrie konzentrieren. Diese Umstellung auf Finanzierung und Partnerschaft mit externen Innovatoren signalisieren, dass diese großen Unternehmen offen sind, um neue Ideen von außen zu erkunden. Durch die Investition in erfolgversprechende KI-Startups sind chemische Giganten darauf ausgerichtet, vor der Kurve bei der Vermarktung neuer KI-Anwendungen zu bleiben. Die verstärkten Investitionen sind auch eine Anerkennung des Erfolgs, den viele KI-Startups bei der Lösung branchenspezifischer Herausforderungen erreichen.

Dieser Trend der stärkeren Einbeziehung großer chemischer Akteure im KI-Startup-Ökosystem wirkt sich positiv auf die Entwicklung von KI im Chemikalienmarkt aus. Es bietet Fülle an gezieltere Forschung und Entwicklung in der Branche, da Startups Zugang zu Finanzierungs- und realen Branchendaten und -Problemen ihrer neuen Partner erhalten.

Künstliche Intelligenz (KI) in der chemischen Marktrückhaltung

• Hohe Investitionsanforderungen: Die chemische Industrie benötigt in der Regel große Investitionen zur Errichtung von Fertigungsanlagen. Die Einführung neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz erfordert auch erhebliche Investitionen in den Bereich des Kaufs fortschrittlicher Geräte und Software, der Einstellung von qualifiziertem Talent, der Durchführung von FuE und der Integration von KI-Lösungen in bestehende Prozesse. Während KI großes Potenzial hat, die Operationen zu optimieren, die Produktivität zu steigern und die Produktentwicklungszyklen im chemischen Bereich zu beschleunigen, verbieten die hohen Kosten, die mit der Umsetzung verbunden sind, vielen kleinen und mittleren Akteuren, diese Technologien einzubeziehen. Die Einrichtung der notwendigen IT-Infrastruktur für die Informationstechnologie für die Sammlung und Verarbeitung großer chemischer Datensätze, die Entwicklung von kundenspezifischen AI-Algorithmen und die Ausbildung umfassender maschineller Lernmodelle erfordert Millionen von Dollar, die die meisten mittelständischen Chemieunternehmen möglicherweise nicht Zugang haben. Selbst einfache KI-Anwendungen wie die Verwendung von Computer-Vision zur Qualitätsinspektion oder prädiktiven Wartung von Anlagen benötigen erhebliche Investitionsaufwand. Ohne ausreichende Finanzmittel wird die Nutzung von KI für diese Unternehmen zu einer unumgänglichen Option. Dies wirkt als ein wichtiger Straßenblock bei der weit verbreiteten Annahme von KI in der großen chemisch vielfältigen Industrie. Zum Beispiel nach der Konferenz der Vereinten Nationen über Handel und Entwicklung (UNCTAD), Global Foreign Direct Investment.(FDI)flows um 35% im Jahr 2020, von US$ 1.5 Billionen in 2019 auf US$1 Billionen.
• Gegengewicht: Starten Sie klein mit Pilotprojekten: Beginnend mit kleineren, risikoarmen Pilotprojekten, um die potenzielle Kapitalrendite (ROI) zu demonstrieren, ohne dass ein wesentliches Vorkapital erforderlich ist, kann die Zurückhaltung entgegenwirken. Nach erfolgreichem Erfolg können diese Pilotprojekte schrittweise ausgebaut werden.
• Mangel an qualifizierten Arbeitskräften: Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften ist eine große Hürde, die das Wachstum der künstlichen Intelligenz auf dem chemischen Markt zurückhält. Während KI das Potenzial hat, verschiedene Prozesse und Operationen in der chemischen Industrie zu revolutionieren, Kosteneffizienzen zu generieren, Produktion zu optimieren und neue Türen der Innovation zu öffnen, verhindert der Mangel an Fachleuten mit KI-Fähigkeiten die volle Verwirklichung dieser Vorteile. KI-Experten, die sowohl technologische als auch Domänenaspekte verstehen, sind entscheidend für die Entwicklung und Umsetzung relevanter KI-Lösungen. Chemieunternehmen weltweit stellen sich jedoch vor Herausforderungen bei der Rekrutierung und Beibehaltung von Talenten, die das Know-how haben, an AI-Projekten zu arbeiten, die auf die einzigartigen Bedürfnisse der chemischen Industrie zugeschnitten sind. Nach einer Umfrage des Weltwirtschaftsforums, die 2021 durchgeführt wurde, zitierten 83 % der Chemieunternehmen mangelnde verfügbare Fähigkeiten als bedeutende Barriere für die Annahme von KI. Ohne die Manpower, die die AI-Bereitstellung steuern und ihre Auswirkungen maximieren kann, sind chemische Unternehmen zögernd, in diesem vielversprechenden Bereich stark zu investieren. Auch die Umschulung der vorhandenen Arbeitskräfte erweist sich als schwierig. Chemische Anlagenmitarbeiter, die seit Jahren Routineaufgaben wahrnehmen, können es schwer finden, in strategischere Rollen zu wechseln, die starke digitale Fähigkeiten erfordern. Es besteht ein weltweiter Mangel an Möglichkeiten für chemische Fachleute, sich durch zugängliche Programme kontinuierlich in KI-bezogenen Bereichen zu verbessern. Es sei denn, durch die Zusammenarbeit zwischen Industrie, Regierung und Erzieher, wird dieser Talent-Crunch den globalen chemischen Sektor von der Skalierung der KI-Adoption und der Nutzung fortschrittlicher Technologien bis hin zu einem zunehmend wettbewerbsfähigen Markt behindern. So nannten 2021 nach einer vom Weltwirtschaftsforum durchgeführten Umfrage 83 % der Chemieunternehmen mangelnde verfügbare Fähigkeiten als wesentliche Barriere für die Annahme von KI.
• Gegengewicht: Auf der Suche nach potenziellen Kandidaten in benachbarten Bereichen wie Datenwissenschaft, Informatik oder Verfahrenstechnik, die möglicherweise vorhandene Fähigkeiten haben, könnte in die chemische Industrie mit relativ wenig zusätzliche Ausbildung umgewandelt werden.

Aktuelle Entwicklungen:

• Im Januar 2023, Bayer hat eine strategische Partnerschaft mit Google Cloud eingegangen, die darauf abzielt, die Fähigkeiten von Bayer im Bereich der Quantenchemieforschung zu verbessern. Diese Zusammenarbeit ist darauf ausgerichtet, neue Wege in der Drogenentdeckung zu bahnbrechen und die fortschrittlichen Fähigkeiten des maschinellen Lernens zu nutzen. Die Bayer AG ist ein deutsches multinationales Pharma- und Biotechnologieunternehmen, eines der größten Pharmaunternehmen und biomedizinische Unternehmen der Welt. Im Geschäftsjahr 2022 beschäftigte das Unternehmen rund 101.000 Mitarbeiter und hatte Verkäufe von €50.7 Bn
• Bayer verpflichtet sich, nachhaltige Entwicklung voranzutreiben und positive Auswirkungen durch Innovation und Wachstum zu erzielen. Die Marke des Unternehmens steht für Vertrauen, Zuverlässigkeit und Qualität auf der ganzen Welt .
• Google Cloud ist eine Reihe von Cloud-Computing-Diensten von Google Es bietet eine Reihe von modularen Cloud-Services, einschließlich Computing, Storage, Datenanalyse, maschinelles Lernen und mehr Google Cloud Platform (GCP) läuft auf der gleichen Infrastruktur, die Google intern für seine Endbenutzer-Produkte verwendet, wie Google Search, Gmail und Google Docs
• Im Januar 2023 initiierten Forscher eine bahnbrechende Studie, die die Macht von AlphaFold zusammen mit künstlicher Intelligenz nutzt, um den Prozess der Schaffung neuartiger Therapien auf Leberkrebs zu beschleunigen.
• Am 16. Januar 2023, Chemical. KI veröffentlichte ihr Kooperationsabkommen mit NovAliX, einem weltweit führenden CRO, das sich auf die Drogenentwicklung spezialisiert hat, und damit einen bedeutenden Schritt nach vorn in ihren gemeinsamen Bemühungen.
• Chemikalien. AI ist ein künstliches Intelligenzunternehmen, das sich auf die Entwicklung von Werkzeugen für die chemische und pharmazeutische Industrie konzentriert.
• Im Jahr 2022, signifikanter Durchbruch, als Wissenschaftler von IIIT-Delhi eine innovative AI-getriebene Technik entwickelt, die für den Nachweis potenzieller Krebserkrankungen in chemischen Verbindungen bestimmt ist.
• Im Jahr 2022 hat Sanofi eine Partnerschaft mit Exscientia, gekennzeichnet durch eine Investition in Höhe von 100 Millionen US-Dollar für die Förderung von 15 neuen kleinen Molekülen zur Behandlung von Krebs und immunologischen Störungen, so dass ihre Hingabe an die Zukunft der Gesundheitsversorgung. Exscientia ist ein globales Pharmaunternehmen, das künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um bessere Medikamente schneller zu entdecken. Die Mission des Unternehmens besteht darin, jede Phase des Drogendesigns und -entwicklungsprozesses zu kodieren, zu automatisieren und zu transformieren, indem die neuesten KI-Techniken mit experimenteller Innovation kombiniert werden. Die validierte Plattform von Exscientia hat die ersten drei AI-entwickelten Medikamente für klinische Studien geliefert.

Abbildung 2. Künstliche Intelligenz (KI) im Chemiemarkt Anteil (%), nach Typ, 2024

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Top-Unternehmen in der Künstlichen Intelligenz (KI) im Chemiemarkt

• Manuchar N.V
• IMCD N.V.
• Univar Solutions Inc.
• Brenntag S.E.
• Sojitz Corporation
• ICC Industries Inc.
• Azelis Group NV
• Tricon Energy Inc.
• Biesterfeld AG
• Omya AG
• HELM AG
• Sinochem Corporation
• Petrochem Middle East FZE.

Definition: Ein wirksames Instrument, das chemische Unternehmen schneller und intelligenter betreiben kann, ist künstliche Intelligenz. Automatisierung, chemische Reaktionseinsichten und verbesserte industrielle Umgebungen sind nur ein paar Möglichkeiten, die die Technologie den Betrieb produktiver macht.