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化工行业深度报告:AI赋能,助力化工行业转型升级——AI赋能化工之二

化工行业深度报告:AI赋能,助力化工行业转型升级——AI赋能化工之二

研报

化工行业深度报告:AI赋能,助力化工行业转型升级——AI赋能化工之二

  人工智能未来有望赋能化工“研发-设计-建造-运营”全生命周期。   AI提升研发效率   在研发环节,AI可提高研发效率,对实验数据建模,并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等,加速研发进程;还可用于分子设计,并在分子性能预测的基础上,提前筛选出合适的化学物质。尤其是在合成生物学领域,AI已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用,大幅提升合成生物学的各环节效率。基于AI的研发平台,可预测蛋白质结构,进而构造具有目标功能的物质。另一方面,AI也促进了实验室自动化,对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中微流控技术,具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势,对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用,加速合成生物学行业发展。   AI优化化工设计和建设   AI使工业领域落地周期逐步缩短。管道设计软件及流体力学仿真软件是设计研究和生产部门强有力的辅助工具,有效提高设计生产效率;一体化工程设计软件推动卓越运营和智能制造,助力化工企业实现数字化转型,数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产。众多的工程企业尤其是设计院,正在谋求以数字化工厂与数字化交付为突破,从而实现企业的数字化转型。   AI赋能化工生产和运营   AI技术助力化工生产实现底层数据采集、中层数据管理和上层工厂运营以及顶层企业管理全方面多维度的智能化、数字化,具有提高生产效率、减少用人数量、提升安全性、降低能耗等多维度优势。   AI在工业中具有巨大潜力   AI与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系,并预测及优化特定参数。在工业中,已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化;在纺织,水处理,化肥,核电站和油气等领域均有应用。   投资建议:   重点关注:合成生物学:凯赛生物、华恒生物;基因测序:华大智造(医药);设计与建造:中国化学、东华科技、中国石化、中国石油;AI应用:万华化学、江南化工;智能制造典型:森麒麟;智能工厂整体方案供应商:中控技术(机械);智能仪表:川仪股份(电新);智能设备管理系统:容知日新(机械)。   投资建议:AI赋能化工产业,助力化工行业转型升级。综合考虑AI对化工行业的赋能和带动效应,维持基础化工行业“推荐”评级。   风险提示:重点关注公司业绩不及预期;宏观经济大幅下滑;项目进展不达预期风险;行业政策大幅变动风险;行业竞争加剧风险。
报告标签:
  • 化学制品
报告专题:
  • 下载次数:

    936

  • 发布机构:

    国海证券股份有限公司

  • 发布日期:

    2023-04-19

  • 页数:

    57页

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AI精读报告
报告摘要

  人工智能未来有望赋能化工“研发-设计-建造-运营”全生命周期。

  AI提升研发效率

  在研发环节,AI可提高研发效率,对实验数据建模,并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等,加速研发进程;还可用于分子设计,并在分子性能预测的基础上,提前筛选出合适的化学物质。尤其是在合成生物学领域,AI已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用,大幅提升合成生物学的各环节效率。基于AI的研发平台,可预测蛋白质结构,进而构造具有目标功能的物质。另一方面,AI也促进了实验室自动化,对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中微流控技术,具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势,对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用,加速合成生物学行业发展。

  AI优化化工设计和建设

  AI使工业领域落地周期逐步缩短。管道设计软件及流体力学仿真软件是设计研究和生产部门强有力的辅助工具,有效提高设计生产效率;一体化工程设计软件推动卓越运营和智能制造,助力化工企业实现数字化转型,数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产。众多的工程企业尤其是设计院,正在谋求以数字化工厂与数字化交付为突破,从而实现企业的数字化转型。

  AI赋能化工生产和运营

  AI技术助力化工生产实现底层数据采集、中层数据管理和上层工厂运营以及顶层企业管理全方面多维度的智能化、数字化,具有提高生产效率、减少用人数量、提升安全性、降低能耗等多维度优势。

  AI在工业中具有巨大潜力

  AI与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系,并预测及优化特定参数。在工业中,已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化;在纺织,水处理,化肥,核电站和油气等领域均有应用。

  投资建议:

  重点关注:合成生物学:凯赛生物、华恒生物;基因测序:华大智造(医药);设计与建造:中国化学、东华科技、中国石化、中国石油;AI应用:万华化学、江南化工;智能制造典型:森麒麟;智能工厂整体方案供应商:中控技术(机械);智能仪表:川仪股份(电新);智能设备管理系统:容知日新(机械)。

  投资建议:AI赋能化工产业,助力化工行业转型升级。综合考虑AI对化工行业的赋能和带动效应,维持基础化工行业“推荐”评级。

  风险提示:重点关注公司业绩不及预期;宏观经济大幅下滑;项目进展不达预期风险;行业政策大幅变动风险;行业竞争加剧风险。

中心思想

本报告的核心观点是人工智能(AI)技术正在深刻地改变化工行业,并助力其转型升级。AI技术可以赋能化工行业的研发、设计、建造和运营全生命周期,提高效率、降低成本、提升安全性,并推动产业向智能化、数字化转型。报告重点关注AI在合成生物学领域的应用,以及AI技术对化工企业数字化转型升级的推动作用,并推荐了部分受益于AI技术的化工公司。

AI赋能化工全生命周期

本报告认为,AI技术在化工行业的应用具有广泛性和深远性,涵盖了从研发到运营的各个环节。

AI驱动化工行业转型升级的投资机会

报告指出,AI技术将驱动化工行业向智能化、数字化转型,并为投资者带来新的投资机会。

主要内容

AI提升研发效率

报告详细阐述了AI技术如何提升化工研发效率。AI可以对实验数据建模,优化反应条件,筛选催化剂,加速研发进程;用于分子设计和分子性能预测,提前筛选合适的化学物质;促进实验室自动化,例如微流控技术在合成生物学中的应用,大幅提升研发效率。尤其在合成生物学领域,AI已广泛应用于元件工程、基因线路、代谢工程和基因组工程,显著提升效率。基于AI的研发平台可以预测蛋白质结构,构造具有目标功能的物质。

AI优化化工设计和建设

AI技术缩短了工业领域落地周期。管道设计软件和流体力学仿真软件提高了设计生产效率;一体化工程设计软件推动卓越运营和智能制造,助力化工企业数字化转型;数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产;众多工程企业,特别是设计院,正积极寻求以数字化工厂和数字化交付为突破口,实现数字化转型。

AI赋能化工生产和运营

AI技术助力化工生产实现底层数据采集、中层数据管理、上层工厂运营以及顶层企业管理的全方位智能化和数字化,具有提高生产效率、减少用人数量、提升安全性、降低能耗等多重优势。AI技术已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断和优化,在纺织、水处理、化肥、核电站和油气等领域均有应用。

AI在工业中具有巨大潜力

AI与工业数据的结合,有助于有效获得不同变量之间的关系,并预测和优化特定参数。AI在工业中的应用案例包括:污水处理中的过程控制、建模和故障诊断;化肥行业中的精准施肥和作物监测;油气领域的储层预测、油层识别和注采分析优化;核工业中的反应堆运行状态预测和故障诊断;纺织行业的疵点检测、生产管理和服装设计等。

投资建议及关注标的

报告推荐关注以下公司:

  • 合成生物学: 凯赛生物、华恒生物
  • 基因测序: 华大智造(医药)
  • 设计与建造: 中国化学、东华科技、中国石化、中国石油
  • AI应用: 万华化学、江南化工
  • 智能制造典型: 森麒麟
  • 智能工厂整体方案供应商: 中控技术(机械)
  • 智能仪表: 川仪股份(电新)
  • 智能设备管理系统: 容知日新(机械)

报告维持基础化工行业“推荐”评级。

行业评级及风险提示

报告维持基础化工行业“推荐”评级,但同时也提示了以下风险:重点关注公司业绩不及预期;宏观经济大幅下滑;项目进展不达预期风险;行业政策大幅变动风险;行业竞争加剧风险。

总结

本报告深入分析了人工智能技术在化工行业的应用现状和未来发展趋势。AI技术正在深刻地改变化工行业的研发、设计、生产和运营模式,提高效率,降低成本,提升安全性,并推动产业向智能化、数字化转型。报告推荐关注AI赋能下的化工企业,并提示了相关投资风险。 报告中详细介绍了AI技术在各个环节的应用,并对部分受益于AI技术的化工公司进行了深入分析,为投资者提供了有价值的参考信息。 然而,投资者仍需谨慎评估相关风险,并结合自身情况做出投资决策。

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