這次和「續幕」的主持人阿薛一起討論他的工作——化學工程師。
以下內容由 ChatGPT 產出。
近期想要嘗試看看 AI 的產出效果，還請諸位看倌包涵。化學工程師的基本工作流程
- 設計工廠的製造流程
- 工作五大步驟
- 了解客戶需求與物質特性（含實驗數據）
- 使用軟體模擬生產流程
- 製程設計（設備規格、材質與配置）
- 發包設備製造
- 試車調整製程參數，確保符合需求
實驗與AI的結合
- 實驗用以取得物質的基本物理特性，難以完全由AI取代
- 實驗過程中已部分使用自動化機器人設備
- AI可加速材料配方開發，預測配比結果，節省大量時間
模擬軟體與AI的應用
- 現有模擬軟體基於理論模型，忽略現實複雜變因
- AI可結合現場生產數據，修正模擬參數，形成混合模型（Hybrid Model）
- AI有潛力替代昂貴軟體，讓客戶以較低成本了解整體製程運作
工廠管理與AI輔助
- 無人機搭配影像辨識與紅外線偵測，監控工廠運作與潛在危險
- 減少人力巡檢的風險與疏漏
AI 對工作環節的改變
- 實驗、模擬軟體、部分製程優化可由AI輔助甚至取代
- 製程設計高度依賴經驗與公司機密，難以被AI取代
- 試車及現場操作仍需人工實際介入
AI工具對學習與工作效率的影響
- AI幫助快速取得龐大專業知識，縮短學習曲線
- 但AI目前對最新研究論文的搜尋與理解仍有限，甚至可能編造虛假來源
- AI與內容產權的法律爭議
- 過度依賴數位工具可能導致記憶力或專業判斷力下降
- 面對客戶仍需展現專業與即時判斷能力，維持信任感
ChatGPT 認為 AI 在化工場域可以協助之處
🔬 一、實驗與研發流程的加速與優化
1. 材料組合與反應預測
- AI 可用於預測材料組合的性質與反應結果，協助化學工程師在早期就淘汰不具潛力的組合，縮短試錯時間。
- 特別在新材料、新藥物或新催化劑研發上，AI 可以節省數月甚至數年的研究時間。
2. 自動化實驗平台控制
- 整合機器手臂與 AI 的自動化實驗室可以 24 小時運作、平行進行實驗、快速產出資料，再由 AI 分析結果、調整下一輪條件。
🧪 二、製程模擬與製程設計優化
1. 智慧製程模擬（Hybrid Modeling）
- 傳統模擬軟體需人為設定許多參數，而 AI 可以學習實際生產數據，建構更符合現實的數據驅動模型，克服傳統模型無法涵蓋所有複雜條件的限制。
2. 製程設計建議與異常預警
- AI 可協助生成或優化流程配置，並針對長時間運轉的生產線進行異常行為偵測與預測，提前預警設備失效或品質異常。
🏭 三、現場操作與維護安全性提升
1. 智慧監控系統與 AI 巡檢
- 整合感測器、攝影機與 AI，能即時分析設備運作狀態、氣體濃度、溫度變化等，即時通報潛在風險。也可以用無人機搭載影像辨識進行高危險區域巡檢。
2. 預防性維護（Predictive Maintenance）
- AI 能分析歷史設備資料並預測何時可能出現問題，提前安排保養或更換零件，減少停機損失。
📚 四、知識管理與工程師輔助
1. 文件摘要與資料搜尋推薦系統
- AI 可輔助工程師快速從大量論文、手冊、操作記錄中找出重點或建議操作參數，提升決策效率。
2. 新手教育與技術傳承
- 資深工程師的經驗難以傳承，AI 可用於建立知識庫或互動式教學系統，幫助新進人員更快上手。
💡 五、永續與創新應用
1. 能源效率與碳排管理
- AI 可持續追蹤能源使用、廢熱回收效率、碳排放量，並找出最優化參數組合來提升整體能源效率、達成 ESG 目標。
2. 廢水與排放處理優化
- 在水處理與廢氣管理中，AI 可根據不同進料條件自動調整處理策略，節省藥劑、降低污染風險。
🚫 AI 難以完全取代的部分
- 製程設計的關鍵判斷與經驗值：許多設計判斷仰賴直覺與經驗，AI 難以完全理解工廠背景或內部 know-how。
- 現場溝通與跨部門協作：AI 難以取代工程師與工人、廠務、品管等不同單位間的溝通與協調角色。
- 倫理與責任判斷：工程決策涉及安全與成本平衡時，仍需人類負責任的判斷。
