利用深度学习模型精确预测产品质量
东京--(美国商业资讯)--NTT (NYSE: NTT)集团旗下的信息通信技术与国际通信业务公司NTT Communications Corporation (NTT Com)与三井化学株式会社（简称“三井化学”）今天宣布，双方已成功打造出能够准确、快速预测气体产品质量的技术。该技术以来自注入反应器的原材料及反应器条件的数据集与代表气体产品质量的X气体浓度之间的关系进行建模为基础。
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利用深度学习(Deep Learning)算法对这些数据进行分析，该算法是自动处理相关因素以对结果进行建模和预测的人工智能(AI)法。在气体生产过程中，这些因素由51类基于时间的过程数据组成，例如温度、压力和流量。最终的结果是能够高度精确地预测随之产生的气体产品的质量。
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图1.过程工作原理
这两家公司已利用其新的建模过程，成功地将采用这种模型预测的X气体浓度与X气体的实际浓度之间的差异保持在满刻度的+/-3百分点之内。
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图2. X气体浓度比的预测准确性
由于部署该模型可提高X气体浓度的预测准确性，化学工厂的操作员将能够检测出现故障的传感器或计量仪器，并准确评估该设备的当前及未来的可能条件以及化学品的任何异常。这将提高预警准确性，进而带来更安全、更稳定的操作及更智能的工厂维护。
目前，三井化学正在研究应用下一代生产技术的可行性，旨在让设备维护智能化，让操作更安全、更稳定，建立高附加值战略所需的最佳多等级生产系统，以及共享全球化所需的操作知识。三井化学将开展下一代生产技术研究，包括物联网(IoT)、大数据和人工智能，以提高设备可靠性和运行效率，并将继续增加生产技术基础设施，以灵活应对商业环境的变化。
自2015年3月以来，NTT Com一直与Virtual Engineering Community合作开展验证试验，以创建能够提升设备生产力和提供更高效的维护程序的云和网络环境。尽管目前为止物联网数据分析为实际生产带来具体好处的案例不多见，但这一成就可能成为高效生产的重要技术。
NTT Com计划利用生产故障时获取的数据和来自其他工厂的数据，对用于开发这些最新技术的人工智能法稍加改进，使其能够扩大这些技术的应用范围，并提高整体准确性。NTT Com未来将对其物联网和人工智能研究的各项要素进行整合，并以NTT集团的人工智能品牌corevoTM的名义开发综合解决方案。
此外，NTT Com还将利用人工智能模型，继续研究提高化学工厂运行效率的方式，包括机器故障预防和质量异常识别。该公司还计划利用相似的模型来开发其物联网解决方案。
化学工厂的传统做法是通过将生产数据与不同基准进行比较，以及借助经验丰富的员工的目视判断，来检测产品质量问题。通过全面分析所采集的数据和准确预测结果，由NTT Com和三井化学共同开发的这一新技术旨在提高整个化工行业对此类故障进行检测的准确性。
注：corevoTM是日本电信电话株式会社(Nippon Telegraph and Telephone Corporation)的商标。
关于NTT Communications Corporation
NTT Communications致力于提供咨询、架构、安全及云端服务，以优化企业的信息和通信技术环境。这些服务基于该公司的全球基础设施，包括领先的全球一级IP网络、覆盖逾196个国家/地区的Arcstar Universal One™ VPN网络以及全球140多个安全数据中心。NTT Communications的解决方案依托NTT集团旗下的达科(Dimension Data)、NTT DOCOMO和NTT DATA的全球资源。
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关于三井化学(Tokyo:4183, ISIN:JP3888300005)
三井化学的根源可追溯至1912年，当时该公司开始利用煤气副产品生产化学肥料所用的原材料，这也是日本首家从事此项业务的公司。这家企业为提高农业生产率做出了重大贡献，这是当时的一个重大社会问题。随后，公司逐渐将其技术从煤化学制品向气体化学品转变，并于1958年建立了日本首家石油化工总厂，为日本工业领域的繁荣发展注入了强劲动力。今天，公司拥有多种世界一流的产品，在27个国家建立了超过135家公司。其业务组合包括提供适用于下一代移动性的环保材料、为老龄化社会带来幸福安康的医疗保健服务、确保食品可靠性和安全性的包装、有利于提高食品产量的农用化学品、电子材料，以及能源领域所用的环保材料。
三井化学将一如既往地借助其先进技术和“通过创新创造新的客户价值”的理念为解决各种社会挑战做出贡献。
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