Hvordan procesingeniører kan drage fordel af Machine Learning og Analytics
I dag betyder det at forblive konkurrencedygtig, at man går videre på en digital transformationsrejse, herunder brug af Machine Learning og Analytics.
Med Machine Learning og Analytics kan industrielle organisationer udnytte mulighederne i tingenes internet (IIoT), optimere driften og skabe større rentabilitet. Derudover hjælper det også med at tiltrække og fastholde de bedste medarbejdere.
Heldigvis betyder rejsen mod succes med maskinlæring og analyser ikke, at procesingeniører pludselig skal blive datavidenskabsfolk. Veletablerede processer og softwareteknologier gør analyser tilgængelige for enhver industriel virksomhed.
Oprettelse af en digital tvilling
Procesingeniører har enestående faglig ekspertise, som gør dem i stand til at udvikle procesmodeller – også kaldet en Process Digital Twin – og fortolke dem. Dette er fundamentet for at forbedre konkurrencefordele og opnå succes med analyser.
For at drive analyser og forbedre processer kan procesingeniører anvende deres domæneviden inden for fem centrale kapabiliteter:
- Analyse – automatisk identifikation af årsager til problemer, som accelererer løbende forbedringer
- Overvågning – tidlige advarsler, der reducerer nedetid og spild
- Forudsigelse – proaktive handlinger, der forbedrer kvalitet, stabilitet og pålidelighed
- Simulering – hvad-hvis-simulationer hjælper med hurtigere og mere præcise beslutninger til lavere omkostning
- Optimering – optimale procesindstillinger kan forbedre gennemløb med op til 10 % samtidig med acceptabel kvalitet
Læs mere: Digital tvilling af maskiner
Avancerede analyseteknikker hjælper industrielle procesingeniører med at udføre disse funktioner. For at støtte rejsen til maskinlæring og analyser tilbyder GE Digital træning i teknologi, gennem self-service-produktuniversiteter, detaljerede demo-videoer og rådgivning om anvendelse. Moderne software er også nem at bruge med no-code-funktioner og kan udvides med Python, så ingeniører kan udnytte deres data og forbedre driften – enten selv eller sammen med eksperter.
Succes med analyser
Et eksempel i en fødevarevirksomhed viser, hvordan analyser kan reducere kundeklager med mere end 33 %. Producenten havde problemer med vægtkontrol af et kubeformet produkt. Hvis kuberne blev for tunge, mistede virksomheden produktværdi. Hvis de blev for lette, opstod der regulatoriske problemer og formmæssige fejl. Ved at bruge software som Proficy CSense fik teamet et komplet billede af ingrediensdata, procesvariabler og laboratoriedata for at finde kontrollerbare faktorer, der var relateret til vægtvariationer. Løsningen gjorde det muligt at identificere, hvordan materialeforskelle blev korrigeret, og den viden blev indarbejdet i nye standardprocedurer.
Andre eksempler inkluderer brug af forudsigende analyser til at forudsige KPI’er for kritisk kvalitet i papirproduktion og avanceret proceskontrol i mineindustrien, som forbedrede gennemløbet med 10 %.
Læs mere: Proficy CSense
Fra små projekter til optimering på tværs af fabrikker
Alle procesingeniører kan og bør udvikle deres kompetencer inden for analyser og maskinlæring for at forblive konkurrencedygtige – både som enkeltpersoner og som del af en industriel organisation. Over tid kan man gå fra mindre projekter til pilotprojekter og til optimering på tværs af flere produktionssteder ved at anvende analyser dybt i praktiske anvendelser. Kombinationen af analyser og digital proces-tvillingsteknologi afslører løbende nye muligheder for forbedring
Hvad nu?
Udforsk, hvordan Proficy CSense kan hjælpe dig med at analysere, overvåge, simulere og optimere børværdier i realtid. Klik på den røde knap, tilmeld dig på GE Vernovas produktside og prøv gratis i 30 dage.
