3 praktiske bruksområder for industriell AI
Lurer du på hvordan AI kan levere verdi i ditt industrielle miljø? Du er ikke alene! I denne artikkelen ser vi på tre praktiske bruksområder for industriell AI, og viser deg stegene for å komme i gang.
La oss snakke om:
Bruksområde 1:
Prediktivt vedlikehold
Med prediktivt vedlikehold kan du identifisere problemer før de oppstår, og unngå uventede utstyrsfeil og nedetid. Ved å analysere tidsseriedata som samles inn fra sensorer, og ofte lagres i en historian-database som Proficy Historian, kan maskinlæringsmodeller oppdage tidlige tegn på problemer, som unormale trender eller avvik fra vanlige operasjonsforhold.
Når de er trent kan disse modellene kjøre lokalt eller i et sentralt system, avhengig av oppsett. Integrasjon med SCADA-systemer som Proficy iFIX gjør det mulig å aktivere alarmer, sette «Health Scores» eller støtte planlegging av vedlikehold i sanntid.
Dette trenger du for å komme i gang:
- Tidsseriedata fra sensorer knyttet til kritisk utstyr
- En historian-database for å samle inn og organisere data (som Proficy Historian)
- Et Machine Learning eller Analytics-verktøy som kan bygge og implementere modeller (som Proficy CSense)
- Integrasjon med et HMI/SCADA-system for å visualisere resultatene og generere varslinger (f.eks. Proficy iFIX)
Bruksområde 2:
Energioptimalisering
Ved å bruke AI til energioptimalisering kan du redusere energiforbruket uten at det går på bekostning av effektiviteten til anlegget. Det fungerer ved å samle sensordata i sanntid, og bruke dataene til å trene en modell så den forstår hvordan prosessen kjører.
AI-modellen forutsier de beste kontrollhandlingene (som å justere settpunkter) basert på gjeldende driftsforhold og systembegrensninger. Disse anbefalingene sendes til SCADA-systemet, som deretter kommuniserer med hardware som PLS-er for å gjøre endringene. Prosessen kjører kontinuerlig i en lukket sløyfe, på samme måte som modellbasert prediktiv styring, og justerer seg hele tiden for å finne det mest effektive driftspunktet.
Når de er trent kan disse modellene kjøre on edge, eller i et sentralt system, avhengig av oppsett. Integrasjon med SCADA-systemer som Proficy iFIX gjør det mulig å aktivere alarmer, sette «Health Scores» eller støtte planlegging av vedlikehold i sanntid.
Dette trenger du for å komme i gang:
- Valgfritt: Lokal eller edge-distribusjon for raskere sanntidsrespons
- Sanntidsdata fra energimålere og prosessensorer
- En historian-database til å samle inn og organisere data (som Proficy Historian)
- En AI eller optimaliseringsmodell for å anbefale kontrollsettpunkter (som Proficy CSense)
- Et SCADA-system for å sette settpunkter og overvåke ytelsen (f.eks. Proficy iFIX)
Bruksområde 3:
Koble produksjonsdata med språkmodeller
Tenk deg at du kan spørre fabrikken: «Hvorfor går linje 2 tregere enn vanlig i dag?»
Og få et svar basert på sanntidsdata, historikk og forståelse av hvordan produksjonen henger sammen. Dette er nå mulig.
Med en en MCP-server (Model Context Protocol), som for eksempel HighByte Intelligence Hub, kan kontekstualisert produksjonsdata gjøres tilgjengelig for en agent basert på store språkmodeller (LLM). Dette er utviklet med verktøy som LangChain eller LangFlow.
Agenten kan abonnere på sanntidsdata fra prosessen, historiske data og modellerte sammenhenger. Dette gjør den i stand til å forstå nåværende tilstand i anlegget, generere innsikt i naturlig språk og foreslå kontrollhandlinger. Svarene kan presenteres for operatører, eller sendes direkte til SCADA-systemet for videre handling.
Hele sløyfen fungerer som en smart assistent: Den henter sanntids- og historiske data, bruker strukturert resonnering og gir deg informasjon du kan handle på. Dette skaper et nytt lag av samarbeid mellom mennesker og kunstig intelligens i industrien.
Dette trenger du for å komme i gang:
- Valgfritt brukergrensesnitt: Operatørskjerm med chatfunksjon
- Anleggsdata: Sensorer, PLS-er og kontrolldata
- Historian-database: For eksempel Proficy Historian som lagrer tidsseriedata
- MCP Server: For eksempel HighByte Intelligence Hub, som kan brukes til å modellere og kontekstualisere data
- LLM/AI Agent: Dette kan for eksempel være LangChain, local GPT model eller Azure OpenAI agent
- SCADA-system: Som Proficy iFIX for å visualisere eller iverksette anbefalinger.
AI tilpasset dine behov
Er du klar for å ta det første steget mot AI? Vi hjelper deg å finne bruksområder som er gjennomførbare og vil gi verdi, basert på hvor du befinner deg i dag. Ta kontakt med oss for en hyggelig prat!
Artikkelen er skrevet av Cameron Bolt, Product Specialist Process Optimization, Novotek Benelux.
