Analytics, AI og Machine Learning
Ta i bruk en Analytics-løsning basert på AI og Machine Learning for å få nyttig informasjon om prosessdata, utføre avansert analyse og optimalisere produksjonen.
Hva er Analytics, AI og
Machine Learning?
En Analytics-programvare inkluderer ulike analyseverktøy, som bruker AI (kunstig intelligens) og Machine Learning for å hente informasjon fra prosessdata og utføre dataanalyse. Analytics-programvaren kan bearbeide historiske data, og bruker avanserte analyse- og modelleringsteknikker for å finne mønstre og forutsi fremtidige hendelser.
Dette gir deg et verktøy for å ta i bruk datadrevne strategier, identifisere risiko, forebygge problemer og optimalisere resultater.
Overvåk produksjonen og finn grunnårsaker til problemer som nedetid og kvalitetsavvik.
Benytt prediktiv analyse, simulering og digital tvilling-teknologi for å forutsi fremtidige hendelser.
Reduser forbruk og kostnader, og øk effektivitet, kvalitet og bærekraftighet.
Hvordan brukes Analytics, AI og Machine Learning i industrien?
1. Overvåke produksjonen
Første steg er å overvåke ytelsen til systemer og utstyr på anleggsgulvet, som PID-regulatorer og sensorer, for å oppdage prosessvariasjoner og sikre stabil drift.
2. Avansert analyse
Data fra anleggsgulvet analyseres for å avdekke årsaker til variasjoner i prosessytelse, kvalitet, vrak, nedetid eller andre utfordringer.
Prediktiv analyse
Ved hjelp av Machine Learning og avanserte algoritmer identifiseres mønstre i historiske data for å forutsi potensielle problemer før de oppstår. Eksempler på bruk av prediktiv analyse er:
- Vedlikehold: Forutsi når en maskin trenger service for å unngå uventet nedetid.
- Kvalitetskontroll: Identifiser når en produksjonslinje beveger seg utenfor spesifikasjoner, og juster parametere for å opprettholde kvaliteten.
- Lagerstyring: Forutse etterspørsel basert på tidligere trender, og optimaliser lagerbeholdningen for å redusere kostnader.
Med prediktiv analyse kan problemer adresseres før de får økonomiske eller operative konsekvenser. Dette øker driftssikkerheten, reduserer kostnader og forbedrer produktiviteten.
Rotårsaksanalyse
En Analytics-programvare kan analysere store mengder data, og identifisere de underliggende årsakene til avvik i produksjonsprosessen. Slik kan du automatisk finne parametere som påvirker output mest. Outputs kan være prosessytelse, kvalitet, nedetid eller annet. Eksempler på rotårsaksanalyse:
- Uforventet utstyrshavari: Identifisere en feil i en sensor, feilkalibrering av utstyr eller utilstrekkelig vedlikehold.
- Kvalitetsavvik: Oppdage variasjoner i råvarekvalitet eller ujevn temperaturkontroll i produksjonsprosessen.
- Økt energiforbruk: Finne ut at en pumpe eller annet utstyr opererer ineffektivt.
- Produksjonsstans: Oppdage at hyppige stopp skyldes feil bruk av utstyret.
Ved å løse rotårsaken til et problem, i stedet for symptomet, kan du forhindre gjentakelse av problemet og sikre stabil drift over tid. Det legger også til rette for kontinuerlig forbedring og proaktiv styring av produksjonsprosessen.
Feildiagnose
Analytics-programvaren kan gi detaljerte feildiagnoser og foreslå løsninger basert på historiske data fra tidligere hendelser.
- Sanntidsvarsler: Når en feil oppstår kan systemet umiddelbart identifisere hvilke komponenter eller prosesser som er berørt, og sende detaljerte varsler til operatørene.
Resultatet er redusert nedetid, kostnadsbesparelser og forbedret sikkerhet. I kombinasjon med prediktiv analyse kan feildiagnose også brukes til å overvåke potensielle feil før de utvikler seg.
3. Simulering
Simuler ulike scenarioer og vurder mulige utfall før du gjør endringer i den faktiske produksjonen. Ved hjelp av avanserte modeller og digital tvilling-teknologi kan simulering gjenskape produksjonsprosessen digitalt, og forutsi hendelser. Med simulering kan du:
- Optimalisere produksjonen: Test parameterjustering, som temperatur, trykk eller strømningshastighet, for å finne de mest effektive settpunktene.
- Risikoanalyse: Simuler potensielle feilscenarioer, som utstyrssvikt eller variasjoner i råvarekvalitet, og utvikle beredskapsplaner for å redusere risiko.
- Test ny teknologi: Evaluer nye produksjonsmetoder eller teknologi før de implementeres for å sikre at de gir ønsket effekt.
Simulering gir en trygg, effektiv og datadrevet metode for forbedring, og fjerner risikoen for kostnader og nedetid ved tilsvarende testing i den faktiske produksjonen.
4. Databasert beslutningsstøtte
Komplekse datasett tolkes ved hjelp av AI og Analytics og gir deg databasert beslutningsstøtte.
- Ta rett beslutning i sanntid: Systemet overvåker produksjonsprosessen kontinuerlig, varsler operatører om avvik og foreslår korrigerende tiltak.
- Strategisk planlegging: Historiske data kombineres med simulerte scenarioer, og legges til grunn for langsiktig planlegging av produksjonsprosessen.
- Forenklet kommunikasjon: Komplekse data presenteres lett forståelig via grafer, dashbord eller språkbearbeiding.
5. Optimalisering
De tidligere stegene gir grunnlag for å justere og forbedre produksjonsprosessen. Gjennom optimalisering kan du oppnå:
- Økt produktivitet: Unytt ressurser og kapasitet bedre, og reduser flaskehalser og tap.
- Høyere kvalitet: Produser varer av jevn, høy kvalitet gjennom å overvåke råvarer og prosesser. Reduser feilproduksjon og tilbakekallinger.
- Lavere kostnader: Identifiser ineffektive områder, og reduser nedetid og ressurforbruk.
- Bærekraftig produksjon: Reduser energiforbruk, vrak og karbonavtrykk, og oppfyll bærekraftighetskrav.
Guidebook
Machine Learning & Predictive Analytics Guidebook for Engineers
Du trenger ikke å være en Data Scientist for å bruke en Analytics-programvare. Last ned guideboken for en innføring i Machine Learning og Analytics.
Digital tvilling
En digital tvilling er en virtuell modell av en fysisk prosess, et system eller en enhet som brukes til å simulere, overvåke og optimalisere ytelsen til det fysiske motstykket. Den kombinerer sensordata, historiske data og avanserte analysemodeller for å gi innsikt i sanntid og prediktiv analyse.
Slik fungerer en digital tvilling
- Sanntidsdata: Samler data fra sensorer og systemer i den fysiske prosessen for å oppdatere den digitale modellen kontinuerlig.
- Simulering: Lar operatører teste ulike scenarioer og forutsi resultater uten å forstyrre den faktiske produksjonen.
- Prediktivt vedlikehold: Ved å analysere trender kan digitale tvillinger forutsi feil og behov for vedlikehold før det oppstår.
- Optimalisering: Hjelper til med å finne de mest effektive måtene å kjøre produksjonsprosessen for å redusere kostnader, energiforbruk og miljøpåvirkning.
Digital tvilling-teknologi er spesielt nyttig innen industriell produksjon, fordi det gir informasjon om komplekse faktorer som sikkerhet, kvalitet og kostnadseffektivitet. Vår leverandør, GE Vernova, er pioner innen digital tvilling-teknologi. I sin Analytics-løsning Proficy CSense tilbyr de Process Digital Twin, en digital tvilling spesielt utviklet for industriell produksjon.
Vår Analytics-programvare:
Proficy CSense
Proficy CSense fra er industriell Analytics-programvare spesielt utviklet for prosessingeniører. Den kombinerer data fra ulike datakilder, og bruker AI og Machine Learning til å analysere og optimalisere prosesser. Med Proficy CSense kan du identifisere problemer, oppdage årsaker og forutsi fremtidig ytelse, – uten å bruke kode.