Home Insights Industriell AI: 3 praktiska use case

Industriell AI: 3 praktiska use case

Undrar du hur AI faktiskt kan skapa värde i din industriella miljö? I den här artikeln tittar vi på tre praktiska use case för industriell AI.

Prediktivt underhåll

Med prediktivt underhåll kan du identifiera problem innan de uppstår. På så sätt kan du undvika oväntade utrustningsfel och driftstopp. Genom att analysera tidsseriedata som samlas in från sensorer, och lagras i en historikdatabas som Proficy Historian, kan maskininlärningsmodeller upptäcka tidiga tecken på problem. Det kan handla om onormala trender eller avvikelser från normala driftsförhållanden.


När väl modeller är tränade kan de köras i Edge-enheter eller i ett centralt system. Integration med SCADA-system som Proficy iFIX gör det möjligt att aktivera larm, sätta så kallade ”Health Scores” eller förenkla planering av förebyggande underhåll.

Det här behöver du för att komma igång:

Tidsseriedata från sensorer kopplade till kritisk utrustning
En historikdatabas för att samla och organisera data (som Proficy Historian)
Ett verktyg för maskininlärning och analys som kan bygga och implementera modeller (som Proficy CSense)
Integration med ett HMI/SCADA-system för att visualisera resultaten och generera aviseringar (t.ex. Proficy iFIX)

Prediktivt underhåll | Industriell AI
Energieffektivisering | Industriell AI

Energieffektivisering

Genom att använda AI för energieffektivisering kan du minska energiförbrukningen utan att det sker på bekostnad av anläggningens effektivitet. Genom att samla in sensordata i realtid och använda dessa för att träna en modell kan den förstå hur processen körs.

AI-modellen förutser de bästa inställningarna (t.ex. att justera börvärden) baserat på aktuella driftsförhållanden och systembegränsningar. Dessa inställningar skickas till SCADA-systemet, som sedan kommunicerar med hårdvara som PLC:er för att genomföra ändringarna. Processen körs kontinuerligt i en sluten slinga, på samma sätt som modellbaserad prediktiv reglering, och justerar sig hela tiden för att hitta den mest energieffektiva driften.

Det här behöver du för att komma igång:

Realtidsdata från energimätare och processensorer
En historikdatabas för att samla in och organisera data (som Proficy Historian)
En AI- och optimeringsmodell som kan föreslå börvärden (som Proficy CSense)
Ett SCADA-system för att ställa in börvärden och övervaka prestanda (t.ex. Proficy iFIX)

Koppla produktionsdata till språkmodeller

Tänk dig att du kan fråga fabriken: ”Varför går linje 2 långsammare än vanligt idag?”
Och få ett svar baserat på realtidsdata, historik och en förståelse för hur produktionen hänger ihop. Det är nu möjligt.


Med en MCP-server (Model Context Protocol), som till exempel Intelligence Hub från HighByte, kan kontextualiserad produktionsdata göras tillgänglig för en agent baserad på språkmodeller (LLM). Detta utvecklas med verktyg som LangChain eller LangFlow.


Agenten kan prenumerera på realtidsdata, historiska data och modellerade samband. Detta gör den kapabel att förstå det aktuella läget i anläggningen, generera insikter i naturligt språk och föreslå åtgärder. Svaren kan presenteras för operatörer eller skickas direkt till SCADA-systemet för vidare åtgärd.
Hela kedjan fungerar som en smart assistent: Den hämtar realtids- och historiska data, använder strukturerat resonemang och ger dig information du kan agera på. Detta skapar ett nytt lager av samarbete mellan människor och artificiell intelligens i industrin.

Det här behöver du för att komma igång:

Anläggningsdata: Sensorer, PLC:er och styrdata
Historikdatabas: Till exempel Proficy Historian som lagrar tidsseriedata
MCP-server: Som Intelligence Hub, som kan användas för att modellera och kontextualisera data
LLM/AI-agent: Detta kan till exempel vara LangChain, en lokal GPT-modell eller en Azure OpenAI-agent
SCADA-system: Som Proficy iFIX för att visualisera eller genomföra rekommendationer

MCP | Industriell AI

AI-lösningar anpassade efter dina behov

Vi är bara ett meddelande bort! Vi hjälper dig att identifiera användningsområden som är genomförbara och skapar verkligt värde, baserat på dina förutsättningar.

Artikel är skriven av: Cameron Bolt
Product Specialist Process Optimization, Novotek Benelux

Fler insights