Teollisten prosessien tehokkuuden nosto seuraavalle tasolle laadukkaan data-analyysin ja prosessimallinnuksen avulla
Data-analyysi on loistava työkalu teollisen prosessin säännöllisyyden varmistamiseksi. Laadukas data-analyysi ja syvä ymmärrys prosesseista on yhdistelmä, joka tarjoaa vahvan perustan prosessin tehokkuuden lisäämiselle.
Teollisen toiminnan digitaalisia kaksosia kehitettäessä on ymmärrettävä myös prosessien näkymättömät osat, reagoitava nopeasti muutoksiin ja automatisoitava ainakin osa päätöksenteosta.
Järjestelmän kokonaistilaa on vaikea nähdä seuraamalla vain yhtä prosessia, varsinkin jos reaktiot ovat viivästyneet ja selittävät muuttujat ovat korreloituneet. Joskus haluttua ratkaisua ei voida saavuttaa muiden prosessin osien rajoituksilla tai negatiivisilla synergioilla. Tämä edellyttää syventymistä dataan tilastollisella monimuuttuja-analyysillä, mallien arvioinnilla ja optimoinnilla.
Teolliset prosessit koostuvat järjestelmistä, jotka ovat vuorovaikutuksessa keskenään. Näiden järjestelmien tiedot voivat olla laitteesta tai ohjelmistosta tulevia signaaleja, tietoja raha- ja/tai materiaalivirrasta tai käyttäjien tallentama toimintaloki.
Mallin valinta on keskeistä, kun teollisessa toiminnassa sovelletaan simulaatioita, koneoppimista tai tekoälyä. Mikäli kyseessä on suuri useista muuttujista koostuva järjestelmä, nämä mallit ovat yleensä mustia laatikoita ja edellyttävät tietojen analysointia vain niiden syöttö- ja tulostedatan perusteella. Mikäli kyseessä on ajasta riippuva prosessi, reaktioissa voi olla viiveitä, mikä tekee korrelaatioiden löytämisen monimutkaisemmaksi. Jotkut muutokset saattavat näkyä datassa satunnaisina vaihteluina, vaikkeivat sitä olekaan.
Isoissa aineistoissa on yleensä monimutkainen rakenne ja häiriöitä, mitkä vaikeuttavat prosessointia ja vaativat paljon laskentaa ja tehokkaita algoritmeja. Saattaa olla ettei ennakkotietoja ole saatavilla, jolloin analyysissä on käytettävä tyypillistä mustan laatikon lähestymistapaa. Tällöin matematiikka ja tekninen asiantuntemus yhdistetään toisiinsa.
Hyödynnä digitaalisen kaksosen etuja teollisissa prosesseissa
Ennen kuin prosessin digitaalisen kaksosen edut saadaan käyttöön, tarvitaan seuraavat vaiheet:
- Järjestä data uudelleen:
Aloitamme analyysin järjestämällä data uudelleen siten, että se soveltuu itse analyysimenetelmään. Tämä vie yleensä suurimman osan työstä, koska arvot tai muut virheitä aiheuttavat poikkeamat saattavat puuttua. Tämän vaiheen aikana analyytikko tutustuu dataan.
- Valitse analyysitekniikka:
Esikäsittelyn jälkeen valitsemme sopivan analyysitekniikan tiettyyn prosessiin. Jos kyseessä on esimerkiksi monimuuttujainen aikasarjadata, saatamme haluta analysoida korrelaatioita jonkin autoregressiivisen vektorimallin, pääkomponenttianalyysin jne. kanssa. Oikealla analyysillä voidaan arvioida analysoidulle järjestelmälle tärkeät parametrit, havaita poikkeuksellinen käyttäytyminen ja luoda perusta seurannalle.
- Luo prosessimalli:
Käytä analyysin arvioimia parametreja prosessimallin luomiseen, jotta asiaankuuluvat muuttujat voidaan ennustaa tai säätää uudelleen kohti haluttua lopputulosta.
AFRY yhdistää digitaaliset ratkaisut laajaan prosessiteknologiaosaamiseen
AFRY Smart -tuotteessa data-analytiikan painopiste on teollisuuden projekteissa. Tuote on asiakkaillemme, jotka haluavat
- kehittää prosessejaan tulosten arvioinnilla ja tavoiteseurannalla
- parantaa viestintää ja päätöksentekoa paremmilla raporteilla
- ymmärtää datan käyttömahdollisuudet
Hyödynnämme nykyaikaisia tekniikoita ennakoivasta ohjauksesta koneoppimiseen ja tekoälyratkaisuihin, ja hallitsemme myös niiden soveltamisen erilaisiin teollisiin prosesseihin.
