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AFRY e-DAP

Modellazione predittiva attraverso l'analisi dei dati

Di cosa si tratta? Arrow pointing right

La sfida

Le sfide del cambiamento climatico e della digitalizzazione ci costringono a ripensare il modo in cui viviamo, lavoriamo, ci spostiamo, consumiamo e gestiamo le imprese. La trasformazione digitale offre ai nostri clienti enormi opportunità di modernizzazione nelle aree della pianificazione tecnica e delle operazioni.

La soluzione: liberare il potenziale nascosto

State cercando una soluzione che vi aiuti a prevedere le esigenze di manutenzione, ottimizzare i processi e gestire la produzione?
AFRY e-DAP è una piattaforma web di gemelli digitali basata su cloud Azure che utilizza i dati del campo in tempo reale per aiutarvi a prendere decisioni efficaci.

AFRY e-DAP
Come funziona? Arrow pointing right

Una piattaforma web digital-twin che utilizza i dati del campo in tempo reale

AFRY e-DAP è una piattaforma end-to-end digital-twin che ottimizza il funzionamento e la manutenzione dei componenti chiave degli impianti e dei processi centrali nelle operazioni industriali a livello virtuale. Attraverso la capacità di raccolta dei dati abilitata dalla tecnologia di misurazione dei processi, accoppiata alla tecnologia avanzata di rete e di archiviazione IdD, la piattaforma fornisce un ambiente di lavoro in cui i clienti possono raccogliere quantità quasi inesauribili di dati operativi in serie temporali e ricavare intuizioni per le operazioni e la manutenzione attraverso il machine learning.

AFRY e-DAP può essere distribuito come strumento web app in ambienti industriali, di servizio e di infrastruttura per supportare le seguenti aree:

  • Manutenzione operativa (predittiva)
  • Controllo della produzione
  • Pianificazione e ottimizzazione dei processi
  • Gestione del ciclo di vita

L'esperienza combinata di AFRY nella pianificazione, nella simulazione e nell'analisi dei dati vi aiuta a valutare i dati dei test operativi e di laboratorio e ad estrarre i vantaggi aziendali dalle informazioni nascoste.

AFRY e-DAP digital twin
I dati in tempo reale di un impianto di trattamento delle acque reflue alimentano il Digital Twin
Qual è il vantaggio? Arrow pointing right

Analisi dei dati su misura per supportare il processo decisionale

La piattaforma virtuale di analisi dei dati vi aiuta a prendere decisioni informate in anticipo e a massimizzare l'efficienza e la resilienza per ridurre i rischi e ottimizzare i costi operativi.

AFRY e-DAP-Graph_english
Dalla semplice statistica alla tabella panoramica personalizzata con dati di campo in tempo reale

 

AFRY e-DAP è adattato alle vostre esigenze e facile da usare:

  • Utilizzare le risorse cloud Azure di AFRY tramite web app: utilizzare le risorse cloud Azure di AFRY per accedere ai vostri progetti protetti.
  • Create diagrammi di flusso dei vostri processi operativi: Identificate o etichettate i sensori nelle vostre operazioni e controllate il trasferimento dei dati alla piattaforma centrale AFRY e-DAP.
  • Controlla l'immissione costante di dati in tempo reale sul campo: Ottenere informazioni affidabili attraverso l'immissione costante di dati tramite sensori collegati al gateway IdD sul campo.
  • Gestione avanzata dei dati: pre-elaborazione e pulizia dei dati, incluso il rilevamento e l'eliminazione degli outlier, utilizzando una varietà di strumenti.
  • Esegui semplici calcoli statistici e usa l'apprendimento automatico avanzato: personalizza l'output per soddisfare le tue esigenze - dalle semplici statistiche all'analisi avanzata dei dati.
  • Adattate il vostro ambiente di lavoro alle vostre esigenze: I risultati del Digital-Twin sono presentati su un pannello riassuntivo e possono essere interrogati per nuove condizioni operative.
Dove si applica AFRY e-DAP? Arrow pointing right

Lo sapevate?

AFRY e-DAP aiuta i nostri clienti nei seguenti compiti:

  • Controllo della produzione: ti aiuta a trovare soluzioni nella gestione dei rischi nel tuo impianto;
  • Pianificazione e ottimizzazione dei processi: approfittate dell'esperienza di AFRY per progettare la vostra attività di analisi dei dati.
  • Manutenzione operativa (predittiva): vi aiuta a prendere misure preventive per evitare problemi di risoluzione dei problemi.
  • Gestione del ciclo di vita: informa sull'efficienza e l'affidabilità del sistema.

Volete scoprire il potenziale della vostra operazione attraverso una soluzione su misura - da utilizzare nelle piattaforme esistenti o come caratteristica aggiuntiva? Contattate il nostro team di esperti oggi stesso per sapere come AFRY e-DAP può aiutarvi a fare proprio questo.

Qualità dell'aria nella galleria di base del Gottardo

Misurare la qualità dell'aria nel tunnel e prevedere l'impatto a lungo termine sull'integrità delle strutture del tunnel: 57 km di tunnel, gestiti e mantenuti in modo intelligente con AFRY e-DAP, la nostra piattaforma di analisi dei dati tecnici.

AFRY e-DAP aiuta il nostro cliente a prevedere gli effetti delle condizioni meteorologiche esterne e a controllare in modo intelligente la circolazione dell'aria nel tunnel senza essere sul posto: Il "Tunnel Digital Twin" è usato come motore per controllare le condizioni climatiche nel tunnel.

La piattaforma genera previsioni della temperatura e dell'umidità dell'aria nei tubi del tunnel, in base alla velocità del flusso d'aria e alla temperatura e all'umidità nella zona dei portali. La dipendenza della condizione dell'aria stagnante nei tubi del tunnel con una qualità dell'aria decrescente e le condizioni dell'aria esterna sono rese visibili sul pannello panoramico AFRY e-DAP.

GBT simulation
Previsione della temperatura dell'aria nel tunnel

Modellazione dei processi negli impianti di trattamento delle acque reflue

Gli impianti di trattamento delle acque reflue richiedono un attento monitoraggio dei parametri operativi, compresi l'afflusso e l'effluente, e misure pronte all'uso per rispondere a richieste esterne aumentate come la crescita della popolazione. Per far funzionare l'impianto in modo ottimale, gli operatori devono ottimizzare il consumo di energia così come il carico biochimico, la domanda di ossigeno e il contenuto di azoto, ecc.

La soluzione basata su AFRY e-DAP consiste in un processo di modellazione predittiva che include le seguenti fasi:

  • I dati operativi dell'impianto di trattamento delle acque reflue svizzero Estavayer-le-Lac sono raccolti ogni 5 minuti per un periodo di 10 anni.
  • Dopo un'accurata gestione dei dati, abbiamo applicato diversi algoritmi di apprendimento automatico per prevedere l'età del fango nell'impianto.

Significato per gli operatori degli impianti di trattamento delle acque reflue: miglioramento e ottimizzazione operativa, ottimizzazione del consumo di ossigeno in funzione della portata, della temperatura dell'acqua, del valore acido, del carico di azoto e di altri contenuti organici.

AFRY e-DAP WWTP
Previsione dell'età dei fanghi di depurazione nelle vasche di sedimentazione

Analisi delle cause alla radice e rilevamento delle anomalie nelle centrali elettriche

Tra i problemi che si verificano nelle centrali elettriche, le anomalie operative sono tra le più complicate: il sistema funziona normalmente fino a quando non si verificano inabilità insolite, causate da anomalie che sono difficili da rilevare. Questo può portare la produzione a fermarsi per un periodo di tempo più lungo, con conseguenti perdite, specialmente quando le misure di sicurezza sono colpite.

Con AFRY e-DAP, i nostri esperti hanno creato un modello per il rilevamento delle anomalie attraverso l'analisi delle cause profonde, in cui la dipendenza da ogni variabile viene attentamente valutata con un potente strumento interno di analisi delle cause profonde. Può essere usato in centrali elettriche, così come in impianti chimici e di processo.

AFRY e-DAP Energy Plant
Risultati di un'analisi della causa principale

Simulazione attraverso il gemellaggio digitale (SDT)

L'ingegneria assistita dal computer (CAE) ha sostenuto l'industria nella sua transizione da prove ed errori alla modellazione basata sulla fisica, ma poco è cambiato nella gestione e nello sfruttamento dei risultati della simulazione durante questo periodo. I modelli di business dei centri CAE erano quasi esclusivamente basati sulla fornitura di risultati di simulazione basati su casi, considerando poche condizioni operative aggiuntive.

La nuova soluzione di AFRY si basa su un nuovo paradigma di utilizzo dei dati fisici computazionali con l'apprendimento automatico per aumentare i database di simulazione per coprire una gamma più ampia di condizioni operative per una rapida risposta in loco. Il prodotto risultante da questa combinazione di considerazione delle leggi fisiche e della modellazione guidata dai dati si chiama Simulation by Digital Twins (SDT). Mentre il paradigma può anche essere usato in varie applicazioni CAE, gli esperti di AFRY lo hanno implementato nel contesto della fluidodinamica computazionale (CFD).

AFRY e-DAP Digital Twin
Simulazione CFD di un mulino a vento

Ottimizzazione del processo di cottura in un digestore di cellulosa

Gli operatori dei digestori di cellulosa affrontano la seguente sfida, tra le altre, nell'affrontare i problemi quotidiani:

  • Cambiamenti bruschi nel processo di separazione causati dal cambio di produzione portano a malfunzionamenti; il ripristino di condizioni stabili richiede molto tempo.
  • Ritardi più lunghi rendono più difficile per gli operatori e i controlli automatici compensare i cambiamenti.
  • Rischio di intasamento durante la vagliatura, consumo di prodotti chimici, trattamento delle acque reflue e qualità della pasta fuori specifica.

La nostra soluzione con AFRY e-DAP permette un processo di modellazione predittiva che consiste nelle seguenti fasi:

  • I sistemi dell'impianto raccolgono dati su alimentazione, produzione e funzionamento a intervalli di 5 minuti.
  • Dopo un'accurata pulizia dei dati e l'identificazione del sistema, la qualità della sostenibilità della pasta può essere modellata.

Questo porta ai seguenti effetti:
Possibilità di una maggiore separazione per una maggiore resa e riduzione del costo chimico e della domanda chimica di ossigeno nel trattamento degli effluenti.

AFRY e-DAP Pulp
Previsione del numero Kappa
Informazioni e demo Arrow pointing right
Djamel Lakehal - Head of Section Advanced Modelling & Simulation / BDM
Djamel Lakehal
Head of Section Advanced Modelling & Simulation / BDM

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Marcello Pavone - Head of Business Unit Civil Italian Area Switzerland
Marcello Pavone
Responsabile Business Unit Genio civile Svizzera italiana

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