Przeniesienie wydajności procesów przemysłowych na wyższy poziom dzięki wysokiej jakości, analizie danych i modelowaniu procesów.

Analiza danych jest doskonałym narzędziem zapewniającym prawidłowość w procesie przemysłowym. Wysokiej jakości analiza danych w kombinacji z dogłębnym zrozumieniem procesu to połączenie, które zapewnia mocną podstawę do zwiększenia wydajności procesu.

Podczas tworzenia cyfrowych bliźniaków (digital twins) operacji przemysłowych, konieczne jest również zrozumienie niewidocznych części procesów, szybkie reagowanie na zmiany i automatyzacja przynajmniej części procesu decyzyjnego. Trudno jest ocenić stan systemu, obserwując jeden proces, zwłaszcza jeśli reakcje są opóźnione, a zmienne są wzajemnie powiązane. Czasami oczekiwane rozwiązanie nie może zostać osiągnięte ze względu na ograniczenia innych części procesu lub negatywne synergie. Wymaga to wnikliwego zagłębienia się w dane za pomocą wielowymiarowej analizy statystycznej, oceny i optymalizacji modelu.

Procesy przemysłowe składają się z systemów, które oddziałują na siebie. Danymi z tych systemów mogą być sygnały pochodzące z urządzenia lub oprogramowania, dane z przepływów pieniężnych lub materiałowych, a także dziennik działań zarejestrowany przez operatorów.

Zwykle przy stosowaniu symulacji, uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji w operacjach przemysłowych, kluczową częścią jest wybór modelu. Jeśli jednak mówimy o dużych systemach składających się z wielu zmiennych, to modele te są zwykle rejestratorami danych (czarnymi skrzynkami) i wymagają analizy tylko na podstawie ich danych wejściowych i wyjściowych. Jeśli mówimy o procesach zależnych od czasu, reakcje mogą mieć opóźnienia, co sprawia, że ​​znajdowanie powiązań jest bardziej skomplikowane, a niektóre zmiany mogą ujawniać się jako losowe odchylenia w danych, nawet jeśli tak nie jest.

Złożona struktura i szum, powszechne w dużych zbiorach danych, powodują trudności w przetwarzaniu i wymagają dużej ilości obliczeń oraz potężnych algorytmów. Mogą zaistnieć sytuacje, w których wcześniejsze informacje nie są dostępne i w trakcie analizy należy zastosować podejście oparte na typowej czarnej skrzynce. W tym miejscu wiedza matematyczna łączy się z inżynieryjną.

Korzyści uzyskane ze stosowania cyfrowego bliźniaka (digital twin) procesów przemysłowych

Aby korzystać z zalet cyfrowego bliźniaka procesu, należy podjąć następujące kroki:

1. Zrestrukturyzować dane:

Analizę rozpoczynamy od restrukturyzacji danych, tak aby pasowały do metody analizy. Zwykle wymaga to dużo pracy, ponieważ brak wartości lub inne nieprawidłowości mogą powodować błędy. Na tym etapie analityk zapoznaje się z danymi.

2. Wybrać technikę analizy:

Po wstępnym przetworzeniu wybieramy odpowiednią technikę analizy do zastosowania w konkretnym procesie. Jeśli mówimy na przykład o danych szeregu czasowego o wielu zmiennych, możemy chcieć przeanalizować powiązanie z wektorowym modelem autoregresyjnym, analizą głównych składowych itp. Dzięki poprawnej analizie można oszacować parametry kluczowe dla analizowanego systemu, dostrzec nietypowe zachowania i stworzyć podstawy do kontynuacji.

3. Utworzyć model procesu:

Należy użyć parametrów oszacowanych w analizie do utworzenia modelu procesu, tak aby odpowiednie zmienne mogły być prognozowane lub ponownie dostosowane w celu uzyskania oczekiwanego wyniku.

AFRY łączy rozwiązania cyfrowe z wiedzą technologiczną w zakresie procesów

W AFRY Smart site w analizie danych nacisk kładzie się na operacje przemysłowe w miejscach realizacji projektów i u klientów, którzy zamierzają:

• rozwijać swoje procesy poprzez szacowanie wyników i wskaźników KPI

• poprawić komunikację i jakość podejmowanych decyzji dzięki lepszej sprawozdawczości
• lepiej zrozumieć swoje dane i możliwości ich wykorzystania.

Wykorzystujemy nowoczesne techniki - od sterowania predykcyjnego i prognozowania po uczenie maszynowe i rozwiązania sztucznej inteligencji, a także doskonale rozumiemy możliwość ich zastosowania w różnych procesach przemysłowych.

Tekst przygotowany przez: Martę Bieńkowską i Krzysztofa Lalka
na podstawie artykułu znajdującego się TUTAJ