利用数据预测未来

与典型的生产计划和控制不同,结合人工智能(AI)的数据驱动应用程序通过利用多个来源的数据,帮助我们更全面地了解整个生产链。

与典型的生产计划和控制不同,结合人工智能(AI)的数据驱动应用程序通过利用多个来源的数据,帮助我们更全面地了解整个生产链。虽然工业互联爱尔兰西班牙比分网应用程序可以用于即时优化流程,但它们也允许我们预测即将发生的事情。

“未来成功的公司将越来越多地将决策建立在人工智能预测应用的洞察力上,”他强调说Jari Almi他是Valmet工业互联网副总裁。爱尔兰西班牙比分

“在实践中,这意味着,得益于基于人工智能的应用程序和机器学习,我们将有可能预测即将到来的变化和事件,根据预测的事件做出决策,并主动采取行动。这种方法适用于生产、维护和商业,”他解释道。

简单地说,高级分析的好处在于,它可以识别大量数据中的重复模式或事件链,从而导致未来的某个事件。通过识别这些模式,它可以预测何时可能再次发生相同的事件,并提前提醒用户。在未来,人工智能也可能会取代操作员,并自动填充系统中的最佳设定值。

走向更加自主的运营

“由于现有信息具有更强的预测性,通过预先计划活动并以更少的资源运行流程,可以更好地控制工厂或工厂的日常工作。这是一个根本性的变化,将导致一个更加自主的工厂。”

“如今,操作人员主要根据历史数据和他们对最佳运行参数和设定值的经验来运行机器。自动化系统提供了大量实时数据,但数据的使用主要局限于控制过程。这是因为人类不可能同时分析数千个数据点并识别其中的重复模式。在未来的工厂或工厂,将有可能管理和优化整个工厂的操作通过结合和分析来自不同来源的数据,通过数据驱动的应用程序,”Almi说。

利用多个来源的数据

在实践中,在工厂操作和整个价值链中有几个有用的数据源:包含大量设备和生产数据的机器和过程自动化系统,来自实验室的质量数据,维护管理系统和业务数据,包括企业资源计划和制造执行系统。

机器和过程自动化系统是一个关键的数据源。将这些数据与维护和业务数据相结合,将为使机器更加智能提供一个新的维度。

“在维美德,我们正在寻找连接配备先进传感器、控制和软件应用程序的维美德机械、系统和车队的方法。将数据与我们的工艺和机械技术相结合,将使我们能够利用主要工艺设备中的嵌入式智能,实现更可预测和自主的操作,”Almi解释道。

这种嵌入式智能将为每件设备提供更详细的状态,以及对维护和备件的需求。“我们希望减少计划外停机时间,优化维护。例如,当我们能够足够早地预测即将发生的机器故障时,维护团队可以在下一次停机之前主动计划所需的操作。防止设备故障的发生为客户带来了真正的商业价值。”

这允许从计划的设备维护转移到基于结果的维护。

“基于规定性分析,系统可以指示如何运行或修改机器,以确保安全地延长操作,直到下一次计划的维护休息时间。我们未来的愿景是让系统通过改变自身设置来适应预测的问题,从而自主地从检测到的问题中恢复。”

对整个生产链的整体看法

大数据分析和相关人工智能驱动应用的关键目标是从历史数据中学习,并更好地考虑所有交互,即使是在单个流程领域或整个更广泛的水平价值链中。与传统的主要在过程区层面调整和优化轧机的方法不同,其目标是理解和管理整个生产系统。

Almi说:“例如,在理想情况下,我们结合来自纸浆厂、造纸机和转换过程的数据,并应用整个工厂的运营控制解决方案,使客户能够优化整个工厂的制造成本、产品质量和生产力。”

工爱尔兰西班牙比分业互联网应用让我们能够预测未来。”

“多亏了新技术,我们可以对工厂的整个生产链进行建模,并相应地进行优化。当生产计划系统中有订单时,我们知道每个时刻该过程应该产生什么样的最终产品,并可以根据最终产品规格将最佳设定值级联到所有上游过程域。”

Almi解释说:“通过结合和利用来自多个磨粉机系统的数据,可以确定将进口原材料转化为最终可销售产品的最有利可图的方式。”

如何开始

从数据中寻找价值并开始开发的最佳方法是启动一个数据发现过程利用一批历史数据,例如来自工厂信息管理系统。数据发现使得发现已识别问题的根本原因成为可能,或者通过利用历史数据采取更全面的方法来发现生产过程中的改进潜力。通常情况下,数据发现需要六到八周的时间,Valmet的数据科学家和流程专家与客户的专家合作,从数据中获取所有信息。数据发现的结果不仅限于最终报告;通常,在此过程中还会创建数据驱动的咨询应用程序,以处理发现的改进机会。

“数据发现可以帮助客户了解已识别问题的根本原因,或者依靠大数据历史分析,对过程领域或工厂改进采取整体方法。从数据中了解导致特定事件的根本原因和事件链,使我们能够开发一种先进的算法,从在线数据中识别和预测相同的问题,”Almi解释道。

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“由于现有信息具有更强的预测性,通过预先计划活动并以更少的资源运行流程,可以更好地控制工厂或工厂的日常工作。这是一个根本性的变化,将导致一个更加自主的工厂,”阿尔米说。

维美德还使用积累的历史数据来验证为客户流程选择的咨询或预测应用程序的可行性。通过使用一批历史数据验证应用程序的可用性,双方可以快速、无风险地实现数据驱动的应用程序。一旦验证了这一点并且结果一致,就可以通过实现数据连接和创建在线应用程序进入持续服务阶段。因此,最后一步是将应用程序整合到客户的日常操作中,以支持性能和可靠性开发。

“在过去的几十年里,我们一直在将客户的生产流程数字化。现在是时候采取另一个步骤,利用来自数字化流程的数据进行流程和业务的数字化转换。根据我们的经验,当公司采用包含人工智能的新的数据驱动应用程序时,变更管理发挥着关键作用。虽然数字化是技术驱动的,将模拟系统转换为数字系统,但数字化更多的是利用数据和最新技术使流程更高效,并实现新的商业模式。因此,数字化总是与人的角度有关。如果新的咨询应用程序和其他技术推动者没有与日常运营和流程正确集成,就不可能从变化中实现预期的价值水平。”

Almi指出,向更加自主的工厂转移将突出运营商能力的重要性,而不是放弃它们。

“运营商必须能够理解整个系统是如何工作的,因为他们将有更广泛的工具可供使用。他们将比过去更负责生产过程的可靠性、性能和质量优化。据预测,最近的发展和数字化将使传统的生产线组织逐步转变为真正的流程管理模式。”

可预测性提高效率

总而言之,人工智能将在未来的工厂或工厂中发挥重要作用但要取代专家的角色还需要很长时间。通过敏捷开发方法,让人们使用新技术,可以获得最佳结果。与试图一次性解决所有问题的多年发展项目不同,应该逐步探索新的机会,并通过在前进中学习来实现未来更自主的工厂的愿景。

“最终,让我们的客户转向自动工厂或工厂将大大提高生产过程的效率。磨坊和工厂将能够更经济有效地运营,减少原材料的使用,并在工艺和工厂层面提高产量。最终目标是,结合人工智能的数据驱动应用程序将与过程自动化和其他工厂控制系统相融合,并接管控制设定值,以优化整个工厂的制造成本、产品质量和生产率,”Almi总结道。

维萨·普斯卡利
Tomi Parkkonen

文章发表于Forward杂志2019年3月

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