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AI简化了预测性洞察

EP编辑人员|9月18日,2020年

使用嵌入式分析的传感器的一个优点是通过HMI或其他形式的通知将预测数据传送到运营商的能力。

嵌入式分析进行数据科学家的工作,以帮助可靠性专业人员积极解决生产问题。

作者:Jennifer Mansfield, Rockwell 10bet在线娱乐Automation

你是否希望在生产停工和报废问题发生之前就能预料到它们的发生?

先进的制造分析可以帮助你预测诸如此类的问题,但直到现在,这项技术对许多公司来说都是不可行的。实现高级分析需要数据科学家的专业技能,需要花费大量的时间和精力来清理和组织数据。今天的进步使得这项技术可以在没有数据科学家的情况下完成更多繁重的分析工作。这让更多的公司能够接触到高级分析技术。

Predictive-Analytics技术是最新的例子。它使用人工智能(AI)来学习您的流程,构建模型,并为工人提供可行的预测分析。这可以帮助您在出现问题之前主动识别和解决生产问题。

预测,预防问题

分析技术与人工智能的一个关键应用是学习,然后持续监控您的操作和检测异常。如果检测到异常,该技术可以在问题出现之前提醒工作人员进行调查或干预。

例如,考虑到木制品工厂中的切割机。当机器上的刀片钝时,它会导致碎片。然后工人需要重新制作产品或完全废除。

基于人工智能的预测分析技术可以了解导致叶片变钝的过程和变量,如木材类型、进料速率和湿度水平。然后,通过持续观察过程,该技术可以帮助工人知道何时更换刀片发生分裂之前。

即使分裂不是一个常见的问题,预测分析仍然可以提供价值。例如,工人可能每三天更换一次刀片,但分析可以告诉他们,刀片实际上可以持续五天。这将帮助工人延长生产时间,降低维护成本。

考虑橡胶厂中的另一个资产,如搅拌器。它必须保持在特定的温度设定点,以保持橡​​胶产品的质量,并避免在产品的粘度到达无法挤出的点时所需的停机和清理。

预测分析工具可以监控从温度设定点的应用和点偏差。这将有助于工作人员更积极地管理资产 - 并在必要时进行行事 - 保护产品质量,并避免无计划的停机时间。

工程师甚至可以通过将分析技术中检测到的特定变化在其控制器或人机界面(HMI)中进行自动调整,进一步通过在分析技术中进行自动调整来进一步进行一步。例如,在混频器应用中,工程师可以在检测到异常时在控制器中编程特定的校正步骤。

使用虚拟传感器保存

虚拟或“软”传感器是将嵌入式分析工作的另一种有价值的方法。有时物理传感器并不实用。可能是传感器太昂贵,使手动读数与传感器过于时间和劳动密集型。当情况涉及物理测量的情况下,物理传感器也可能不足以失去完整性,通常由于环境条件。在这些情况下,预测分析可以使用现有数据来估计您从物理传感器获得的值。

良好使用虚拟传感器将在生产过程结束时。在某些成品上使用实际传感器几乎是不可能的,例如打包饼干。因此,工人需要将产品从一条线上拉出读取键变量,例如湿度。但这浪费了产品和劳动力。

虚拟传感器可以使用来自生产过程的变量,如喷雾器流量和干燥器燃烧器速率,来估计成品的湿度。添加虚拟传感器可以减少手动读数或特定过程调整的需要。

在没有数据科学家的情况下滚动

你如何在AI中执行和使用高级分析?该技术本身就是一个插入控制机箱的模块。一旦模块安装完毕,控制工程师就可以开始配置它。这包括选择该技术将建模和监测的输出,如温度、压力或其他遵循物理定律的变量。变量模型应该与产品质量、资产可靠性、报废或返工直接相关,以驱动财务影响。

工程师还确定了构建预测模型所需的输入变量。如果所使用的预测分析解决方案可以进行自己的数据清理,那么工程师在识别数据时可以撒更大的网。

模型建立后,通过训练模式建立模型的置信度。这个过程需要多长时间取决于应用程序的复杂性。在一个简单的处理单元中,它可以在30分钟内完成。

最后,该技术将学会正常操作,并可以开始预测流程中的问题。工作人员可以根据您的选择得到问题的通知,比如通过HMI或仪表板上的警报。

即使作为数字技术每天改变工业运营,也可以在控制系统中使用AI是深刻的开发。它分解了高级分析的障碍,并可以帮助提高运营,使您的企业能够更具竞争力。EP.

Jennifer Mansfield是罗克韦尔自动化,密尔沃基的业务发展经理(10bet在线娱乐Rockwell10bet在线娱乐automation.com)。作为一名拥有30多年经验的工业物联网策略师,她帮助客户整合其运营的所有方面,为其自动化系统打下坚实、相关的基础。10bet在线娱乐

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