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使用您生成的数据

EP编辑人员|2021年10月1日

要获取资产的整体概述,请整合来自OT/IT/ET系统的信息,并将相关零件存储在上下文化的数据模型中。这使得可以可视化和激活最佳设备操作,以获得最佳的总体过程结果。

为了从AI/ML技术中受益,请分解孤立的孤岛,这些筒仓分离出未使用但有价值的数据。

如ARC咨询小组的行业专家(波士顿,平均工厂的平均工厂所产生的数据的不到27%)(arcweb.com)。通常,其余的73%的数据(由植物过程控制系统作为高频操作控制(OT)数据产生的数据,都放在历史学家中,很少使用。

在公司的一般业务或IT系统中,还有大量其他有价值的功能数据,还有更多的工程系统(ET),涵盖了各种资产的特定设计信息。除了很少使用外,所有这些数据通常都散布在几乎没有或没有交叉引用的单独的孤岛和网络中。

解锁机会

这就是黄金机会所在的地方,我们现在可以使用新的软件平台来解锁,以简化OT/IT/ET数据的更好收敛和分析。这些好处可能会令人印象深刻,例如现有资产的较高生产率,由于预测维护实践,更安全的运营,减少的能源和其他原材料投入以及较低的环境影响,因此停机时间较小。

通过更好地收敛OT/IT/ET数据,我们的意思是将以前单独的元素汇总在一起,这些元素现在已经简化和集成,以使它们无缝进行。为了实现这一目标,我们在数据湖中积累了所有OT,IT和ET数据。接下来,在特定于行业的数据模型中进行上下文化和存储相关数据,例如制造或塑料挤出。然后应用高级分析和工业AI算法来识别以前看不见的相关性。

工业人工智能(AI)可以在识别这些模式和做出过程预测方面发挥重要作用。术语AI和ML(机器学习)通常可以互换使用,这可能会令人困惑。人工智能是通过将人工智能嵌入其中的机器和物理系统智能的总体科学。ML是AI的子集,它涉及系统通过自学学习随着时间的流逝而获得知识的,以变得更聪明,更可预测,而无需人工干预。

例如,考虑电动机,这是一种必不可少的无所不在的制造资产。在数据方面,我们有:

OT数据:电动机速度,振动水平和轴承温度是OT系统实时监控的典型参数,以报告电动机的性能。这通常来自自动化系统组件,例如PLC或DCS。10bet在线娱乐

IT数据:If we want to see things such as the motor’s maintenance history, when it was last serviced, how much has been spent on repairs, or if the right bearings are in stock, we must find it in various IT systems, usually somewhere in the ERP solution.

ET数据:有关电动机是否属于其设计速度限制,可以采取多少振动,安全的轴承的安全工作温度或应有的轴承寿命等因素的信息,全部都属于ET(或工程设计)系统。

要获取电动机的整体概述,请整合所有这些系统的信息,并将相关零件存储在上下文化的数据模型中。这允许可视化和激活最佳设备操作以获得最佳总体过程结果的能力。

整合至关重要

电动机只是一个例子。在一个大型制造工厂中,可以有数百个这样的资产执行多种功能,并在不同的工作条件下运行,具有不同的设计参数,所有这些都有存储在各种系统中的数据。广泛的OT/IT/ET集成和情境化对于获得植物的完整视图至关重要,并执行有价值的分析任务,以改善运营,资产完整性和绩效管理,安全性,可持续性和供应链功能。出现的是准确预测未来行为的模式,从而改善了过程性能。

我们一直在使用AI/ML来为运营,流程和资产提供更高程度的预测准确性和优化。将AI与深层工业领域的专业知识相结合,使运营商能够更有效,更可持续地运行其工业流程。

有几个障碍(有可能和其他障碍)阻碍了高级分析的实施。犹豫的最常见原因是感知的复杂性。人们错误地认为这比实现要困难得多。另一个是不正确的信念,即,要使用大数据,您必须做出巨大的资本支出,因为这是“全或全无”的承诺。不是。您可以从小步骤开始。其他原因可能是OT,IT和ET人之间缺乏合作,并且通常在许多工业领域中采用了新的数字工具。

事实是,无论您身在何处,都可以轻松加入这一数字挖掘旅程,使用过程控制,业务和工程系统中已经可用的数据和信号。EP

Rajesh Ramachandran,苏黎世ABB流程自动化的CDO(美国总部10bet在线娱乐位于休斯敦,abb.com),重点是实施新的策略,从制造公司的大量数据孤岛中获得更大的价值。他推动了创建新的数字平台的创建,这些平台简化了提取目标数据以成功预测结果并优化制造过程的任务。

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