Sytuacja biznesowa
Nieplanowane przestoje i brak wczesnych sygnałów o zagrożeniach
Nieplanowane zatrzymania linii produkcyjnych generują bezpośrednie i pośrednie koszty operacyjne. W wielu przypadkach zdarzenia te są poprzedzone odchyleniami parametrów procesu, które nie są wykorzystywane w modelu decyzyjnym.
zamiast działania wyprzedzającego
Jak wygląda ta sytuacja w praktyce
Proces jest monitorowany, a dane są dostępne w systemach produkcyjnych, jednak ich wykorzystanie ogranicza się głównie do raportowania i analiz historycznych. W praktyce oznacza to:
•
podejmowanie decyzji po przekroczeniu wartości granicznych,
•
realizację przeglądów według stałych harmonogramów, bez uwzględnienia rzeczywistego stanu technicznego,
•
brak systematycznej analizy sekwencji zdarzeń poprzedzających awarie,
•
ograniczoną możliwość planowego zatrzymania linii w optymalnym momencie.
Model działania ma charakter reaktywny. Dane wspierają ocenę przeszłości, lecz nie są wykorzystywane do przewidywania zdarzeń krytycznych.
utrata mocy produkcyjnych i niewykonanie planu
zwiększone koszty utrzymania ruchu oraz interwencji awaryjnych
straty materiałowe związane z przekroczeniem parametrów krytycznych
destabilizacja harmonogramów produkcji i dostaw
ograniczona przewidywalność wyniku operacyjnego
Nawet częściowe przejście z modelu reaktywnego do wyprzedzającego może istotnie obniżyć koszty przestojów oraz zwiększyć stabilność procesu.
Jak podchodzimy do diagnozy
Diagnozę rozpoczynamy od analizy danych procesowych oraz historii zdarzeń eksploatacyjnych.
kompletność i jakość danych z czujników oraz systemów sterowania
charakter i częstotliwość odchyleń parametrów
powtarzalność wzorców poprzedzających zdarzenia krytyczne
obecny model decyzyjny w obszarze utrzymania ruchu
Celem jest określenie, czy możliwe jest wyodrębnienie mierzalnych sygnałów wyprzedzających oraz oszacowanie ich potencjalnego wpływu na koszty przestojów i efektywność operacyjną.
Technologia i architektura rozwiązania
W projektach ograniczających nieplanowane przestoje stosujemy modele predykcyjne oraz algorytmy detekcji anomalii analizujące dane procesowe w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Typowa architektura obejmuje:
Dane wejściowe
dane z czujników i systemów sterowania
Przekształcenie danych
warstwa standaryzacji i przetwarzanie danych
Modele analizy wzorców
i sekwencji zdarzeń
Sygnał ostrzegawczy
lub rekomendacje decyzji serwisowej
Rozwiązanie jest integrowane z istniejącą infrastrukturą produkcyjną i systemami utrzymania ruchu. Modele podlegają ciągłemu monitorowaniu jakości predykcji oraz okresowej kalibracji.
Redukcja strat w procesie wypalania aluminium
Analiza danych procesowych w przemyśle
Zakład produkcyjny ponosił straty materiałowe i doświadczał przestojów związanych z przekroczeniem temperatur krytycznych w procesie technologicznym.
Wdrożono predykcyjne sterowanie procesem bazujące na modelach uczenia głębokiego – monitorujące i identyfikujące moment zbliżania się do wartości krytycznych. System ma za zadanie wesprzeć decyzję o interwencji.
Identyfikacja osiągnięcia temperatury krytycznej w czasie krótszym niż 3 minuty od rzeczywistego zdarzenia, co umożliwiło szybszą reakcję i ograniczenie strat materiałowych.
Contact
Rozmowa to pierwszy krok do rozpoznania potrzeb organizacji i oceny zasadności projektu.
Umów konsultację
