Ihnen steht nun eine aktualisierte Version von AVEVA Predictive Analytics, der Softwarelösung für KI und maschinelles Lernen, zur Verfügung. Die Anwendung vergleicht Anlageninformationen nahezu in Echtzeit mit der Anlagenhistorie, um den Anwender auf Abweichungen von den normalen Betriebsbedingungen aufmerksam zu machen. Sie kann Betreiber benachrichtigen, wenn ein Gerät eine schlechte Leistung erbringt oder auszufallen droht. Unternehmen nutzen AVEVA Predictive Analytics, um Anlagenprobleme schon Tage, Wochen oder Monate vor dem Ausfall zu diagnostizieren - und so ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden, die Anlagenauslastung zu erhöhen und die Marktanforderungen zu erfüllen.
AVEVA Predictive Analytics nutzt künstliche Intelligenz, fortschrittliche Mustererkennung und hochentwickelte Data-Mining-Technologien. Überwachen Sie eine einzelne Anlage, ein bestimmtes Werk oder Tausende von dezentralen Anlagen an Hunderten von Standorten. In die neue Version der Software ist das Feedback der weltweit größten Betreiber zentraler Überwachungszentralen eingeflossen, um die Software in großem Umfang einsatzfähig, nutzbar und wartbar zu machen.
Was ist neu in dieser Version?
- Erkennung von Sensorfehlern. Im Durchschnitt ist ein Viertel aller von AVEVA Predictive Analytics erkannten Probleme auf Sensorfehlfunktionen zurückzuführen, deren Behebung Wochen dauern kann. Die neuen konfigurierbaren Sensoranalyseregeln informieren über fehlerhafte Sensoren und schließen sie von Berechnungen und Modellen aus. Treffen Sie Ihre Entscheidungen sicherer, wenn Sie darauf vertrauen können, dass Ihre Ergebnisse nicht durch Sensorfehlfunktionen getrübt werden.
- Prognosen für die Abschätzung der Restnutzungsdauer (Remaining Useful Life Estimation / RULE). Wenn Sie wissen, wann ein Gerät ausfallen oder das Ende seiner Lebensdauer erreichen könnte, können Sie fundiertere Wartungsentscheidungen treffen. Unsere neue RULE Prognose prognostiziert den Zeitpunkt für den Austausch oder die Überholung einer Anlage unter den aktuellen Betriebsbedingungen. Das System bewertet die Zeitspanne und den Abstand bis zum Erreichen einer Ausfallschwelle (z. B. Lagertemperatur, Filterdifferenzdruck, Vibrationen), so dass Sie die Betriebsbedingungen anpassen oder bei Bedarf eine Wartung planen können.
- Asset Framework-Adapter für AVEVA™ PI System™. Um eine unternehmensweit eingesetztes AVEVA Pi System einfacher integrieren zu können, enthält diese Version einen AVEVA PI System Asset Framework Real-Time Service. Die Asset-Framework-Funktion identifiziert Tags auf der Grundlage verschiedener Merkmale oder der Zuordnung zu Vorlagen. Für AVEVA Predictive Analytics sorgt der neue Adapter für Konsistenz über mehrere Assets desselben Typs hinweg und reduziert so Fehler bei der Modellkonfiguration. Außerdem wird die Wartbarkeit des Systems durch die Trennung der Konfiguration von AVEVA Predictive Analytics-Modellen von der Tag-Bereitstellung in AVEVA PI Servern drastisch verbessert.
Benutzerfreundliche Analyse, der Industrieunternehmen bereits vertrauen
Die Modelle von AVEVA Predictive Analytics zeigen an, welche Sensoren von den normalen Bedingungen abweichen, einschließlich des Ausmaßes dieser Abweichung für jeden Sensor. Die Anwendung vereinfacht die Fehlererkennung durch die Visualisierung von Trends, und AVEVA hat diese so gestaltet, dass sie benutzerfreundlich ist. Mit vorgefertigten Modellvorlagen dauert die Modellerstellung nur noch Minuten statt Stunden, und die Modelle sind leicht zu reproduzieren. Insgesamt benötigen Sie weniger Fachwissen und Domänenkenntnisse, um die Anwendung auszuführen.
Die Software wurde entwickelt um die Nutzung von KI zu demokratisieren. Die neue Fehlerdiagnoseansicht erleichtert die Identifizierung möglicher Fehler auf eine intuitive visuelle Art und Weise, so dass das die Mitarbeiter die für Wartung und Zuverlässigkeit der Anlagen verantwortlich sind, die möglichen Fehlerbilder besser verstehen können, und bietet vorgeschriebene Maßnahmen, um das Problem in einer Inspektion zu bestätigen. Mit dieser Software können Sie Ihre Abhängigkeit von Data Scientists bei der Interpretation der Ergebnisse verringern, was die Behebung von Anlagenproblemen verzögern kann.
Vorgeschriebene Maßnahmen für das gesamte Unternehmen
Angesichts des Arbeitskräftemangels und der Tatsache, dass eine Generation von Arbeitnehmern in den Ruhestand geht, suchen Unternehmen nach digitalen Lösungen, um die Arbeitsanforderungen zu erfüllen. AVEVA Predictive Analytics kann dabei helfen - mit vorgeschriebenen Maßnahmen für Anomalien. Die neuen Trendfunktionen und die Integration der gewonnen Erkenntnisse, durchgeführte Tätigkeiten und Kommentare in das Casemanagement-System geben zukünftig einen schnellen Überblick auf einer Seite. Für jede Fehlersignatur bietet die Bibliothek der möglichen Fehlerursachen spezifische Aufgaben, die Mitarbeiter ergreifen können, um die Auswirkungen des Fehlers abzumildern oder in ganz zu verhindern. Die Mitarbeiter können ihre Aktivitäten während eines Alarms protokollieren und auf diese Weise eine Wissensdatenbank erstellen, auf die bei ähnlichen Anomalien in der Zukunft zurückgegriffen werden kann. Die Anwendung kann ein Lernwerkzeug für neue Mitarbeiter oder ein Mittel zur kontinuierlichen Verbesserung werden. Mit dem integrierten Workflow der Anwendung können Sie Alarme von der Entstehung bis zur Lösung verfolgen.
