Künstliche Intelligenz

Integriertes Toolkit für multivariable Prozessmodellierung

Statistische Prozessmodelle mit maschinellen Lernfähigkeiten gehören zum Kern von Industrie 4.0.

Vorhersagemodelle

Daten sind das neue Öl – die Raffination schafft den wahren Wert

With dataPARC’s integrated process modelling module – PARCmodel – you can build models quickly and without extensive knowledge of mathematical algorithms. The results are saved in the system as calculated variables and can be used and combined with any other application as a calculated tag.

Es gibt zwei Hauptanwendungsfälle für Vorhersagemodelle: die Vorhersage von Eigenschaften, die sonst nicht kontinuierlich gemessen werden können, und die Verwendung eines digitalen Zwillings zur Überwachung von Schlüsselprozessen, Prozessanlagen oder Instrumenten.

Für das erste ist ein typisches Beispiel eine Qualitätseigenschaft, die in den Labortests von Rollenproben gemessen wird, wie etwa die Zugfestigkeit. Sie können ein lineares statistisches Modell erstellen, das Ihnen die Korrelationsdynamik verschiedener Prozessparameter mit der Qualitätseigenschaft aufzeigt. Das ermöglicht dann die Weiterentwicklung von Algorithmen, die Ihnen helfen, die Produktqualität auch zwischen den Proben stabil zu halten, und sagt Ihnen auch, ob die Probe nicht repräsentativ für das gesamte Produkt ist.

Sie können auch ein Modell erstellen, um die Nennleistung eines Prozesses, einer Prozessausrüstung oder eines Instruments zu beschreiben. Sobald Sie das Modell erstellt haben, um die Leistung unter normalen Bedingungen zu beschreiben, können Sie damit beginnen, die tatsächliche Leistung im Vergleich zum Modell kontinuierlich zu überwachen. Die Abweichungen können dann Alarme auslösen, die per SMS und E-Mail an die entsprechenden Systeme und Personen verteilt werden, um Korrekturmaßnahmen zu aktivieren.

Vorteile

  • Reduzieren Sie die Variabilität durch proaktive Operationen
  • Kennen Sie Ihren Prozess, lernen Sie Zusammenhänge und Dynamiken kennen

 

  • Schneller Modellbau ohne umfangreiche Mathematikkenntnisse
  • Überwachen Sie Ihre Anlagen, um Leistung, Sicherheit und Effizienz des Wartungsprozesses zu verbessern

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Ein integrierter Whole-of-Mill-Ansatz, der neue Ebenen der Prozessoptimierung erschließt

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