Proficy CSense von GE Digital verwendet Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um Prozessingenieuren die Möglichkeit zu geben, Daten verschiedenster Fertigungsbereiche zu kombinieren, Probleme und deren Ursachen schnell zu identifizieren, die zukünftige Performance vorherzusagen und dadurch die Prozesseinstellungen zu optimieren, um den Durchsatz, die Qualität und die Effizienz der Produktionsabläufe kontinuierlich zu verbessern.
Abbildung aus CSense Datenimport / Mergen der Datenquellen
Proficy CSense ist ein für IngenieureInnen einfach bedienbares Werkzeug, welches auf die Anforderungen der Industrie zugeschnitten ist. Neben den Funktionen zur Analyse und Vorhersage von Ereignissen (CSense Troubleshooter) bietet die Software die automatische Erstellung von Digitalen-Zwillingen basierend auf Ihren Daten (CSense Architekt) und die Möglichkeit zur Ausführung der Modelle und Optimierungsalgorithmen in Echtzeit (CSense Runtime). Hierbei stehen diverse Schnittstellen wie z.B. OPC UA zu Verfügung, um direkt den Datenaustausch mit Ihrem System zu ermöglichen.
5-in-1: Mit Proficy CSense erhalten Sie fünf Funktionen in einer Softwarelösung
- Analyse
- Überwachung
- Vorhersage
- Simulation
- Optimierung & Steuerung / Regelung
Abbildung: Digitaler Zwilling in CSense
Mit Proficy CSense müssen Sie kein Data Scientist sein, um von den Vorteilen der Datenanalyse und KI/ML zu profitieren.
Für die Modellerstellung/Datenanalyse ist kein Coding erforderlich. CSense führt Sie schrittweise durch diesen Prozess.
Es besteht die Möglichkeit bestehende ML-Modelle / Scripts über ONNX in CSense zu integrieren oder den vollen Umfang von Python zu nützen.
Nutzen:
Nutzen Sie die künstliche Intelligenz und Maschine Learning, um die Prozessschwankungen in der Produktion zu minimieren und damit den Weg freizumachen hochqualitative Produkte herzustellen. Damit kann z.B. auf Schwankungen der Rohstoffqualität in Echtzeit reagiert werden. Oder Sie realisieren durch Optimierung von energieintensiven Regelkreisen, wie z.B. in Aufheizprozessen oder bei der Kühlung, große Einsparungen im Energieverbrauch. Weiters ermöglicht Machine Learning die Erstellung von Vorhersagen, um Verbraucher und Erzeuger intelligent zu schalten und Lastspitzen zu vermeiden bzw. Energie zielgenau zur Verfügung zu stellen.
- Erhöhung der Qualität Ihrer Erzeugnisse
- Senkung des Energieverbrauchs
- Erhöhung der Nutzungsdauer von Maschinen
- Vermeidung von Stillständen durch Predictive Maintenance
- Reduktion der Lastspitzen
- Bedarfsgerechte Steuerung von Maschinen
- Reduktion von Ausschuss
- Einsparung von Anlagenteilen durch virtuelle Sensorik
- Erkennen von schlecht eingestellten Regelkreisen
Ergebnisse:
Mit den erzielten Qualitätsverbesserungen, den Energie- und Rohstoffeinsparungen und der Durchsatzsteigerung spart Proficy CSense Geld und Ressourcen und trägt zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit und damit zum Erfolg Ihres Unternehmens bei.
- Verbesserung der Wettbewerbssituation
- Steigerung des Gewinns
- Schonung von Ressourcen & Klima
Referenzen:
„Es war ein Produktionsfehler. Wenn wir Probleme mit der Entwässerung haben, würden wir mehr Chemikalien hinzufügen, aber in diesem Fall sollte weniger hinzugefügt werden. Wir hatten gedacht, dass mehr Chemie in der Produktion besser wäre, aber mit CSense haben wir neue Erkenntnisse gewonnen. Jetzt können wir die Menge der eingesetzten Chemikalien reduzieren und somit den Ausschuss reduzieren – das senkt unsere Kosten. Dies ist eine wichtige Erkenntnis, von der wir sofort profitieren. “
Hr. Møller, Technischer Leiter bei Skjern Paper
“Einige Systeme sind einfach zu komplex und haben zu viele Variablen, als dass Betreiber sie optimal steuern könnten. In solchen Fällen benötigen wir die Unterstützung einer intelligenten, fortgeschrittenen Regelung, die mit den Komplexitäten unserer einzigartigen Probleme umgehen kann.“
Tim Spandiel, Manager bei Impala Platinum’s Base Metals Refinery
Sie haben niemanden, der sich bei Ihnen mit diesem Thema beschäftigen kann? Kein Problem - wir übernehmen gerne Ihre Data Science-Challenge.
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Nähere Informationen
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