AVEVA Asset Performance Management
AVEVA™ Predictive Analytics (korábbi PRiSM)
Meghibásodás-előrejelzés segítségével növelheti berendezései rendelkezésre állását
Az AVEVA Predicitve Analytics egy dobozos, mesterséges intelligenciát használó, no-code, diagnosztikai alkalmazás, melynek segítségével hetekkel, akár hónapokkal előre lehet jelezni a kritikus berendezések potenciális meghibásodásait. A megoldás segítségével prediktív karbantartási programot lehet megvalósítani, melynek segítségével csökkenthető az előre nem tervezett állásidő, növelhető a berendezések rendelkezésre állása.
A kihívás már nem a mesterséges intelligencia fejlesztése, hanem annak demokratizálása, olyan eszköz fejlesztése, aminek a kimeneteit a felhasználó értelmezni tudja és folyamataiba építve fel tudja azt használni.
Áttekintés
Architektúrájának köszönhetően a rendszer gyorsan implementálható, könnyen sablonosítható és skálázható, berendezés típus és gyártó független, valamint könnyen integrálható más irányítástechnikai és üzleti rendszerekkel. Kínál on premise vagy felhő alapú telepítést is. Monitorozhat egyetlen vagy akár több száz, földrajzilag szétszórt berendezést is.
No-code megközelítésének köszönhetően dobozos formában kínál mesterséges intelligenciát használó megoldást, nincs szükség data scientist-re a használatához. Fejlett és intuitív hiba diagnosztikai modult és eset kezelő felületet biztosít, ezzel téve hatékonnyá az előforduló meghibásodások analízisét (anomáliák szenzoronkénti analízise, potenciális hibaok predikció, RCA – root casue analysis, RULE – remaining useful life estimation) és utókövetését.
Megoldás
Fejlett diagnosztikai megoldás, amely mesterséges intelligencia segítségével képes a kulcsfontosságú berendezések potenciális meghibásodásait hetekkel, hónapokkal előre jelezni. A rendszer folyamatosan értékeli a berendezések pillanatnyi állapotát és működését. A mesterséges intelligencia segítségével historikus adatok alapján felépített üzemelési profilokkal összehasonlítva képes az egészséges üzemállapottól való eltéréseket detektálni. Ezek az eltérések későbbi meghibásodások korai jelei lehetnek, melyeket időben azonosítva a berendezések váratlan meghibásodása elkerülhető, várható élettartamuk előre jelezhető.
A hagyományos SCADA rendszerekben konstans riasztási limitek vannak, ezek elérése esetén gyakran már megsérült a berendezés, elkerülhetetlen a kár vagy a leállás. A Predicitve Analytics ezzel szemben képes a helyes állapottól való eltérést, valamilyen trend kialakulását jelezni, ezzel időt biztosítva az esetleges hiba korai kivizsgálására és adott esetben javítására.
Prediktív monitorozás demonstráció
Az alábbi linken található videó egy gyakorlati példán keresztül mutatja be, hogyan lehet az AVEVA Predictive Analytics által észlelt lehetséges meghibásodásokat a diagnosztikai eszközökkel analizálni, valamint a beépített eset kezelés segítségével utókövetni.