استراتژی‌های تحلیل داده‌های PLC

آزادسازی ارزش پنهان: تحلیل پیشرفته داده برای سیستم‌های PLC و DCS

سیستم‌های کنترل صنعتی حجم عظیمی از داده‌های عملیاتی تولید می‌کنند. با این حال، اکثر سازمان‌ها تنها از اطلاعات سطحی استفاده می‌کنند. این راهنما تکنیک‌های پیشرفته استخراج بینش‌های عمیق‌تر را نشان می‌دهد.

واقعیت استفاده از داده‌های صنعتی

بسیاری از تولیدکنندگان تنها به ۳۰٪ از ارزش بالقوه داده‌های خود دسترسی دارند. الگوهای حیاتی در معرض دید پنهان می‌مانند. در نتیجه، فرصت‌های بهبود قابل توجه نادیده گرفته می‌شوند.

شناسایی شکاف‌های اطلاعاتی حیاتی

گزارش‌های سیستم کنترل استاندارد جزئیات زمینه‌ای حیاتی را از دست می‌دهند. برای مثال، خوانش‌های جریان موتور فاقد زمینه تاریخچه نگهداری هستند. علاوه بر این، پارامترهای فرآیند اغلب عوامل محیطی را شامل نمی‌شوند.

کشف الگوهای همبستگی پنهان

تحلیل‌های پیشرفته ارتباطات شگفت‌انگیزی بین سیستم‌ها را آشکار می‌کنند. کارایی پمپ ممکن است به دمای آب خنک‌کننده مرتبط باشد. بنابراین، تحلیل جامع روابط غیرمنتظره را کشف می‌کند.

اجرای تکنیک‌های تحلیل زمانی

بررسی سری‌های زمانی روندهای حیاتی عملکرد را نشان می‌دهد. فرسودگی تجهیزات الگوهای قابل پیش‌بینی دارد. همچنین، کیفیت تولید با چرخه‌های عملیاتی تغییر می‌کند.

استفاده از قابلیت‌های یادگیری ماشین

ابزارهای تحلیلی مدرن جریان‌های داده پایه را متحول می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی الگوهای ظریف ناهنجاری را شناسایی می‌کنند. علاوه بر این، آن‌ها مشکلات قابلیت اطمینان تجهیزات را پیش‌بینی می‌کنند.

پلتفرم تحلیلی یکپارچه بنتلی نوادا

بنتلی نوادا به‌طور یکپارچه چندین منبع داده را متصل می‌کند. سیستم آن‌ها مشکلات در حال توسعه را هفته‌ها قبل شناسایی می‌کند. بسیاری از مشتریان گزارش می‌دهند که تعمیرات اضطراری ۴۰٪ کاهش یافته است.

پرداختن به چالش‌های کیفیت داده

خوانش‌های نادرست حسگرها نتایج گمراه‌کننده ایجاد می‌کنند. کالیبراسیون منظم دقت اندازه‌گیری را تضمین می‌کند. همچنین، نرخ نمونه‌برداری بهینه تمام اطلاعات حیاتی را ثبت می‌کند.

استخراج هوش تجاری قابل اقدام

داده‌های عملیاتی را به توصیه‌های استراتژیک تبدیل کنید. فهرست‌های اولویت تعمیر و نگهداری خاص ایجاد کنید. علاوه بر این، استراتژی‌های بهینه‌سازی فرآیند توسعه دهید.

کاربرد واقعی: بهینه‌سازی نیروگاه

یک تأسیسات تولید حرارتی این تکنیک‌ها را پیاده‌سازی کرد. آن‌ها سالانه ۵٪ صرفه‌جویی در سوخت داشتند. همچنین، در دسترس بودن توربین ۸٪ بهبود یافت.

ساخت سیستم‌های بهبود مستمر

تحلیل داده باید به بهبودهای مستمر منجر شود. جلسات بازبینی عملکرد ماهانه برگزار کنید. علاوه بر این، نتایج ابتکارات بهبود را پیگیری کنید.

روندهای آینده در تحلیل صنعتی

فناوری دوقلوی دیجیتال در حال تحول استفاده از داده‌ها است. مدل‌های مجازی عملکرد دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند. این ابزارها نتایج را با دقت ۹۵٪ پیش‌بینی می‌کنند.

سؤالات متداول

اکثر شرکت‌ها چه درصدی از داده‌ها را واقعاً استفاده می‌کنند؟
تحقیقات نشان می‌دهد تولیدکنندگان معمولاً تنها ۲۵-۳۵٪ از داده‌های عملیاتی موجود خود را به طور مؤثر استفاده می‌کنند.

چقدر سریع می‌توانیم تحلیل‌های پیشرفته را پیاده‌سازی کنیم؟
بیشتر تأسیسات قابلیت‌های تحلیلی پایه را در عرض ۳-۴ ماه پیاده‌سازی می‌کنند. اجرای کامل معمولاً ۸-۱۲ ماه طول می‌کشد.

تیم ما به چه مهارت‌هایی برای تحلیل داده نیاز دارد؟
تیم‌ها به اصول سواد داده و آموزش ابزارهای خاص نیاز دارند. توانایی‌های تفکر تحلیلی نیز به همان اندازه مهم است.

آیا سیستم‌های قدیمی می‌توانند از تحلیل‌های پیشرفته پشتیبانی کنند؟
بله، بیشتر سیستم‌های قدیمی می‌توانند از طریق فناوری دروازه مناسب با پلتفرم‌های تحلیلی مدرن یکپارچه شوند.

چه بازگشت سرمایه‌ای می‌توانیم از استفاده بهتر از داده‌ها انتظار داشته باشیم؟
بیشتر سازمان‌ها از طریق کاهش زمان توقف و بهبود بهره‌وری، بازگشت سرمایه ۲۰۰-۳۰۰٪ را به دست می‌آورند.