Все більше виробників процесів звертаються до передового аналітичного програмного забезпечення. Розширене АПЗ звільняє час, щоб зосередитися на оптимізації процесів, усуненні несправностей і прогнозному технічному обслуговуванні. Тепер персонал заводу може проводити аналіз,що може дати їм впевненість у прийнятті обґрунтованих оперативних рішень.
Розширене аналітичне програмне забезпечення дозволяє організаціям підключатися до багатьох типів джерел даних і перетворювати інформацію на інформацію для прогнозного обслуговування та підвищення ефективності процесу. Такі вдосконалення дають змогу збільшити виробництво та покращити якість, безпеку та стійкість, що може призвести до довгострокової прибутковості.
Пропонуємо до перегляду три приклади використання передового аналітичного програмного забезпечення:
Випадок використання 1: Прогнозне обслуговування в масштабі( виробники процесів перейшли від моніторингу та реагування на проблеми, коли вони виникають, до використання даних і контексту для активного інформування про прийняття рішень)
Оскільки передова аналітична програма базується на хмарі, вона має більш ніж достатньо обчислювальної потужності для масштабування моделі від одного регулюючого клапана до тисяч клапанів по всій організації.
Випадок використання 2: Прогнозування кінця циклу каталізатора ( про те як команда інженерів компанії розрахувала та екстраполювала кілька регресійних моделей, щоб передбачити необхідну дату обслуговування.
Випадок використання 3: Оптимізація довжини пробігу.
Команда малих і середніх підприємств створила регресійну модель, використовуючи швидкість деградації, щоб прогнозувати, коли цілі виробництва будуть досягнуті, якщо не буде вжито жодних заходів. Далі вони порівняли це з альтернативною моделлю, яка включає процедури очищення від обростання, а потім розрахували кількість циклів очищення, необхідну для мінімізації загального часу на виготовлення заданого розміру замовлення. Як тільки це було виявлено, інженери створили золотий профіль для оптимальної кількості майбутніх циклів між процедурами видалення обростання.
Розгортаючи цю онлайн-модель в середовищі передових аналітичних додатків, персонал заводу міг відстежувати прогноз під час фактичного виробництва, щоб вказати, коли слід виконати наступну процедуру очищення.
Джерело: https://www.controleng.com/articles/advanced-analytics-improve-process-optimization/