bkv_vcm-3_webinar. bkv_vcm-3_webinar. bkv_vcm-3_webinar.
数字化的东西(物联网)

完善水业:没有博士学位的先进过程控制

根据国家仪器,在任何过程自动化和控制行业中,最广泛使用的控制算法是比例 - 积分 - 衍生物(PID)。PID控制已广泛采用工业控制市场,可追溯到尝试优化任何过程的开始。什么使PID算法/控制器在工程师和操作员之间最喜欢的风扇是算法在宽度和运行条件范围内的性质的强大性能。它的受欢迎程度也可以归因于其功能简单性,使控制工程师能够缩短其数学应用程序的学习曲线,同时以信心和效率操作PID控制器。

当流程工程师可以用开箱即用的控制流程,用户友好的机器学习(ML)技术作为螺栓,当时预先存在的PID控制器?对于一些人来说,这可能看起来像天空概念的馅饼,但随着计算能力持续增加,可能性的领域也是如此。机器学习将重写如何正确控制和调整PID环路以推动过程中的效率的定义。

PID循环优化和调整将能够在几分钟内处理大数据,通过机器学习网络驱动的工具和软件包,旨在在故障或无根据的过程变异性过冲之前检测和预测到设备水平的异常。立即想到今天用于可视化编程语言的标准软件包,或增强操作的敏捷性,并添加另一层预配置的代码免费,先进的分析和ML算法,以增加其当前产品。

预测分析,一个ML的子集是监视和分析大量资产传感器数据和其他不被考虑到今天的等式的其他变量的关键,或者在多变化的自动化控制过程中收集。通过适应智能基础架构的开发,最终用户可以接受基于Web和简单的ML技术,而无需聘请资源密集型,数据科学或顾问。

SCADA运营商,符合您的新副本:预测分析

对于监控和数据采集(SCADA)运营商来说,这些技术将成为一个24小时、7小时、实时的虚拟运营商。面向未来的先进过程控制解决方案将收集传感器数据用于现场分析,消除托管云解决方案和分析中的安全担忧。成功部署预测分析解决方案的关键是将云中生成的智能实时地推向边缘。没有可编程逻辑控制器(plc)、传感器和控制器上的中央处理器(CPU)过载,这些设备将具有嵌入式的、规划的、先进的算法,为您提供额外的马力和在地面上检测故障或实时优化当前的进程。这个副驾驶员将学习、检测和分类现有流程中的模式,使操作人员/工程师在将获取的知识转移到类似资产和流程的层次结构时,能够调整设定值以获得最优控制结果。这一概念或理论被称为“数字双胞胎”,该领域的所有大型工业巨头都松散地抛出了它的现实应用,也没有正确地定义它在提高推动收入的业务底线方面意味着什么。

收集数据和部署边缘机器智能的此过程是迭代的。在他或她吃饭,睡觉和重复那个周期时,并并行地想到它。采用同样的概念并将其应用于这些算法水平,只能更准确和充满信心,以便具有更多馈送到它的大数据的预测和优化决策。您的共同飞行员将创建和部署智能代理,这是先进的机器学习算法,主动监控您的早期失败,质量问题,安全问题和环境事件的过程中的重要领域。传统上,使用老龄化主题专家团队(中小企业),流程控制工程师和数据分析师现在已经被数字化成了额外的虚拟眼睛和耳朵,从未抱怨,生病,或者在毛巾上扔进毛巾艰难的。

先进的过程控制:未来的技术不是烟雾和镜子

与外部或不可预见的变量相结合的历史,现在和未来的数据尚未用于PID环路优化计算,直到机器学习的出现。工程师传统上诉诸自己的应用教育,调整控制器输入到最佳能力,以实现最佳的PID环路过程计算。先进的过程控制包含了监督和无监督的学习能力,将最先进的机器学习技术与操作员的输入相结合,以验证结果。消除了耗时的数据科学家共识的需求,高级过程控制将自动设置实现近完美PID环路所需的条件。

采用不可知论的方法来收集,加工和分析大数据

在实现用于过程自动化行业的预测分析解决方案时,应根据您的工业控制系统如何批判性曝光,采用混合方法,如云计算,雾计算和边缘计算。例如,需要选择可以使用各种第三方设备和数据库的模块化透明系统,从浮动传感器和压力传感器到现有的工作订单管理系统。这些相同的解决方案还必须实时处理数百万部署的算法,其中分层资产框架模仿历史学家基础架构已经运行的框架。高级过程控制应对现有基础架构进行可扩展和灵活的批量工业数据集合。工程战争客房应在开发用于设备和平台无障碍方法的解决方案,这些方法无缝,这些方法与原始的整合到关键的工业控制系统(IC),并能够处理当前的工业协议,转移在类似的植物和地点上的知识。

现在是时候破坏过程控制行业范式的时候了

先进的过程控制解决方案将使遗留驱动行业能够加速其数据收集和高级分析功能,超出曾经考虑的昂贵和资源密集的。理想的PID环路调谐,自动实时执行,职位制造公司和公用设施在其组织所有领域体验主要的竞争优势。AI IIOT技术背后的价值主张是它的能力:

  • 降低对昂贵的政府处罚的敏感性;
  • 提高能源效率,提高公众对保护努力的看法;
  • 加速投资回报(ROI)驱动劳动力和组织效率;
  • 减少生产浪费,优化原材料成本在储蓄上。

大数据是真实的,没有否认AI IIOT应用程序将继续呈指数级增强。那些能够管理这些流程优化模型,系统和应用程序的人将捕获最大的工业互联网(IIT)/高级过程控制派。迄今为止,很少有企业流程优化解决方案可以在一个伞下提供:

  • 从边缘设备到云的水平企业IOT管理;
  • 支持所有工业通信协议的数据收集;
  • 连接器到行业领先的实时数据历史应用程序;
  • 简单,无配置,预测分析软件,使得能够部署到业务输出的生产成熟ML模型;
  • 培训平台用于无限制的ML模型培训和在边缘创建;

有大型市场研究公司正在进行记录,说明世界的系统集成商最能定位,以弥合运营技术(OT)和信息技术(IT)筒仓之间的差距,并提供完整的流程定期解决方案,提供证明无与伦比的经济和经济他们的客户运营成功。

该解决方案支持框架将成为水产品中的第一个,提供简单的大数据收集,预测性维护和过程优化,在曾经的过程自动化和控制中的苛刻行业。