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用3rd Gen AI方法驯服IIT数据的爆炸

IMC-2020演示文稿23:49分钟

由Dominic Gallello,Symphony Industrial Ai&Symphony Azimaai

资产可靠性和过程专业人员面临巨大的挑战,以驯服数据的海啸并将其转化为有用的信息。随着廉价IIOT设备的出现,传感器数据的增长速度比商业数据快50倍,只有2%的实际使用!到2025年,设备数量将增加到210亿。这些传感器可以分析声音频率,温度,压力和振动等多个信号,以确定机器是否需要修复,或者如果基于不断变化的条件动态处理,可以优化的过程。没有设备制造商尚未或将在其资产上放置传感器。

该数据来自多个来源,包括高频振动,时间序列,检查图像和视频和半结构化和非结构化事件和日志。肯定的是,人类的思想不能用这种数据足够快。虽然AI已成为对数据感的基本组成部分,但是单独的AI不足以检测异常,而不会提高大量的误报并将关于植物条件的宏观警告转变为详细的明显原因,专注于可能导致的组件水平昂贵的中断或过程效率低下。

该方法涉及建立适合于目的的异常和性能数字双胞胎,这些双胞胎是使用第3代AI方法建造的,其与故障库(FMEA)发动机和推荐咨询规则基础有效。数字双胞胎检测故障并允许评估“什么”方案以便创建最佳结果。FMEA包含振动,过程和故障模式的机械组件数据,以识别异常原因,并建议解决原因的修复。