Orodje moneo DataScience Toolbox – umetna inteligenca
Kaj je SmartLimitWatcher?
SmartLimitWatcher je prvo orodje sistema moneo Data Science Toolbox, ki nudi rešitve za proizvodnjo na podlagi umetne inteligence. Uporabniki pridobijo s trajnim spremljanjem ključnih procesnih vrednosti (ciljna spremenljivka) v smislu kakovosti proizvodnje ali stanja naprave (npr. temperatura, pretok, vibracije, poraba toka). Anomalije v ciljni spremenljivki se samodejno zgodaj zaznajo.
SmartLimitWatcher se priuči z uporabo zgodovine podatkov, ki omogoča trajno, zanesljivo ciljno/dejansko primerjavo med izmerjeno in predvideno ciljno vrednostjo. Dodatni izračun dinamičnih pričakovanih razponov (zaupni trakovi) za ciljno spremenljivko omogoča trajno oceno izmerjenega vedenja ciljne spremenljivke ter samodejni prikaz odstopanj.
Za razliko od statičnega spremljanja procesne vrednosti je pri dinamičnem spremljanju mejne vrednosti ta vrednost odvisna od trenutnega procesnega stanja stroja ali sistema. Pomožne spremenljivke opisujejo procesno stanje stroja ali sistema. Z uporabo matematičnega modela se dinamične mejne vrednosti izračunajo na podlagi teh pomožnih spremenljivk. V primeru odstopanja (anomalija) se samodejno izda opozorilo ali alarm.
Razlika med statičnim in dinamičnim spremljanjem procesa
Predpogoji za uspešno uporabo SmartLimitWatcher
- Potrebni sta vsaj 2 procesni vrednosti:
- Spremljati je treba eno procesno spremenljivko kot ciljno spremenljivko
- Vsaj ena druga procesna vrednost se uporablja kot pomožna spremenljivka
- Razpoložljiva zgodovina podatkov mora vsebovati dovolj zahtevanih delovnih stanj. (Vsi cikli procesa bi morali biti večkrat zapisani. To je pomembno za vrste uporabe, kot so filtri itn.)
- Proces, ki ga želite spremljati, mora vsebovati procesno razmerje (nelinearno/linearno) med ciljno in pomožno spremenljivko. To razmerje mora biti ustrezno opisano z razpoložljivimi podatki. Zaradi tega so vsi mehansko spojeni sistemi dobro primerni. (Ni treba, da je mogoče to procesno razmerje opisati s formulami.)
- Procesno razmerje, ki je bilo priučeno za spremljanje, mora biti veljavno tudi v prihodnosti. (Primer: Spremembe sistema za spremljanje zahtevajo novo usposabljanje.)
- Nobenih »umetnih« pomožnih spremenljivk, izpeljanih iz ciljne spremenljivke, npr. pri izračunu, ni dovoljeno uporabljati za nadzor nad ciljno spremenljivko.
- Skladno s tem ne sme biti prevelikega zamika med spremembo vrednosti ciljne spremenljivke in pomožne spremenljivke. (Primer: počasne termodinamične reakcije)
- Noben proces z zelo »hrupnimi« izmerjenimi vrednostmi ne sme biti upoštevan, saj v tem primeru ni mogoče pripraviti nobenega natančnega modela.
Področja uporabe
AI nadzornika SmartLimitWatcher se lahko uporablja na različne načine za spremljanje procesov. Na eni strani za spremljanje primerljivih komponent stroja, na drugi pa za spremljanje posameznih dodatnih delov ali izmerjenih spremenljivk.
1. Vodoravna uporaba
Spremljanje na podlagi primerljivih komponent stroja.
Opomba o vodoravni uporabi
Komponente priključenega stroja so vključene v proces ali v isti napravi in obstaja fizična odvisnost. Prednost je ta, da potrebujete samo nekaj senzorjev ali izmerjenih vrednosti, da popravite anomalije.
2. Navpična uporaba
Podrobno spremljanje komponent z uporabo različnih izmerjenih vrednosti.
