没有人喜欢意外:预测性分析可将意外变成惊喜

发布日期:2021 年 10 月

发生意外很难称得上是什么好消息,尤其是在工厂运营领域。许多行业领导者正在意识到预测性分析可以为其组织带来的潜在收益。检测资产异常和预测未来事件的能力可推动生产优化、最大限度地减少停机时间,并能显著节省成本。

一次检测就能为 AVEVA 的客户节省数百万美元。想象一下,当他们扩展预测性分析以实现更高的整体设备效率 (OEE) 时,这种影响会如何成倍增加。

为了最大限度地提高 OEE,您不能仅仅简单地对可用性进行优化,还要进一步扩展,以优化质量和性能。过程分析(如预测性质量、预测性产量和预测性能源效率)有助于最大限度地提高生产过程的成本效率。让我们来更深入地了解这些解决方案。

预测质量以最大程度地减少浪费

有多少人需要处理由于频繁的生产线启动和配方变动所产生的废品?我们都知道,质量测试会导致关键装置运营和成品之间存在滞后性,以及由于质量调整而产生的废品。

如果能够短期和长期系统地优化质量、缩短测试时间并最大限度地减少废品,这对于生产将大有助益。

一些组织希望借助 AI 和机器学习来解决这些问题。这些工具让工厂可以在没有实时测量的情况下预测质量参数,或者以比线下测量更快的方式生成预测数据,而线下测量的结果基本上是在生产过程结束前利用线下实验室测试来预测质量参数得出的。

AVEVA Insight 使用了高级分析技术,输入其中的数据可以包括生产过程不同阶段的各种过程测量值(例如密度和水分)和产品特性(例如配方参数)。这意味着您可以在生产过程中随时测量产品质量,并能在质量参数出现偏差时采取相应措施。

操作员会收到有关质量偏差的警报和消息,并可以在定制的仪表板上查看结果,以根据组织需求显示理想条件值和异常故障等变量。不难看出,这些变化将减少浪费并缩短质量测试所需的时间。

预测能源效率以确保可持续性

许多组织都有可持续发展目标,并一直在寻找能够使生产过程更加环保的方法。利用预测性能源效率是快速有效地满足这些可持续性关键绩效指标的一种方法。

简而言之,预测性模型和高级分析的目标是找到最佳运营条件,以最大限度地减少生产过程中的能源消耗,并确定在资产不运行时最大限度地减少能源消耗的程序。

指定的模型可以实时分析数千个过程变量,以确定模式和条件,使您能够在尽可能低的能源状态下运营。这些模型还提供对预测能源使用与实际能源使用的洞察,以及特定产品、装置或工厂的最佳能源使用方式。

使用人工智能和机器学习后,一家大型消费品制造商在一年内将其所有公用事业(包括水、空气、天然气、电力和蒸汽)的全球制造能源足迹减少了 5%!

预测最佳过程条件下的产量

过程产量旨在衡量在一定时期内交付了多少成品。生产时间越短,组织就越能提高效率并节省成本。

AI 和机器学习可以对产品和生产线进行产量优化。模型可以利用数以千计的过程变量,并生成模式和条件,使您尽可能以最高的生产率运营。操作员会收到带有响应建议的警报,工程师可以从高层次上了解最佳运营条件,以最大限度地提高产量。运营数据存储在云中,可以快速轻松地访问实时和历史信息。

云技术可以助您更快成功

当 AI 和机器学习嵌入到云端的闭环流程中时,它们才会真正大放异彩,为您提供历史和实时数据,使您在获得缓解措施的同时实现价值链优化。这种凝聚力使您的员工能够通过提高整体设备效率,缩短意外停机时间以及建立塑造可持续未来的信心,以推动安全可靠的运营。​

运营中无法避免意外事件,但我们可以降低意外发生的几率。将 AI 和机器学习视为将意外转化为惊喜的包装纸。为您的分析添加规范性指导可让您立即采取行动——这是让您(几乎会)期待在运营中出现惊喜的完美包装。

未来清晰可见

无论是节省资金、提高可持续性还是提高产量,AI 和机器学习都可以帮助您的组织将 OEE 提升到新的水平。AVEVA 的客户将 OEE 提高了 15%,节省了高达 30% 的维护成本,减少了 25% 的停机时间,并将员工效率提高了 25%。

您还在犹豫什么?联系我们了解有关如何在您的组织中实现这些变化的更多信息,或访问我们的网站以了解更多信息。

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