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力控工業(yè)智能解決方案
設(shè)計(jì)目標(biāo)

通過(guò)力控工業(yè)智能解決方案,擬實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo):

● 生產(chǎn)過(guò)程控制優(yōu)化。采用PID參數(shù)優(yōu)化、先進(jìn)過(guò)程控制(APC)、工業(yè)大數(shù)據(jù)體系結(jié)合的方式,實(shí)現(xiàn)流程行業(yè)生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化控制。

● 設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)?;诠I(yè)一體化管控平臺(tái),分析、預(yù)測(cè)設(shè)備的關(guān)鍵部件變化趨勢(shì)、使用壽命和潛在風(fēng)險(xiǎn),提前預(yù)判設(shè)備零部件的損壞時(shí)間,主動(dòng)通知進(jìn)行維護(hù)服務(wù)。

● 故障預(yù)診斷。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)設(shè)備工作日志、歷史故障、運(yùn)行軌跡、實(shí)時(shí)位置等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,基于知識(shí)庫(kù)和自學(xué)習(xí)機(jī)制,建立故障智能診斷模型,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)診斷并精準(zhǔn)定位。

系統(tǒng)架構(gòu)
功能特點(diǎn)
智能感知?jiǎng)討B(tài)變化

圍繞產(chǎn)品全價(jià)值鏈過(guò)程中的仿真、采購(gòu)、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、銷售、物流運(yùn)輸?shù)戎T多環(huán)節(jié),可對(duì)上述過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等,進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化感知。具備時(shí)序數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等多類型數(shù)據(jù)接入能力,還具備多類型數(shù)據(jù)庫(kù)融合、同時(shí)在線連接查閱的能力。

以優(yōu)化運(yùn)行指標(biāo)為目標(biāo),對(duì)控制系統(tǒng)的設(shè)定值進(jìn)行自適應(yīng)決策

基于開放數(shù)據(jù)庫(kù)連接訪問(wèn)、可視化多元接口技術(shù),通過(guò)工業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜文件管理與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行機(jī)理與聚類分析,采用多元素融合與分析機(jī)制,構(gòu)建可拓展的控制決策函數(shù)庫(kù)。結(jié)合函數(shù)庫(kù)和實(shí)際運(yùn)行指標(biāo),對(duì)控制系統(tǒng)的設(shè)定值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)云-邊-端的閉環(huán)聯(lián)動(dòng)。

預(yù)測(cè)和排除異常運(yùn)行工況,使系統(tǒng)安全、優(yōu)化運(yùn)行

采用機(jī)理建模、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,通過(guò)構(gòu)建精準(zhǔn)的機(jī)理模型、數(shù)據(jù)特征模型,分析數(shù)據(jù)的各種統(tǒng)計(jì)特征,對(duì)模型輸出、實(shí)際輸出進(jìn)行比較,并采用數(shù)學(xué)方法對(duì)殘差進(jìn)行分析處理,實(shí)現(xiàn)故障診斷、故障預(yù)測(cè),從而完成異常工況的排除,保證生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行。

開發(fā)環(huán)境封裝

算法執(zhí)行環(huán)境依托計(jì)算引擎Fcyber,該引擎一方面可以實(shí)現(xiàn)開發(fā)者的模塊化快速配置,形成多種數(shù)據(jù)模型;另一方面提供底層二次開發(fā)功能,支持動(dòng)態(tài)庫(kù)方法調(diào)用,方便靈活處理現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜邏輯。同時(shí),計(jì)算引擎支持Python等多種類編程語(yǔ)言。

用戶價(jià)值效益

力控工業(yè)智能解決方案,通過(guò)產(chǎn)學(xué)研用的合作體系,已在流程行業(yè)的局部場(chǎng)景進(jìn)行了落地應(yīng)用。應(yīng)用實(shí)踐過(guò)程中,利用建模、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),結(jié)合計(jì)算引擎等工具,通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)積累,優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)備控制參數(shù),進(jìn)行過(guò)程控制監(jiān)測(cè)-調(diào)節(jié)-反饋-優(yōu)化-控制的閉環(huán)處理,迭代循環(huán),從而提升局部工藝段內(nèi)的產(chǎn)品良率、降低設(shè)備故障率、減少人工干預(yù)過(guò)程,最終實(shí)現(xiàn)典型場(chǎng)景下部分階段的提質(zhì)增效項(xiàng)目目標(biāo)。

隨著知識(shí)積累、算法優(yōu)化、行業(yè)應(yīng)用,未來(lái),力控工業(yè)智能解決方案將依托生產(chǎn)情況和制造過(guò)程的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況,為企業(yè)提供綜合生產(chǎn)指標(biāo)、計(jì)劃調(diào)度指標(biāo)、生產(chǎn)全流程指標(biāo)、運(yùn)行指標(biāo)、生產(chǎn)指標(biāo)、控制指令的綜合優(yōu)化決策。通過(guò)自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化決策,實(shí)現(xiàn)人與智能優(yōu)化決策之間的協(xié)同,使管理者能在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中精準(zhǔn)優(yōu)化決策。

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