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GE Trouble Shooter智能分析系统介绍

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GE的数据挖掘(智能分析)工具 Proficy Troubleshooter,它是GE智能平台提供的功能强大的分析工具,它应用现代科学的最新理论,从长期的生产过程历史数据中进行知识挖掘,构成可供预报与故障预防的专家模型。这些工具可以分析生产中出现各种问题的可能原因,并为预防原因的出现提供有效的建议。该产品的逻辑建模工具,可以实现工业模型的自动搭建,解决生产过程中的关键参数的预报、预测问题,构建出一个快速实用的专家系统工具。

该产品可以为用户提供:

  1. 比通过画面监视的方式更深入的理解生产过程
  2. 对于生产问题和波动的可疑原因分析
  3. 自动从数据中提取生产规则,非常简单的通过模型的分析
  4. 发现坏批次的原因
  5. 发现变量之间的关联关系
  6. 进行如果…则…情景分析

应用Proficy Troubleshooter到智能分析系统中的过程分为三个步骤。

第一步是,历史数据的准备,测量准确、完整、数量足够多的生产工艺的历史数据是整个系统建模的基础。没有合适的历史数据的准备,任何的分析工具只能是空中楼阁,不可能达到满意的分析效果。可能的历史数据的种类有:Proficy Historian、OSI PI、 InSQL, TXT文本文件、SQLServer等等,几乎涵盖所有可能的历史数据形势。

第二步是整个分析过程的关键,也是最具难度的部分。本智能分析系统应用学术领域最领先的神经网络NN、主元素分析PCA、偏最小二乘法分析PLS等理论依据,进行平台工具---不同类型功能块的设计。应用现成的功能块对已有历史数据进行主动、自动分析,得出生产工艺的有用知识。这就是通常说的知识挖掘的过程。下边的图是,当用神经网络的分析方法时。本平台使用的典型思路。

第三步是,把第二步分析得出的专家知识,应用的实时处理过程中,把实时生产的状况输入到模型中,得到指导意见以达到指导生产的目的。常用的有两种,一种是生产异常状况的原因分析与使其回归正常的建议指导。另一种是对生产过程中某些非常重要但不易测量、或测量不准确的关键工艺指标进行预报,使生产过程能够更加理性的进行。

 

 

应用简介:

  1. 软测量

原理:在实际工厂中的测量通常包括在很高腐蚀环境下运行的传感器和装有大量不准确和且不可靠的传感器输出的装置。除此之外,一些测量的变量是通过不定期采样,其结果只能等到实验室分析后才可用。

方法:软测量”可以通过在模型中实现物理传感器或手工采样的功能来解决这个问题。不需要使用直接来自传感器的数值或等待实验室分析结果,有“软测量”模型预测的数值可以用于控制目的。其他可靠的测量变量也可以用作模型输入来预测无法轻易或可靠获得的变量的数据。生成模型的目的可以预测要测量的变量,然后在线部署该模型来提供特定传感器输出的实时预测。

应用实例:可采用Proficy Troubleshooter软件包生成了一个软测量模型并部署到污水处理应用中。通过使用“软测量”的输出进行控制,可以大大减少为获得实验室采样和分析所需的长时间等待。

  1. 故障预测与诊断

原理:就是对设备运行状态和异常情况做出判断。就是说,在设备没有发生故障之前,要对设备的运行状态进行预测和预报;故障诊断的任务包括故障检测、故障识别、故障分离与估计、故障评价和决策。

应用实例:钢铁企业带钢连铸过程会发生频繁的漏钢问题。一次漏钢会中断生产几个小时,并产生很大的经济损失。采用Proficy Troubleshooter进行漏钢预警的能力,并且能解释其他一些连铸过程中的问题,并可以有效分析历史数据,总结出连铸生产过程问题的深层原因,并将这些知识应用于实时过程来预防解决可能出现的同类问题。

  1. 高级过程控制

原理:高级过程控制包括容错控制、模糊控制、专家系统与人工神经网络控制、多变量约束控制、自适应控制等。

应用实例:离子膜烧碱就是采用离子交换膜法电解食盐水而制成烧碱(即氢氧化钠)。采用Proficy Troubleshooter可以为纯度设定阀值,改进电解液稀释测量,使得电解生产率提高到94%。

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2019年4月29日 16:58
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