Prescriptive Maintenance für maschinelle und industrielle Prozesse

Klassifizierung

Event-Generierung

Erklärbare KI

First-Principle-Modelle

Analytics

Dashboard

Event-Management

Mobile App

Unsere Produktfeatures

Anomalieerkennung mit First-Principle-Modellen

Erkennen von Veränderungen im gesunden Zustand einer Anlage

Das Ziel einer umfassenden Monitoring-Strategie liegt darin, nicht Veränderungen bei Fehlern, sondern auch bei gesunden Zustand der Anlage festzustellen und zu identifizieren. Mit dieser Strategie ist es möglich relevante Aussagen über den Zustand der Anlage zu treffen, ohne, dass es zu Fehlern kommt, und Rückschlüsse zur Wartung zu treffen.

Zugängliche Nutzdaten

In vielen Fällen weisen die zugänglichen Daten nicht genügend Fehler auf, um klassische Wartungsstrategien anzuwenden, die auf dem Degradierungsmodell beruhen.

Thermodynamische Prozessmodelle

Die thermodynamischen Prozessmodelle von Industrial Analytics sind so konzipiert, dass Prozess-Messdaten verwendet werden können, ohne dass geometrische Daten der Anlagen angepasst werden müssen. Eine Grundvoraussetzung dafür  sind die Gaseigenschaften, die durch eine effiziente Implementierung des NIST REFPROP-Modells entnommen werden. Diese Daten bieten zusätzliche Informationen über die zu überwachende Anlage und bieten eine sinnvolle Hochrechnung in den Bereichen, in denen das Modell nicht trainiert wurde.

IoT ermöglicht Schwingungsüberwachung

Schwingungssignaturen als Sensoren zum Maschinenzustand

Schwingungssignaturen sind die empfindlichsten Indikatoren zur Aussage über den Zustand einer Anlage. Defekte äußern typischerweise zuerst durch eine Änderung des Schwingungsspektrums.

Kostengünstige Edge Devices

Industrial Analytics hat ein kostengünstiges Edge Device entwickelt, das aus industriell zugelassenen Komponenten besteht. Es ist möglich, Beschleunigungssensoren oder typische Wegsensoren für Wellenschwingungen zu verwenden. Andere zusätzliche Sensoren können dem modularen System hinzugefügt werden.

Signalanalyse-Software

Industrial Analytics hat eine Signalanalyse-Software entwickelt, mit der Daten in Bezug auf die Drehzahl der Anlage extrahiert und ein großes Leistungsspektrum ausgelesen werden können.

Datenübertragung

Die Datenübertragungsrate wird mit Hilfe eines leistungsstarken Algorithmus zur Datenkomprimierung reduziert. Die Daten werden durch sichere Standardprotokolle wie OPC UA übertragen oder können vom OSIsoft Message Format direkt in ein PI-System eingespeist werden.  Dazu können Kabel- oder WLAN-Verbindungen verwendet werden.

 

KI-gestütztes Event-Management

Event-Management

Das Event-Management assistiert bei der Informationsaggregation und -klassifizierung und lernt dabei dazu, um den Anwender zukünftig zu unterstützen. Die Anwender können im User Interface klassifizieren und zusammenfassen. Anhand dieser Kommentare wird das KI-Modell trainiert. Das KI-Modell kann dem Benutzer durch die Klassifizierung der Ereignisse Empfehlungen geben, was als nächstes zu tun ist.

Verwendung eines Diagrammdatenmodells

Durch ein Diagrammdatenmodell können s die funktionalen Zusammenhänge der Anlage dargestellt und Gerätetypen semantisch unterschieden werden. Anhand der Modelle und des Eventmanagements ist es möglich, Kenntnisse über Anlage und Prozesse dauerhaft zu erlangen und zu speichern.

Erklärbare KI & Optimiierung

Maximierung der Ergebnisse bei gleichzeitiger Minimierung der Unsicherheiten

Erklärbare KI-Modelle, die dem Anwender Empfehlungen aussprechen, geben nicht nur die beste Antwort, sondern gewinnen auch statistische Informationen zur Genauigkeit der Daten. Die Anomalieerkennung verwendet Ensemble-Learning-Algorithmen kombiniert mit dem  Training mehrerer Modelle. Das Ergebnis ist eine bessere Schätzung des Erwartungswerts. Dieser Erwartungswert wird mit dem tatsächlichen Messwert verglichen.

Maximierung der Extrapolation bei gleichzeitiger Minimierung der Unsicherheiten

Industrial Analytics verwendet eine zuverlässige Methode des Bayesschen Modells, um die Unsicherheit des Modells und der Daten zu bewerten. Die Maximierung der Bayesschen Modell führt zu einer Maximierung der Extrapolationsfähigkeiten bei gleichzeitiger Minimierung von Unsicherheiten. Die Erzeugung indikativer Ereignisse basiert auf Hypothesentestungen.Dazu wird die Effektgröße und Fehlerwahrscheinlichkeit quantifizerit und automatisch für den Bewertungszeitraum angepasst.

Kooperation mit dem Hasso-Plattner- Institut

Die Optimierung wird mithilfe von Evolutionäre Algorithmen, ein stochastisches Optimierungsverfahren, durchgeführt, die es ermöglichen  sehr komplexe Probleme mit verschiedenen Variablen anzugehen. Diese Art von Algorithmen ist dafür bekannt, sehr effektiv ein umfassendes Optimum zu finden. Industrial Analytics arbeitet mit Prof. Friedrich vom Hasso-Plattner-Institut zusammen, der sich auf Evolutionäre Algorithmen spezialisiert hat.

Der ONBOARDING PROZESS

Wie das Produkt in die bestehende IT-Infrastruktur eingebettet wird

Step 1

Analyse der Sensordaten und P & ID

Wir analysieren die vom Kunden bereitgestellten Prozess- und Instrumentendiagramme (P & ID) und Datenblätter. Je nach dem kundenspezifischen Anwendungsfall werden zusätzliche Messinstrumente empfohlen. Für einen Use Case für Wartungen sind häufig zusätzliche Schwingungsmessungen erforderlich, die mithilfe eines Edge Devices zur Schwingungsüberwachung integriert werden können.

Step 2

Datenmodellierung und KI-Training

Wir erstellen ein Diagrammdatenmodell Ihrer Anlage. Dies ist eine sehr flexible Methode, um die Sensor-Tags in einem Datenmodell zuzuordnen, das die funktionalen Beziehungen darstellt und die Vorverarbeitung, Visualisierung und das Modelltraining steuert. Mit Hilfe von historischen Daten der Anlage kann die KI basierend auf First-Principle Modellen zunächst angelernt und regelmäßige Konsistenzchecks durchgeführt werden.

Step 3

Umsetzung

Wir unterstützen und führen die Integration unser Lösung in Ihre bestehende IT-Infrastruktur aus. Wir sind Experten für Edge-Computing-Lösungen, die in Anlagen integriert werden (OSIsoft PI, ABB, Siemens oder andere). Die Umsetzung erfolgt mit der Plattform-Software Docker, dazu wird zunächst eine virtuelle Anlage benötigt, die normalerweise l vom Betreiber bereitgestellt wird.

Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf

Buchen Sie eine Session mit einem unserer Experten

Wir führen Wartungen für Maschinen und industrielle Prozesse aus. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie Sie davon profitieren können.

Buchen Sie eine Demo