In der Welt der Prozesssimulations-Software steht eines fest: Die Qualität eines Prozessmodells hängt entscheidend von den zugeführten Daten ab. Unabhängig von der mathematischen Raffinesse und der komplexen Programmierung eines Modells ist seine Wirksamkeit stark von der Qualität der Eingangsdaten abhängig.
Dies gilt für jede Art der Modellierung, von strengen ersten Grundsätzen bis hin zu anspruchsvoller künstlicher Intelligenz (KI). Sie brauchen zuverlässige Daten. Füttern Sie Ihr Modell mit minderwertigen Daten - und Sie werden minderwertige Ergebnisse erhalten!
Dieser Grundsatz ist heute wichtiger denn je, da sich der Anlagenbetrieb auf mehrere Modelle und Algorithmen stützt, die auf Anlagendaten aufbauen, um wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu erfüllen. Diese KPIs bestimmen täglich die Vorgehensweise im Betrieb, sei es bei der Planung der Produktion für den nächsten Monat oder das nächste Jahr oder bei der Erkennung und Reaktion auf abnormales Prozessverhalten. Die Frage ist also:
Woher wissen Sie, dass Sie Ihren Daten vertrauen können?
Wenn Ihr Unternehmen das AVEVA PI System eingeführt hat, sind Ihre Daten vollständig sichtbar und Sie verfügen über grundlegende Fähigkeiten zur Erstellung einer zuverlässigen betrieblichen Datenmanagement-Umgebung. Die Frage, die sich in Ihrem Fall stellt, ist:
Wie können Sie den Nutzen Ihrer Betriebsdaten erhöhen?
Die Antwort wird je nach Stadium Ihrer digitalen Transformation und dem Entwicklungsstands Ihrer AVEVA PI System Einführung unterschiedlich ausfallen. Es gibt jedoch einige gemeinsame Ansätze, von denen jeder profitieren kann:
- Verstehen Sie den Zweck Ihrer Daten - für welche Maßnahmen werden sie verwendet?
- Ermitteln Sie, welche Beziehungen zwischen den Datensätzen Ihr Verständnis vertiefen werden.
- Katalogisieren Sie die Lücken in Ihren Daten und die Annahmen, die Sie treffen müssen.
- Erstellen Sie Analysen für die Generierung von KPIs und die Erkennung von Ereignissen.
- Machen Sie Daten und Erkenntnisse zugänglich - bewerten Sie Optionen für Dashboards, Cloud-Verbindungen, gemeinsame Nutzung usw.
Anlagenintensive Branchen wie die chemische Industrie, die Öl- und Gasindustrie, die Energiewirtschaft und der Bergbau müssen ihre Datennutzung verbessern, um ihre betrieblichen und geschäftlichen Herausforderungen zu bewältigen. Eine verbesserte Dateninfrastruktur, Modelle und Analysen helfen diesen Branchen:
- Zentralisieren Sie heterogene Daten, um Einblicke in die gesamte Wertschöpfungskette zu erhalten.
- Nutzen Sie KI-basierte Analysen, um von reaktivem zu prädiktivem und präskriptivem Betrieb und Wartung überzugehen.
- Verwalten Sie komplexe Datensätze mit zuverlässigen Modellen, um Engpässe schnell zu beseitigen und den Betrieb mit Echtzeitdaten zu optimieren.
- Erhöhen Sie die Anlagenauslastung, implementieren Sie die Produktverfolgung und verbessern Sie die Produktivität.
Erweitern Sie den Wert Ihrer Industriedaten, um Ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
