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大数据应用与智能分析

所属类别:工业实时/历史数据库   发布时间:2017/9/5 12:05:43   阅读:

    

在日常生产过程中,台时、产量、能源单耗、设备状态、物料品质等信息是相互关联的,比如,我们都知道生料的某些化验指标与易磨性直接相关,而易磨性是造成台时波动的主要因素,设备的震动也对台时有相应的影响,但是在以往的生产过程中,这些关联指标的数据量巨大,同时各类数据分属不同的部门进行统计整理,我们只能对这些数据之间的相关性进行定性分析,无法细化到具体指标来指导我们的生产操控。

§1. 大数据综合提取

       远信数通基于企业多维管控一体化平台建设,将设备、台时、质量、能耗等所有的数据集成在了一个统一的数据库平台下,然后通过大数据应用分析工具将同一空间、同一时域下,各类型参数,按照平均、最大最小、加权、累计等各种方式,提取成标准大数据应用分析库,然后利用系统自身强大的对比分析功能,我们可以直观的查询各指标之间的对应关系,统计他们之间的相互影响,并可相对精确的查询出最优指标来指导我们的生产管控过程。

 §2.  智能应用建模分析

        企业未来的工艺优化、设备的预知性维护、动态仿真,优化控制等功能的实现,都离不开企业各类实时数据、历史数据以及统计类数据的综合应用,本平台针对工艺参数、质量、能耗、设备运行等任意数据组合均提供自动导出功能,既可以通过大数据分析工具对数据进行关联分析,也可以MATLAB,LABVIE等专业类分析建模工具进行对接,构建各种基于数据的分析应用乃至智能模;

§2.1  设备状态在线监测系统

       设备全生命周期预知维修系统构建了基于规则的故障诊断、基于案例的故障诊断、设备状态劣化趋势预测、部件剩余寿命预测等应用。

       基于规则的故障诊断利用了经典诊断分析技术和专家系统理论,通过对所获取的数据进行故障征兆提取,再依据诊断规则,自动输出设备将要或已经发生的故障情况以及处理措施;

       基于案例的故障诊断功能在系统中构建了案例模型,并且从企业历史故障记录中提炼总结了若干故障案例作为原案例保存在大数据平台中,设备当前运行状态作为目标案例实时与原案例进行相似度计算,当相似度达到预设值时,系统给出与设备当前状态相似的历史故障案例及相似度;

        劣化趋势预测功能应用大数据平台中提供的若干算法,包括聚类、分类、回归、神经网络、灰度模型等,对所采集到的数据进行分析预测,系统自动给出设备所处的状态类别和参数达到报警的时间;劣化趋势预测功能还引入了自适应报警的概念,通过自适应报警算法模型进行计算,系统能够针对每个设备的每个测点给出符合当前工况的报警阈值,当然这种自适应报警阈值一定是在符合相关企业和国家标准的前提下才能发挥其作用;部件剩余寿命预测功能利用设备启停和历史部件更换信息以及设备故障诊断和预测结果,系统通过计算得到部件的剩余寿命并对小于预设值的部件进行报警提醒。

        利用VEGOO大数据平台,系统实现了对数据的实时分析计算,颠覆了传统中人们的经验思维,看似很多无关的数据,但却对设备故障产生着实实在在的影响,例如设备运行效率过低时设备故障发生的概率增大,这就要求做好工艺参数控制;利用大数据分析自动生成的检修维护计划,保证了设备维护更有针对性,减少了过修失修现象;大数据分析最有价值之处在于能够在设备出现故障隐患时就发现设备的潜在故障,大大减少了生成装置的非计划停车,从经济方面和安全方面为企业带了了巨大的价值。

        远信数通设备全生命周期预知维修系统在国内乃至国际上首次将大数据技术应用到流程型生产行业的设备诊断和预测中,取得了初步成果,但仍有很多业务和技术问题需要进行攻关。例如,如何利用数据挖掘技术自动创建故障征兆算法,使系统更具智能性,拜托故障诊断专家的支持;如何利用进行大数据的预处理,并且是这种预处理模型化,让系统自动完成;如何在对设备劣化趋势进行预测时能够结合失效机理的因素,使得预测的结果更加符合客观现实等等。这些问题需要数据科学家、故障诊断专家和设备管理专业人员共同攻关解决,希望通过各类专业人员的努力,让设备全生命周期预知维修系统发挥出更大的价值,彻底解决企业设备管理人员所面临的种种难题,让设备管理不再是企业中费力不讨好的工作。

§2.2  工艺偏差预警分析

        水泥生产企业在日常的生产管理过程中,因技术人员调控失误、设备维护不及时、外界条件干扰等因素,不可避免的会发生如结皮、塌料、堆料、红河、窑温异常、饱磨等工艺故障,通过捕捉这些故障发生前的历史数据,构建预警分析模型,一旦当工艺参数出现历史故障相似趋势时提前进行预警,督促工艺操控人员及时干预,避免工况恶化,降低企业的生产损失。

      工业企业大数据中蕴含着无尽的财富,远信数通愿与各科研院所、工厂企业、行业专家共同合作,不断挖掘各类应用,逐步提升企业日常生产管控水平,提升企业竞争力!

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