机器学习和人工智能相结合可以提高能源和化工生产

今天的能源密集型过程正在寻找人工智能(AI)技术,包括机器学习(ML),帮助实现智能自动化功能需要减少机器停机时间,扩大资产利用率,立即开启洞察实时流程优化。

组织一个“数字领先”的心态理解潜在毫升提供日常决策准确性大大增加,速度和灵活性。根据最近的一项研究AI, 84%的高层管理人员认为有必要实现增长目标,然而74%承认存在重大障碍实现。

核心约束来构建自动化分析到自动化控制应用程序是一个缺乏技术技能,专业知识的多样性和部署工具。

许多组织,包括施耐德电气™,发现成功的一个基本的推动者和突破性的ML部署专家与外部合作伙伴。动态协作可以显著提高跨职能和跨领域团队的技能和能力。这样的合作是我们背后的核心理念未来的合作伙伴计划,一项旨在加速创新和发展互利的专业关系产生优越的客户和合作伙伴的业务成果。

一个协作方法数字发展战略有回报的

有价值的专家的意见Alkhorayef石油,施耐德电气发展到边缘analytics-enabled AI功能EcoStruxure™自主生产顾问石油和天然气生产设施的平台。这是一些成功的一个例子数字co-innovation努力施耐德目前执行跨多个工业领域。双方的目标是构建一个基于ai的解决方案将ML和模式识别模型,可以发现石油和天然气开采过程中的异常和积极影响的几个关键的挑战,包括:

• 利用和复制的见解和专业技能最熟练的操作员所以他们的能力可能是自动化和部署在一个广泛的生产条件。
• 积极地管理设备生命周期优化干预时间和产生最大价值的物理资产基础。
• 监测和反应井下条件实时优化石油生产、减少计划外停机,石油产量最大化,提高安全性。

因为传统的自动化架构和策略不会交付所需的功能,特别是对于远程石油和天然气井,一个新的合作开发方法进行。在一起,该团队能够利用施耐德的专长IIoT-enabled控制系统和基于ai流程优化Alkhorayef石油电气潜水泵的知识和技能创造新颖的技术来捕捉和自动化专业知识。

云计算和边缘分析相结合

EcoStruxure自主生产顾问合并云的力量和灵活性和边缘计算与人工智能和机器学习的产生价值的能力。结合远程终端装置(rtu),平台运行在工业级边缘控制器结合直接监督和非监督ML模式运行的优势。

复制的行为高度熟练的操作员,人工智能监视泵操作,评估生产变量,并分析它们之间的相互作用和关系,识别异常操作。下一步,将人工智能模型分类检测异常事件(如沙子入侵,干扰气体,或机械故障)具体问题。连续的事件分类的人工智能模型的验证运营商和专家帮助重新训练模型,发展越来越准确的诊断和预测能力。

机器学习模型的实现工业应用形式的一个令人兴奋的新领域,因为他们可以被训练来优化业务和资产性能在很多重要的领域,如:

• 识别资产恶化
• 早期发现异常的行为
• 预测设备故障和智能报警
• 资产绩效管理(数字双)

人工智能模型的一个额外好处是,这样一个解决方案可以为图像识别训练,使其能够成为一个自动化援助几个应用程序,包括:

• 产品质量
• 人下来,入侵检测和报警
• 泄漏检测和非接触式流量测量
• 机器视觉和对象和形状检测

与厂商无关的硬件使平台部署到现有架构不需要重大修改。

Co-innovation提供切实的结果

离岸和在岸井在中东,非洲和拉丁美洲,EcoStruxure自主生产顾问模型训练过程已经被证明是非常有效的捕获的技能和专业知识的最资深的运营商和系统自动化和繁殖。在一个用例由施耐德电气,客户在生产中增加了13%,减少33%的能源消耗。

创新不仅仅是技术;没有“一刀切”战略合作创造新的解决方案,提供主要的股利。成功取决于培养条件一个动态的、互利的伙伴关系。与co-innovation深度体验无与伦比的智能控制系统和过程自动化空间,施耐德电气愿与真正的合作伙伴寻求克服我们最大的挑战。

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