Масштабируемая система для предиктивного обслуживания, контроля качества и оптимизации процессов
Приложение: реализация продукта в деталях
Предсказание выхода из строя насосов
Задача
Клиент - международный производитель оборудования для нефтяных компаний (США).
Задача: детектирование аномального поведения насосов и предсказание выхода из строя насосов за 2-4 недели до события.
Особенности: около 12 событий поломок двух одинаковых насосов за два года, около 30 датчиков. Причины поломок: сальник, подшипник.
Задача: детектирование аномального поведения насосов и предсказание выхода из строя насосов за 2-4 недели до события.
Особенности: около 12 событий поломок двух одинаковых насосов за два года, около 30 датчиков. Причины поломок: сальник, подшипник.
Результат
Предсказание 100% поломок насосов на исторических данных за два года. Точность предсказания 70% (из всех предсказаний системы 30% ложные).
Подбор оборудования для нефтяных скважин
Задача
Оптимальный выбор оборудования для нефтяных скважин. Снижение издержек за счет уменьшения простоя, оптимизация логистики.
Особенности задачи:
Большое число стратегий (производитель, настройки оборудования);
Умная комбинаторика различных стратегий (различные элементы оборудования статистически лучше работают с другими).
Особенности задачи:
Большое число стратегий (производитель, настройки оборудования);
Умная комбинаторика различных стратегий (различные элементы оборудования статистически лучше работают с другими).
Результат
Оптимизация срока службы нефтяных вышек (в предсказанных значениях до 15% и сокращение затрат нефтяной компании на $4.5 млн. в год).
Predictive maintenance нефтяных скважин
Задача
Клиент - международный производитель оборудования для нефтяных компаний (США).
Задача: детектирование аномального поведения насосов и предсказание выхода из строя насосов за 2-4 недели до события.
Особенности: около 12 событий поломок двух одинаковых насосов за два года, около 30 датчиков. Причины поломок: сальник, подшипник.
Задача: детектирование аномального поведения насосов и предсказание выхода из строя насосов за 2-4 недели до события.
Особенности: около 12 событий поломок двух одинаковых насосов за два года, около 30 датчиков. Причины поломок: сальник, подшипник.
Результат
Предсказание 100% поломок насосов на исторических данных за два года. Точность предсказания 70% (из всех предсказаний системы 30% ложные).
Предсказание поломок для целлюлозной промышленности
Задача
Оптимальный выбор оборудования для нефтяных скважин. Снижение издержек за счет уменьшения простоя, оптимизация логистики.
Особенности задачи:
Большое число стратегий (производитель, настройки оборудования);
Умная комбинаторика различных стратегий (различные элементы оборудования статистически лучше работают с другими).
Особенности задачи:
Большое число стратегий (производитель, настройки оборудования);
Умная комбинаторика различных стратегий (различные элементы оборудования статистически лучше работают с другими).
Результат
В результате пилота было доказано, что использования продукта позволяет сократить количество простоя оборудования в два раза, что эквивалентно сокращению денежных потерь на более чем 50 миллионов в год.
Обогащение угля
Задача
Клиент - международная вертикально-интегрированная добывающая и металлургическая компания, имеющая в своем активе фабрику по обогащению угля.
Задачи:
- максимизировать качество выпускаемого продукта, удерживая характеристики влажности и зольности внутри требуемых стандартов;
- оценка качества продукции до измерения в лаборатории.
Задачи:
- максимизировать качество выпускаемого продукта, удерживая характеристики влажности и зольности внутри требуемых стандартов;
- оценка качества продукции до измерения в лаборатории.
Результат
1. Качество продукта предсказывается с менее чем 4% MAPE (среднее абсолютное процентное отклонение)
2. Следование рекомендациям позволяет улучшить на симуляции качество продукта в среднем на 5%.
2. Следование рекомендациям позволяет улучшить на симуляции качество продукта в среднем на 5%.
Оптимизация процессов химического завода
Задача
Поиск оптимальных параметров системы управления химического завода для уменьшения удельной стоимости товара в зависимости от режима работы и неисправностей оборудования (disturbances).
Особенности задачи:
Поиск оптимальных стратегий в реальном времени учитывает как смену режима работы завода, так и изменения входящего сырья;
Пространство оптимальных стратегий высокой размерности;
Решение подключается через протокол Modbus напрямую к системе управления заводом.
Особенности задачи:
Поиск оптимальных стратегий в реальном времени учитывает как смену режима работы завода, так и изменения входящего сырья;
Пространство оптимальных стратегий высокой размерности;
Решение подключается через протокол Modbus напрямую к системе управления заводом.
Результат
Уменьшение стоимости производства продукта на 8%, стабильное производство в условиях зашумленной информации (например, при кибератаках).
Предсказание поломок химического завода
Задача
Уменьшение удельной стоимости продукции за счет снижения простоя производства из-за непредвиденных поломок. Особенности задачи:
Работа с разными типами датчиков и системами управления (PIDконтроллерами, Schneider M580);
Работа с неполной информацией (отключение или блокировка части датчиков).
Работа с разными типами датчиков и системами управления (PIDконтроллерами, Schneider M580);
Работа с неполной информацией (отключение или блокировка части датчиков).
Результат
Решение позволяет предсказать 81% случившихся поломок с 92% точностью за час перед событием, что позволяет на симуляции сократить downtime на 70%.
AI Dispatcher химического завода
Задача
Моделирование компонентов химического завода, моделирование неисправностей и пороговых значений элементов. Оптимизация вычислений для оптимального управления и защиты от кибератак. Особенности задачи: ● Модель реализована как решение системы дифференциальных уравнений (на основе Tennessee Eastman Plant); ● 6 различных режимов работы и нелинейные зависимости.
Результат
Создан цифровой двойник химического завода.
Оптимизация химического производства
Задача
Крупный производитель удобрений.
Прогнозирование концентрации P2O5 в конечном продукте с использованием данных из большого числа датчиков оборудования для производства удобрений.
Особенности задачи:
Программное обеспечение подключается непосредственно к контуру управления установкой по промышленному протоколу и отправляет прогнозы оператору.
Большое количество независимых источников данных;
Нестандартный ETL процесс в обработке временных рядов
Прогнозирование концентрации P2O5 в конечном продукте с использованием данных из большого числа датчиков оборудования для производства удобрений.
Особенности задачи:
Программное обеспечение подключается непосредственно к контуру управления установкой по промышленному протоколу и отправляет прогнозы оператору.
Большое количество независимых источников данных;
Нестандартный ETL процесс в обработке временных рядов
Результат
Создан цифровой двойник химического завода.
Предсказание поломок деталей самолета
Задача
Предсказать выход из строя оборудования самолета в течение заданного периода времени с высокой точностью. Уменьшение простоя самолета по причине отсутствия деталей. Особенности задачи:
Данные телеметрии с датчиков самолета;
Данные об обслуживании самолета, расписании, замене деталей и результатов тестов;
Работа с зашумленными данными и неполной информации.
Данные телеметрии с датчиков самолета;
Данные об обслуживании самолета, расписании, замене деталей и результатов тестов;
Работа с зашумленными данными и неполной информации.
Результат
Предсказание поломок с точностью 70-98% (в зависимости от вида оборудования) за 5-20 полетных циклов.