"Pramonėje ilgą laiką buvo taikomas skaitmeninimas, o dėl naujausių pakeitimų šios programos tapo galingesnės, judresnės, nešiojamos, išmanesnės ir savarankiškesnės. VKI pokytis yra laipsniškas. Jis didėja dėl įgimtų įsipareigojimų, susijusių su pramonės įmonės eksploatavimu." sako Sergio Fernandesas, „Yokogawa Electric Corporation“, JAV, Chemijos rinkų vadovas. Be to, CPI įmonės sėkmingai įdiegė skaitmenines technologijas, iš dalies lėmė perėjimas nuo naudotojų nešiojamuosiuose kompiuteriuose veikiančios programinės įrangos prie didelio našumo{4}}programų ir įrankių, kuriuos dabar galima pasiekti praktiškai iš bet kurios vietos.
„Debesų kompiuterija ne tik sumažina CAPEX biudžetus, bet ir palengvina procesų modelių prieinamumą, nesvarbu, ar jie yra pastovios būsenos{0}}, ar dinaminiai, neatsižvelgiant į galutinio vartotojo vietą“, – aiškina Fernandes. Tačiau jis perspėja tiesiog daryti prielaidą, kad skaitmeniniai gamyklų modeliai (nesvarbu, kokie pažangūs) bus visiškai tikslūs patvarumo požiūriu. "Pramoniniai procesai yra kaip gyvos būtybės; jie keičiasi laikui bėgant. Bet kokį matematinį vaizdą, pavyzdžiui, skaitmeninį dvynį, reikės pritaikyti ir atnaujinti naudojant tam tikrą mechanizmą. Be to, jie galiausiai bus išmesti. Turtui reikia dėmesio; jiems reikia biudžeto, kad išlaikytų savo tvarumą." Jis pridūrė. Žvelgiant į ateitį, kai atsiranda vis daugiau savarankiškų operacijų, neatidėliotinas saugumo ir tvarumo poreikis reiškia, kad kartu su skaitmeniniais ištekliais reikia rasti protingą pusiausvyrą. „Pavojingos operacijos lauke, pasikartojantys veiksmai, įprastinė veikla, nereikalingos kelionės lauke, siekiant rinkti duomenis ir tikrinti pavojingose vietose, gali būti išmaniai sprendžiamos naudojant dabartines ir būsimas technologijas“, – sakė Fernandesas ir pridūrė, kad pažangiausias skaitmenines technologijas laikant pagrindiniais elementais, galima sukurti architektūrą, kuri gali įkvėpti daugiau žmonių naujovių. „Tai reiškia nuolatinį veiklos tobulinimą, kito sutrikimo numatymą ir visos vertės grandinės optimizavimą. Turtas reikalauja dėmesio; jiems reikia biudžetų, kad išlaikytų savo tvarumą“, – pridūrė jis.
Paprasčiausiai sukūrus programinės įrangos modelį, imituojantį procesą ar turtą, nepakanka norint iš tikrųjų panaudoti skaitmeninimą, pakartojo Rajeshas Ramachandranas, „ABB Industrial Automation“ vyriausiasis skaitmeninis pareigūnas). . „Dabar tendencija linksta į pramoninius dirbtinio intelekto dvynius skaitmeninėse gamyklose. Jis nagrinėja, kaip numatyti ir optimizuoti rezultatų rinkinį konkrečiam proceso scenarijui, o tai suteikia galimybę pakoreguoti kitokį procesą- parametrus“. Ramachandranas pabrėžia, kad grynas AI negali būti taikomas „toks, koks yra“ pramoninėje aplinkoje ir kad atitinkamos srities žinios yra būtinos norint užfiksuoti VKI operacijų sudėtingumą, pvz., galutinio produkto kokybės specifikacijas arba žaliavų priemaišų buvimą. patirtį, kurią baigė pažinimo modelis, sukurtas naudojant ABB Ability Genix programinės įrangos platformą. "Genix kuria tai, ką vadiname kognityviniu modeliu, kuris yra pagrįstas duomenimis iš skirtingų sistemų, tokių kaip techninė priežiūra, prietaisai ir laboratorijos. Tai reiškia, kad jis padeda atlikti tikslesnes optimizavimo prognozes." Ramachandranas pridūrė. Cituodamas pramonės tyrimus, kurie rodo, kad gamykla vidutiniškai gali panaudoti tik apie 27 procentus savo gamybos duomenų, o inžinieriai gali skirti net 80 procentų savo laiko duomenims kaupti, jis prognozavo, kad pažangios programinės įrangos platformos padės sušvelninti šį disbalansą{11}} Jis sako: „Mes iš esmės sprendžiame sritis, kuriose turime atrakinti pramoninių produktų vertę ir maksimaliai padidinti nepanaudotų AI duomenų naudojimą. supaprastinti duomenis integracija“.
Išmaniosios platformos
Neabejotina, kad pramoninės programinės įrangos platformos pastaraisiais metais tapo galingesnės, nes vis daugiau įmonių imasi pramoninio AI ir mašininio mokymosi (ML) naudojimo atvejų. „CPI tokio tipo technologijos integruojamos visur – nuo turto stebėjimo iki AI-varomų dronų, kurie gali tikrinti žibintuvėlių bokštus“, – aiškina Michaelas Tworzydlo, Emersono (St. Luisas, Misūris; ) analizės ir mašininio mokymosi produktų vadovas. Tačiau Tworzydlo įspėja, kad nereikėtų pernelyg -apgalvoti šių sprendimų vertės, nepripažįstant pagrindinių inžinerinių principų svarbos. „Kaip chemijos inžinieriui, analitikos pagrindai yra geriausia vieta pradėti, pradedant nuo principais pagrįstos analizės, pvz., remiantis šilumokaičio veikimu. Tada organizacija gali pereiti prie duomenų -pagrįsto metodo, naudojant AI arba ML, kad būtų galima spręsti sudėtingesnius procesus ar -įmonės problemas“. Jis priduria.
„AI siūlo galingas VKI galimybes, tačiau kai kurioms įmonėms sunku tai veiksmingai pritaikyti gamybos iššūkiams“, – aiškina Paige Morse, „Aspen Technology, Inc.“ chemijos pramonės direktorė.
Reaguodama į tai, „AspenTech“ pradėjo integruoti dirbtinį intelektą į savo programinės įrangos platformą, todėl ji tampa prieinamesnė platesniam naudotojų ratui. Morse'as pažymi, kad derinant pirmuosius-inžinerijos principus su AI ir domeno žiniomis, naudotojai gali geriau rasti sprendimus sudėtingoms problemoms, kurias reikia išspręsti naudojant CPI. AspenTech hibridinio modeliavimo metodas, bet ir leidžia ne tik optimizuoti individualius jutiklius. įrenginius ir integruoti ištekliaus{3}}visus procesus. "Dabar inžinieriai gali naudoti ML, kad greičiau sukurtų turtingus modelius, kad panaudotų modeliavimo ar gamyklos duomenis, pridėdami srities patirties, inžinerijos principų ir projektavimo apribojimų be gilaus proceso ar AI patirties." Morsė pasakė. Daugelis VKI įmonių susiduria su teisėtais įgūdžių trūkumais.
Be darbo jėgos spragų įveikimo, tvarumo iniciatyvos yra dar viena sritis, kurioje VKI įmonės vis labiau sutelkia savo pastangas. „Daugelį skaitmeninimo pastangų paskatino išlaidų taupymas, tačiau įmonės vis daugiau dėmesio skiria gamybos vienetų atliekams ir emisijoms, taip pat efektyvumo ir patikimumo gerinimui“, – sako Morse. Ji pridūrė: „Procesų modeliavimas padeda kurti naujus produktus, kurie atitiktų techninius žiedinės ekonomikos iššūkius, tokius kaip molekulinis perdirbimas ir naujas plastiko dizainas, o naudojant dirbtinį intelektą ši veikla yra dar greitesnė“.
Ši nuspėjamoji galimybė tampa vis vertingesnė siekiant konkrečių tvarumo tikslų, pvz., sumažinti oro taršą naudojant nuspėjamojo išmetamųjų teršalų stebėjimo sistemas (PEMS), kuri yra Emerson Plantweb Optics Analytics platformos funkcija, kuri diegia ML ir AI valdymo sistemas per skaitmeninius dvynius ir paskirstytą diegimą. "Kaip "Plantweb Optics Analytics" dalis, galime įdiegti PEMS, kad stebėtume ir įvertintume emisijas naudodami modelius ir ML, kad dinamiškai optimizuotume gamybą. Naudodami PEMS galime kurti modelius, pagrįstus užfiksuotais proceso kintamaisiais, ir naudoti juos vertindami ir galiausiai sumažindami emisijas." Tworzydlo pasakė.
Programinės įrangos įsipareigojimas tvarumo strategijai neapsiriboja emisijų mažinimu. "Tvarių produktų ir technologijų, kurios pakartotinai naudoja arba perdirba atliekas, augimas yra procesų modeliavimo pramonės augimo sritis, kurioje atsiranda naujų problemų ir naujų galimybių. Naujausios augimo sritys apima kanapių darinių (pvz., CBD) proceso modeliavimą ir patobulintą kontrolę, siekiant sumažinti išmetamų iš atsinaujinančių energijos šaltinių kiekį. Labiau nusistovėjusios chemijos pramonės augimo sritys apima biokurą, metano atgavimą, CO2 regeneravimą ir tirpiklių parinkimą. sako David Hill, Chemstations Inc. (Hjustonas, Teksasas) techninės pagalbos vadovas.
Hill mano, kad proceso simuliatorių perspektyvos gali būti dar labiau padidintos kuriant produktų aljansus su papildomomis CPI priemonėmis. Inžinieriai, kurie nenaudoja proceso simuliatorių, dažnai turi įrankius, kuriuos galima patobulinti prisijungus prie proceso treniruoklio. Saugos, procesų valdymo ir energetikos sektoriuose yra daug galimybių derinti pramonės-specifinius įrankius su pirmaisiais procesų simuliatorių principais.“ – aiškina Hill. Hillas mano, kad šios permainos veiksnys apims šiltnamio efektą sukeliančių dujų mažinimą, energijos vartojimo efektyvumą, optimizavimą, pagrįstą termodinaminiais modeliais, pagerintą saugą ir pažangaus proceso valdymo galimybes naudojant griežtą modeliavimą.
Išplėstinė realybė
Be AI ir ML, pramonės įmonėse taip pat daugėja papildytosios realybės (AR) ir virtualiosios realybės (VR) programinės įrangos platformų,{0}}ir šios technologijos nebelaiko „prabangos gaminiu“, naudingesniu nei bet kada anksčiau, nes pandemijų metu didėja nuotolinio darbo paklausa. Kadangi dėl pandemijų gamyklose dirba mažiau žmonių, augalai imasi naujų technologijų. ar gali perkelti skaitmeninę informaciją į realų pasaulį, o tai padeda geriau aprūpinti darbuotojus, kad jie galėtų tiksliau ir lengviau atlikti užduotis." Emerson's Tworzydlo sakė. Kalbant apie AI, ML ir AR ateitį pramoninėje programinėje įrangoje, naudojimo atvejai tikrai plėsis. "Vis dar yra didžiulis neišnaudoto potencialo kiekis. Galiausiai pradėsime taikyti tam tikrus savarankiškų operacijų procesus.
„Aveva Group plc“ (Kembridžas, JK;) įtraukė AR ir VR koncepcijas į savo išplėstinės realybės (XR) platformą, o viena ypač svarbi programa yra personalo mokymas. "Įtraukianti XR mokymo sistema leidžia įmonėms įgyti ir išlaikyti eksploatacines žinias, kai pakeičia išeinančius patyrusius operatorius, o tai yra labai svarbu gamyklos saugai ir našumui. Šis elgesio mokymas gali būti pritaikytas ne tik priekiniams operatoriams, bet ir inžinieriams, technikai bei greitosios pagalbos darbuotojams." Ravi Gopinath, „Aveva“ vyriausiasis debesų tarnybos ir vyriausiasis produktų pareigūnas, paaiškina.
Viename pavyzdyje operatoriaus mokymo programoje, kurią sukūrė Aveva ir Shell (Haga, Nyderlandai;), pagrindinis dėmesys skiriamas elgsenos mokymui, siekiant pagerinti saugos kompetencijas. Gopinath sako: "Taikant šį elgesio metodą, operatorius gali būti apmokytas ir įvertintas, kaip jis ar ji elgiasi susidūręs su atsitiktine ar epizodine situacija gamykloje. realaus laiko duomenų vizualizavimo centras, sujungiantis daugiau nei 120 prietaisų skydelių ir 200 000 duomenų taškų milžiniškame interaktyviame ekrane.
Treniruotės yra tik dalis XR potencialo. AR planšetiniu kompiuteriu{1}}pagrįstos programos buvo naudojamos padėti lauko darbuotojams. Naudojant AR VR modeliams planšetiniuose kompiuteriuose sujungti su realaus laiko-informacija ir vadovaujamais procesais, galima geriau atlikti darbus, taip išvengiant brangių gedimų ir sumažinant prastovų laiką. Žvelgdama į ateitį, „Aveva“ mano, kad XR programinė įranga gali žymiai pagerinti patalpų projektavimą ir kapitalinio projekto inžineriją automatizuojant tradicinių 3D įrenginių modelių, naudojamų projektavimo etape, importą į įtraukią aplinką. Konvertavimas į VR leis peržiūrėti ir patobulinti ergonomišką dizainą net prieš įsigyjant bet kokią įrangą. Virtualios gamyklos gali egzistuoti tik debesyje, todėl inžinieriai gali bendradarbiauti įvairiose šalyse
biuruose ar net skirtinguose žemynuose.
Tobulėjant duomenų fiksavimo ir analizės galimybėms programinės įrangos platformose, galingi analitiniai įrankiai tapo savitarnos-pakeičiamais sprendimų-priėmimo įrankiais, skirtais chemijos inžinieriams, kurie gali sukurti juose savo funkcijas, kad atitiktų konkrečius proceso poreikius. Naudodami tokius demokratizuotus įrankius, inžinieriai gali panaudoti duomenis iš įvairių šaltinių -, pavyzdžiui, paketų kokybę ir kt. -, kad pagerintų savo procesų kokybę, sako Edwinas van Dijkas, „TrendMiner NV“ rinkodaros viceprezidentas. duomenys iš skirtingų šaltinių-pavyzdžiui, laboratorijos informacija, pvz., partijos kokybė, gali būti susieta su proceso duomenimis su priežiūros duomenimis. ). "Analitikos demokratizavimo tikslas yra padaryti naudingas įžvalgas prieinamas kiekvienam operatoriui, nuo valdymo salės iki posėdžių salės, kad galėtų priimti duomenimis pagrįstus sprendimus. Leidžiant naudotojams kurti savo prietaisų skydelius pagal pirštų atspaudus, monitorius ir kontekstinius vaizdus, tai yra daugiau nei tradiciniai prietaisų skydelio įrankiai." Van Dijkas priduria. Naudodami modelio atpažinimą, inžinieriai gali ištirti veiklos našumą ir naudoti gerą veikimo elgesį proceso stebėjimui. Be to, jie gali sukurti savo „minkštus“ jutiklius, kad galėtų stebėti, ko fiziniai jutikliai negali išmatuoti, pavyzdžiui, produkto kokybės specifikacijas.
Viena duomenų analizės sėkmės istorija, apie kurią pranešė TrendMiner, buvo susijusi su chemijos gamykla, kuri susidūrė su „lipniais“ vožtuvais, dėl kurių užtruko vožtuvo galios pasikeitimas ir faktinis proceso atsakas. Gamykla norėjo tiksliai nustatyti, kada vožtuvai pradėjo klijuoti, todėl reikėjo stebėti bet kokius nukrypimus nuo tikėtinos vožtuvų elgsenos ir rasti parametrus, pagal kuriuos būtų galima atskirti „normalų“ ir „blogą“ vožtuvų veikimo periodus. Šie parametrai paverčiami įspėjimais apie ne-ne-fazės elgesį, kuris ne tik praneša darbuotojams apie situaciją, bet ir siūlo galimus taisomuosius veiksmus. „Naudodami savitarnos{5}}analitikos sprendimą, procesų ekspertai gali naudoti įterptąsias AI ir ML galimybes ieškoti ir patvirtinti gamybos problemas, naudodamiesi didelės spartos tendencijų analize.
Net ir turėdami daugybę galimų programinės įrangos įrankių ir programų mobiliesiems, kai kuriems vartotojams vis tiek reikia labai pritaikytų sprendimų, kad atitiktų jų verslo poreikius. Čia gali praversti vidinis programavimas. „JourneyApps“ (Denveris, Koloija;) siūlo didelio-produktyvumo programų kūrimo platformą, kurią vartotojai gali naudoti norėdami rašyti savo kodą, todėl programos yra sudėtingesnės nei ne-koduotų programų kūrėjai, kurios yra skirtos ne-programuotojams ir yra ribojamos jų paprastumas.JourneyApps generalinis direktorius Conradas Hofmeyras paaiškina: „Tai reiškia, kad pažangi verslo logika, inžineriniai skaičiavimai ir labai pritaikytos integracijos gali būti įgyvendintos per kelias dienas be didelių tradicinių papildomų išlaidų, susijusių su programinės įrangos kūrimu. Jis pažymi, kad dauguma chemijos inžinierių turi tam tikrą pagrindinę kodavimo ar scenarijų rengimo patirtį naudodami tokius įrankius kaip „Microsoft Excel Macros“ arba „Matlab“, todėl jie gali greitai įgyti programavimo įgūdžių, reikalingų naudoti „JourneyApps“ kuriant sudėtingas programas, kurios automatizuoja ir racionalizuoja svarbias verslo funkcijas.
Pavyzdžiui, Hofmeyr pateikia pavyzdį, kai VKI įmonė sukūrė specialią standartinių operacijų procedūrų (SOP) taikomąją programą, leidžiančią pereiti nuo neautomatinių skaičiuoklės{0}}pagrįstų SOP prie centralizuotai-valdomos programos su visa audito seka. Jis priduria: "JourneyApps siūlomas pritaikymas reiškia, kad atskiros pasaulinės programos gali būti pritaikytos vietiniams poreikiams ir sistemos integracijai." Kitame pavyzdyje naftos telkinių cheminių medžiagų gamintojas sukūrė savo programą, skirtą atlikti pagrindinius skaičiavimus, naudojamus kasdieniniame lauko ataskaitų teikimo procese, ir generuoti ataskaitos dokumentus, kol vartotojai buvo neprisijungę prie interneto.
Žvilgsnis į galutinį naudojimą
Pažangi programinė įranga ir modeliavimo įrankiai taip pat leidžia kurti saugesnius, efektyvesnius galutinius produktus daugelyje pramonės šakų, nuo automobilių dalių iki farmacijos. Vienas iš pavyzdžių – BASF SE (Ludvigshafenas, Vokietija) „Ultrasim“ kompiuterinės inžinerijos (CAE) įrankis, skirtas modeliuoti medžiagų savybes, kuris neseniai buvo atnaujintas, kad būtų galima modeliuoti daugybę termoplastinių elastomerų medžiagų nuo pradinio apdorojimo iki visos apdorojimo grandinės. galutinio-naudojimo produktus. Trumpesni kūrimo ciklai ir agresyvūs grafikai daro vis didesnį spaudimą inžinieriams, kad jie pirmą kartą užtikrintų tinkamą produkto našumą. Nuspėjamas tikslumas yra didžiulis pranašumas“, – sako Marios Lambi, CAE modeliavimo inžinerijos komandos vadovas BASF Šiaurės Amerikoje. „Ultrasim“ gali imituoti pradinį ir ciklinį komponentų apkrovimą, kuris pasirodė esąs ypač svarbus automobilių dalims, pagamintoms iš elastomerinių medžiagų. „Nuo valkšnumo apkrovų iki susidūrimo modeliavimo, šiluminių apkrovų ir vibracijos modeliavimo, taip pat medžiagų apdorojimo modeliavimo. savybes, taip pat skaitmeninio optimizavimo įrankius, leidžiančius greitai keisti geometriją, „Ultrasim“ padeda kurti geresnes dalis“, – pabrėžia Andreas Wüst, BASF Europos dinaminės struktūrinės analizės komandos vadovas.
"Medžiagos apibūdinimo procesas generuoja reikiamus duomenis, kurie yra būtini, kad būtų galima tiksliai numatyti realių dalių elgseną. Šiuo tikslu sukurti teoriniai medžiagų modeliai kalibruojami naudojant informaciją iš bandymų, taip užtikrinant, kad elgsena atspindi realias gamybos sąlygas, o ne savavališką situaciją, kuri yra toli nuo realybės." "Yra daug sudėtingų mazgų, pvz., automobilių sėdynių, pavyzdžių, kurie buvo išbandyti susidūrimo metu, ir šiuose bandymuose naudojamas Ultrasim nuspėjamasis tikslumas, kad būtų sukurtos dalys, kurios praeina patvirtinimo testus. Tai labai sutrumpina kūrimo ciklą ir sumažina, jei ne pašalina, dizaino pakeitimus", - pridūrė jis.
Tiksliems procesams MTTP ir biofarmacinių ingredientų bei kitų didelės vertės produktų kokybės analizės laboratorijose{0}}programinės įrangos įrankis gali būti naudojamas įvairiems tikslams, įskaitant organizacijos veiklos tęstinumo plano (BCP) palengvinimą. „Veiksminga programinė įranga gali sumažinti ar sumažinti riziką atliekant laboratorinius patikrinimus, supaprastinti įvykių testavimą, o automatizuotos procedūros gali būti naudojamos sistemoms atkurti po įvykio ar net palaikyti jų veikimą įvykio metu, o visa tai supaprastina BCP“, – sakė „Thermo Fisher Scientific“ įmonės „Chromeleon Data Systems Organization“ chromatografijos programinės įrangos produktų rinkodaros vadovė Barbara van Cann. Be to, laboratorijos gali dar labiau supaprastinti BCP pasirinkdamos integruotą programinę įrangą, apimančią chromatografijos duomenų sistemą (CDS), laboratorinės informacijos valdymo sistemą (LIMS) ir laboratorijos vykdymo sistemą (LES). Van Cann paaiškina: "Tiek LIMS, tiek CDS programinė įranga turėtų suteikti priemones, skirtas stebėti prietaiso kvalifikaciją, kalibravimą ir priežiūrą, net ir atskiroms dalims." CDS programinė įranga taip pat turėtų padėti naudotojams susidoroti su analitiniais pažeidimais ir turėti integruotas-tinklo saugias funkcijas, užtikrinančias, kad nutrūkus tinklui veikimas galėtų tęstis be žmogaus įsikišimo. Kad būtų išvengta trikdžių dėl kibernetinio saugumo atakų, Van Cann rekomenduoja laboratorijoms CDS ir kitą programinę įrangą vykdyti domene, esančiame atskirai nuo pagrindinės biuro sistemos, kad būtų išvengta galimų kibernetinių grėsmių iš el. -pašto. Galiausiai, kaip ir bet kurios automatizuotos programinės įrangos platformos atveju, reikia atsižvelgti į žmogiškąjį faktorių. "Žmogaus klaidas galima sumažinti iki minimumo kontroliuojant, ką vartotojai gali ir ko negali daryti, o ką jie gali ir ko negali pasiekti. Be to, turėtų būti prieinami įrankiai, leidžiantys automatizuoti kuo daugiau veiksmų. Mažiau naudotojo sąveikos reiškia mažiau klaidų." Ji pridūrė.