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    守着数据“金山”不知如何挖?寄云科技用时序数据分析工具帮企业轻松上手

    中经总网  2024-07-05 11:29     浏览量:187753

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    如今,越来越多的工业企业在生产经营过程中积累了海量数据,但却在如何通过数据分析挖掘出数据的价值,从而助力生产降本增效方面犯了愁:

    找外面的专业的AI服务商吧,成本高且也服务商也不一定懂行业;让一线的工程师来做吧,他们不懂复杂的数据分析建模;花大钱上了数据中台和AI平台,招了算法专家,结果很多数据分析建模所需的原始数据质量不行,分析半天白忙活。

    为了让更多企业能轻松、简单上手数据分析,寄云科技最近发布了新一代AI数据分析产品TE(Trend Explorer),从给一线工程师提供一个像Excel一样简单易用的AI工具这个角度切入,希望帮企业快速、低成本把数据这座“金矿”的价值挖掘出来。

    TE可以将企业现有的DCS、SCADA、时序库等处的时序数据导入,通过直观的拖拽式操作界面,实现数据的聚合、筛选、比对、可视化、相关性分析、最佳工艺区间的定义等。主要可以帮助不懂编程与数据建模的一线工程师,快速定位一些问题,并通过关联分析找到问题的原因并进行优化,如

    设备工程师:预测性维护,故障诊断,能耗优化;

    工艺工程师:最佳工艺的优选,当前工艺的偏离检测;

    质量工程师:SPC,根因分析,虚拟量测

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    为实现这些功能,TE提供了多方面的功能模块,包括:

    可视化:包括表格、趋势图、泳道图、箱线图、散点图、柱状图等多种显示方式。

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    统计计算:支持对选择的数据计算均值、标准差、最大值、最小值、极差等统计计算。

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    虚拟测点:丰富的函数构建虚拟测点;支持对测点进行时间平移后计算。

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    值搜索:提供丰富的逻辑组合;支持特定时长的结果筛选。

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    相似度搜索:基于特定时间段数据变化规律,搜索与之高度相似的所有历史片段。

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    搜索结果处理:对搜索结果按照先后顺序或者持续时间进行排序;搜索结果保留或者剔除;在搜索结果中增加平均值、最大值、最小值、标准差等统计值的计算。

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    图层对比:将不同时间段(如不同批次)的数据叠加在一起,对比差异;图层的各种均值、方差、相似度的量化对比。

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    互相关性分析:通过机器学习,寻找导致问题产生原因的各种因子,并根据相关系数进行排名。

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    最佳工艺监测:持将多个图层的数据叠加在一起,将多个图层的包络作为最佳工艺的监控范围;实时工艺与最佳工艺范围的偏离告警。

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    TE更加适合流程行业应用,一个典型应用示例:

    某化工企业生产过程中观测到反应器温度异常波动,通过多图层对比、互相关诊断和散点图,分析出由于冷却水阀门粘滞导致冷却水流量振荡,并引起冷却水出口温度和反应器温度振荡。由于粘滞将非线性环节引入了被控过程,直接影响了控制性能。

    企业应用寄云TE系统及时发现了异常现象,并准确定位了根因是由于阀门性能下降,通过阀门检修及时消除了阀门粘滞,将反应器温度的波动范围由0.8°C降为0.1°C,最终产品每日产量提升了0.25%。

    当然,对于希望深入开展数据分析建模的企业而言,仅使用TE是不够的。

    例如化工企业的APC,需要对反应过程进行建模,形成复杂的预测模型,结合预测结果进行过程控制。这些复杂的机理模型建模,离不开更专业的AI数据分析建模平台,由懂数据分析建模的专业工程师来进行模型的构建。但要想用好这些高端工具,在底层应用TE也是必要的:TE可以帮这些专业数据分析工程师解决数据准备和基础模型定义问题。

    很多做过工业数据分析的工程师都会发现,真正制约他们的瓶颈,不是根因分析的工具和算法,而是来自现场数据的处理过程和模型定义,包括数据的筛选、过滤、业务关键因子的定义等,这些事情数据分析师并不熟悉,反而是一线工程师更熟悉,过去很多数据分析师需要持续的和一线工程师沟通,且效率很低,TE则是提供工具给一线工程师,让一线工程师快速的完成这部分工作,从而给上层的数据分析师打好数据和模型基础。

    例如TE提供的多个因子的相关性分析,可以快速帮助一线人员和数据分析人员在一个平台上协作和互动,判断是单个因子还是多因子的组合作用,是否需要增加虚拟测点来构建新的因子,或者自动拟合非线性函数等功能,由浅入深的一步步探索。

    如果把数据分析过程比喻为医生做诊断,TE就是一款先进的对设备数据的检测仪器,提供给专业的医生(数据分析师)来进行专业判断和决策。两者衔接刚好完成更完整的数据分析闭环。

    专业的数据分析建模工具市场上也有很多,如寄云科技的DA,阿里云的AICS,昆仑数据的K2Assets,雪浪云的雪浪OS专业工具包等,TE可以和这些工具联合应用,也可以供尚不需要开展深度数据分析建模的企业独立应用。基于TE的整理,也可以为很多企业建设数据中台,提供高质量的生产领域数据源。

    尽管在国外有类似产品,但TE在国内工业互联网市场还是属于比较新的产品形态,与之类似的是作者之前提到的PTC 精益数字化绩效分析工具DPM《PTC Thingworx新品DPM启示》,两者都是面向数据价值呈现的标准化产品。所以很多工业互联网企业在苦恼于做项目的高度定制化之外,是不是可以多参考参考一些国内外优秀数据应用标准化产品,甚至自己总结经验定义出一些标准化产品呢?

    来源:里聊智造

    世界品牌研究院/中经总网 联合报道

    发布:中经总网·中经在线

    编审:王海珠 熊辉 刘信春 郑建华

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    【责任编辑:王海珠】
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