Predykcja – modele matematyczne w służbie przemysłu: CSense

Siedząc w licealnej ławce, czy później w trakcie studiów zachodziliśmy w głowę „po co mi wszystkie te wzory, wykresy i zaawansowane obliczenia”. Przecież do podstawowych czynności / współżycia w społeczności wystarczą nam tradycyjne operacje matematyczne – sprawdzić czy kasjerka dobrze wydała resztę, czy policzyć ilość farby koniecznej do pomalowania ścian salonu. I wystarcza. Prawda? Można ukuć teorię, że tak. W zupełności wystarcza. Co jednak jeśli chcemy poznać przyszłość? Jest ona bardziej przewidywalna niż nam się wydaje. I to wszystko dzięki matematyce! Od kilkunastu lat jesteśmy karmieni różnego rodzaju predykcjami dotyczącymi bliższej bądź dalszej przyszłości. Deforestacja Amazonii – do połowy stulecia, wyginięcie niedużego ssaka w Australii – dajmy temu 10 lat, do końca stulecia zaś najpewniej migracja ludzi spowodowana zmianami temperatury, które też jesteśmy w stanie przewidywać. Modele matematyczne od dawna służą też mediom społecznościowym, dzięki nim AI jest w stanie idealnie dobrać nam materiały, które nam się spodobają, albo zagotują krew w żyłach, czy też po prostu zmuszą nas do złapania za telefon,  bo nie mieliśmy go w dłoniach zbyt długo. Analitycy biznesowi na podstawie danych są w stanie obliczyć przyszłoroczną hossę bądź bessę. A gdyby całe to liczenie i przewidywanie przyszłości zastosować w przemyśle? Nie. Nie jest to wyjątkowo nowa idea. To w zasadzie dzieje się już na naszych oczach.

Proficy CSense

Wysokiej klasy rozwiązanie analityczne, pozwalające stworzyć między innymi cyfrowego bliźniaka to godna uwagi propozycja nie tylko dla dużych, wielozakładowych przedsiębiorstw, także dla firm średniego sektora, gdzie zarządzający chcą opierać swoje decyzje na rzetelnych danych.

To analityczne rozwiązanie pozwala przekształcić dane w wartość biznesową. Dzięki zaawansowanym modelom matematycznym i dostarczonym źródłom jest w stanie stworzyć symulację i predykcję zdarzeń w przypadku stymulacji zmiennych różnymi czynnikami.

Brzmi skomplikowanie? Ok spróbujmy na przykładzie. Firma X tworzy rękawice gumowe o określonych właściwościach fizycznych – elastyczność, rozciągliwość, kolor, porowatość. Cały proces odbywa się w sprecyzowanych warunkach produkcyjnych oraz użyciu odpowiednich komponentów chemicznych. Proficy CSense jest w stanie odpowiedzieć na pytanie, co stanie się jeśli któryś z parametrów ulegnie zmianie – jak wpłynie to na produkcję oraz właściwości fizyczne produkowanej (w tym przypadku) rękawicy. Przykład ten jest dość jaskrawy, bo takie informacje możemy uzyskać także korzystając z innych źródeł, jednak zajmie to sporo więcej czasu. Predykcja przyszłości może dotyczyć także zużycia mediów, jakości produktu, wykorzystania materiału, ilości odpadów, utrzymania ruchu, ilości wyprodukowanych elementów.

Wszystko jest naturalnie zależne od ilości zmiennych, sygnałów, danych które zaprzęgniemy do tego „liczącego kombajnu”. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dają szanse na szybką identyfikację problemu (wraz z jego przyczyną), a także pogłębia proces automatyzowania pracy, wdrażając ciągłą poprawę jakości i produktywności.

Zatem do czego może służyć Proficy CSense

Zastosowań jest tak wiele, jak wszechstronne jest to narzędzie. Od użytkownika zależy jakimi danymi będzie zasilać modele matematyczne i jaką wiedzę chce z oprogramowania czerpać.

1. Zmniejszenie zmienności procesu

Dzięki łączeniu danych z wielu źródeł, ich analizie oraz uczeniu maszynowemu możemy radykalnie poprawić zmienność procesu produkcyjnego.

2. Szybsze wykrywanie i naprawianie błędów

Zbierając dane i odpowiednio je przetwarzając szybciej odnajdziemy powód przestoju czy problemów z wydajnością lub zasobami. Będziesz w stanie przygotować się na awarię spowodowaną zużyciem maszyny czy też jakiejś części maszyny. Wszystko także dzięki wizualnej formie wykonywanych przez Proficy CSense analiz.

3. Utworzenie Cyfrowego bliźniaka zakładu

Dzięki stymulowaniu zebranych danych produkcyjnych możemy przewidzieć reakcję „całego zakładu produkcyjnego” na wprowadzenie określonych zmian, co daje Ci nieskończone wręcz możliwości planowania i prognozowania.

4. Większa „higiena” danych

Integralność danych jest bardzo ważną cechą współczesnych systemów biznesowych. System wykrywa korelacje między danymi, dane silnie ze sobą związane są ujednolicane i w ten sposób analizowane (jeśli jakaś zmienna w 100%  jest zależna od innej i jest to korelacja stała – system po prostu pomija tę zmienną w obliczeniach). Dzięki temu dane są spójne i nie można w nich ‘zamieszać’ bez odpowiedniej autoryzacji.

Użyteczność kontra łatwość obsługi?

Tego typu „kombajny do przetwarzania danych” często bywają niełatwe w obsłudze dla użytkownika, szczególnie w warstwie obsługi analitycznej. Proficy CSense pozwala na szybką eksplorację danych, opartą na kreatorze dla inżynierów w celu uzyskania wglądu do nich „tu i teraz”. W ramach ułatwień program wyposażony jest w szablony rozwiązań analitycznych bez programowania: proste obliczenia, czyszczenie danych, matematyka, statystyki, modele uczenia maszynowego, optymalizacja w czasie rzeczywistym i zaawansowana kontrola procesu, a co więcej łatwe wizualne bloki funkcyjne typu „przeciągnij i upuść”. CSense jest także kompatybilny z językami Python, .Net, Matlab i innych firm.

Nie w szklanej kuli

Rozwiązanie GE Digital pozwala na odkrycie tego, co nieznane i testowanie tego, czego boimy się sprawdzić na żywym organizmie. Sztuczna inteligencja radzi sobie lepiej z przewidywaniem przyszłości i dokładną analizą danych. Zatem… Jak widzisz matematyka to klucz do przyszłości!

Zaciekawiło Cię to rozwiązanie? Zobacz jak skorzystał z niego Arcerol Mittal!