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如何使用人工智能在工业数据中寻找价值

2022/1/1    来源:e-works    作者:奇志编译      
关键字:工业数据  人工智能  
所有行业领域如今都有一个共同点:拥有大量数据和信息。而数据量与现在连接到互联网的设备的数量有关,从个人设备到打印机再到水泵上的传感器。
       众所周知,数据成为了新石油,然而,很多工业企业发现他们生成的数据几乎没有用途或没有收益。事实上,根据报道,采矿和资源部门使用从其设备收集的数据还不到1%。

       那么,工业企业如何确保他们从生成的数据中获得最大价值?如何确保项目成功并且不会成为数字化转型失败的一个案例?

       而这些问题可以通过查看企业中谁使用了数据以及分析哪些数据来解决。

数据科学方法

       在引入工业4.0之前,工业企业依靠数据进行日常决策并不常见,他们主要依靠经过实践考验的方法,例如预防性维护、及时维护、OEM(原始设备制造商)规范的实施,以及根据需要引入外部主题专家(SME)和顾问的做法,以帮助解决可靠性问题和优化流程。

       随着工业4.0的引入,以及物联网传感器变得越来越普遍,企业已经开始收集他们的数据。许多大型企业创建了内部数据科学团队,以使用新获得的数据来解决关键问题。

       在通常情况下,这些问题可以通过查看有限的历史数据来解决。数据科学团队需要花费大量时间在重复的数据操作任务和编程上。通过这一过程,数据洞察通常需要数月才能生成。

       这种方法限制了数据科学团队对数据的分析。很多企业正在使用他们的数据,然而由于产生洞察力需要时间,因此很难扩展分析结果。不幸的是,在过去的几年中,由于商业价值没有得到认可,这些数据科学团队中的一些团队都缩小了规模。

无代码人工智能方法

       当企业的员工开始在日常工作中使用数据时,就会出现一个称为“数据民主化”的术语。但这些人并不是统计学家、数学家、数据工程师或数据科学家。事实上,他们对数据根本不感兴趣;他们只对数据能够提供什么内容感兴趣。

       随着技术的发展和进步,DIY无代码人工智能平台现在允许资产经理、维护人员、运营团队和工程师从他们的数据中学习并获得并获得见解,以帮助他们做出日常决策。

       无代码人工智能协助的决策类型示例如下:

       ●实时监控资产和工业流程,以便团队知道如何集中精力。

       ●预测设备的未来故障以进行早期干预。

       ●通过识别空气供应系统中的故障来优化发电厂的燃料消耗。

       ●降低工业资产的运营成本。

       ●准确识别潜在污染事件的根本原因,避免重大安全事件并改善环境结果。

       ●建立二氧化碳排放基准并帮助提供减少能耗的见解。

       ●了解不同系统和流程之间的相关性,避免不稳定和损坏,例如在油气平台的地下和顶部之间出砂的情况。

       ●为水处理厂准确的化学剂量提供实时设定点。

       无代码人工智能为非以数据为中心的角色提供见解,帮助他们做出更明智的决策。用户可以构建其设备和流程的模型,以提供计算得出的预测和见解。当中小企业、最终用户和运营商无需编程、编码、计算甚至打开Excel电子表格就可以推断出关键见解时,就会出现数据民主化。

数据分析:单一资产与整体

       在通常情况下,企业的各部门在孤岛中工作,运营和优化都是独立实施,数据并不在部门之间共享。而在一些企业中,数据甚至不在一个部门的不同团体之间共享——例如海底作业操作和石油钻井平台上的操作。

       更糟糕的是,通常用于分析数据的方法非常有限。例如,如果压缩机出现问题,那么只会分析来自压缩机的历史数据。这种方法并不总是能保证准确的结果,因为问题的根本原因可能并不是压缩机本身的故障。

       使用数据(实时和历史数据)分析问题的整体方法可以确保不会遗漏任何内容。无代码人工智能在数据中发现相关性,而这些相关性人工处理可能需要数月的时间才能找到——前提是企业从一开始就分析正确的数据集。人工智能可以检测到的一些相关性来自看似根本不相互关联的过程,而传统方法无法识别。

       例如,海上作业平台一名负责人在谈到从一个相互并不关联的单独流程中确定问题的根本原因表示:“从技术上来说,不可能这么快就做出这个决定。”无代码人工智能可以在几分钟内分析多年的数据并提供关键的见解或预测,以帮助团队做出改进的业务决策。

       状态监测通常只在达到阈值时触发警报,人工智能可以支持检测轻微退化,从而有更多时间进行规划。不断更新的实时模型可以监控工业设施和运行操作。而采用人工智能可以全面了解绩效,识别风险和机遇,帮助企业取得成功。

结语

       随着企业更智能地运作并从所有可用数据中学习,企业的效率和决策都会得到改善。而通过使数据民主化,并使员工能够从数据中获得见解,从而可以立即在工作中实施,从而提高从数据中产生价值的速度。

       一旦企业发现其数据的价值并开始在整个组织中利用数据见解,就有可能实现真正的数字化转型。
 
责任编辑:程玥
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