DataMesh และ Yokogawa เปิดตัวโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับโรงงานอุตสาหกรรม

DataMesh ร่วมมือกับ Yokogawa เพื่อแนะนำโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ร่วมกัน ซึ่งกำหนดนิยามใหม่ให้กับวิธีที่โรงงานอุตสาหกรรมตรวจสอบ ทำความเข้าใจ และจัดการอุปกรณ์ที่สำคัญ

โซลูชันนี้ออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายที่มีมายาวนานในการดำเนินงานและการบำรุงรักษาทางอุตสาหกรรม รวมถึงการตรวจจับข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ ที่จำกัด การพึ่งพาประสบการณ์แบบแมนนวลมากเกินไป และการแจ้งเตือนที่มีความมั่นใจต่ำ

โซลูชันนี้มุ่งเน้นไปที่อุปกรณ์หมุนที่สำคัญ เช่น ปั๊ม คอมเพรสเซอร์ และมอเตอร์ โดยผสานรวมฮาร์ดแวร์การตรวจจับระดับอุตสาหกรรม การสำรวจข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเทคโนโลยีแฝดดิจิทัล ด้วยการแปลงข้อมูลเซ็นเซอร์ดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถตีความ วิเคราะห์ได้ และคาดการณ์ได้ โซลูชันดังกล่าวช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรมสามารถระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่ความล้มเหลวจะเกิดขึ้น และดำเนินการเชิงรุกก่อนเวลาหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนไว้

เหตุใดการเฝ้าติดตามแบบดั้งเดิมจึงล้มเหลว

ในอุตสาหกรรมกระบวนการ พลังงาน การผลิตไฟฟ้า และการผลิตขั้นสูง ความล้มเหลวของอุปกรณ์แทบจะไม่เกิดขึ้นโดยไม่มีการเตือนล่วงหน้า การย่อยสลายมักเริ่มต้นล่วงหน้าหลายสัปดาห์ โดยสะท้อนให้เห็นการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และสัญญาณอื่นๆ

แม้จะมีการติดตั้งเซ็นเซอร์อย่างกว้างขวาง แต่สิ่งอำนวยความสะดวกจำนวนมากยังคงอาศัยเกณฑ์คงที่และการวัดแบบแยกส่วน ซึ่งส่งผลให้เกิดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดบ่อยครั้ง การตอบสนองล่าช้า และข้อมูลปริมาณมากที่ไม่สามารถแปลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

ความท้าทายไม่ใช่ความพร้อมของข้อมูล แต่เป็นความเข้าใจในข้อมูล ข้อมูลเซ็นเซอร์มักจะถูกตัดขาดจากบริบทการปฏิบัติงาน ระบบธุรกิจ และข้อมูลเชิงพื้นที่ ทำให้ยากต่อการแยกแยะความเสี่ยงที่สำคัญจากเสียงรบกวนรอบข้าง

แนวทางใหม่: เซ็นเซอร์, AI และ Digital Twins ทำงานร่วมกัน

DataMesh และ Yokogawa ได้พัฒนาโซลูชันการบำรุงรักษาอัจฉริยะแบบครบวงจรที่รวมข้อมูลเซ็นเซอร์ ข้อมูลอุปกรณ์ และบริบทการปฏิบัติงานไว้ในเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์เดียว

ด้วยการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการแสดงภาพคู่แบบดิจิทัล สภาพอุปกรณ์ได้รับการประเมินอย่างต่อเนื่อง ประเมินแนวโน้มแบบไดนามิก และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้รับการระบุอย่างดีก่อนที่ความล้มเหลวจะเกิดขึ้น กลยุทธ์การบำรุงรักษาเปลี่ยนจากการตอบสนองเชิงโต้ตอบไปเป็นการดำเนินการเชิงคาดการณ์และการป้องกัน

Yokogawa: การตรวจจับทางอุตสาหกรรมที่เชื่อถือได้ที่แกนกลาง

Yokogawa มอบรากฐานการตรวจจับที่เชื่อถือได้ ซึ่งรับประกันความถูกต้องของข้อมูลและความเกี่ยวข้องทางวิศวกรรม:

• เซ็นเซอร์สั่นสะเทือน อุณหภูมิ และไฟเบอร์ออปติกระดับอุตสาหกรรมที่ออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมการทำงานที่รุนแรงและซับซ้อน
• ความเชี่ยวชาญเชิงลึกในอุตสาหกรรมกระบวนการ ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลเซ็นเซอร์สะท้อนถึงพฤติกรรมของอุปกรณ์จริงภายใต้สภาวะการทำงานจริง
• การใช้งานภาคสนามที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในสถานการณ์ทางอุตสาหกรรมที่หลากหลาย โดยส่งมอบข้อมูลที่เสถียรและเชื่อถือได้ในวงกว้าง

DataMesh: เปลี่ยนข้อมูลอุตสาหกรรมให้เป็นข้อมูลอัจฉริยะที่นำไปใช้ได้จริง

นอกเหนือจากรากฐานการตรวจจับนี้ DataMesh ยังแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ผู้ปฏิบัติงานสามารถเข้าใจและดำเนินการได้:

• การรวมข้อมูลหลายแหล่ง ข้อมูลเซ็นเซอร์จะรวมเข้ากับ DCS, MES, ระบบองค์กร และข้อมูลเชิงพื้นที่ โดยปรับเวลา สินทรัพย์ และบริบทการดำเนินงานให้เป็นรากฐานข้อมูลที่สอดคล้องกัน
• การแสดงภาพแบบ Digital Twin เงื่อนไขของอุปกรณ์และสภาพแวดล้อมการทำงานจะแสดงแบบเรียลไทม์ ช่วยให้เข้าใจได้เร็วขึ้นและตัดสินใจได้อย่างมั่นใจมากขึ้น
• วิศวกรการวิเคราะห์หลายมิติด้วยภาพสามารถสำรวจข้อมูลโดยใช้พื้นที่การวิเคราะห์แบบลากและวางที่ใช้งานง่ายพร้อมวิธีการวิเคราะห์ในตัว
• เอเจนต์ AI การสำรวจข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะระบุส่วนข้อมูลการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลในอดีตโดยอัตโนมัติ แยกความแตกต่างระหว่างสถานะการทำงานที่แตกต่างกัน และประเมินแนวโน้มการพัฒนาเพื่อพิจารณาว่าสภาพของอุปกรณ์กำลังเสื่อมลงหรือไม่ เกณฑ์และเส้นพื้นฐานจะปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกเมื่อมีการพัฒนาข้อมูล ซึ่งช่วยลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดได้อย่างมาก ขณะเดียวกันก็ปรับปรุงความน่าเชื่อถือในการตรวจจับความผิดปกติ

ความสามารถเหล่านี้ร่วมกันช่วยให้สามารถระบุความเสี่ยงที่เกิดขึ้นใหม่ได้เร็วและน่าเชื่อถือมากขึ้น โดยเปลี่ยนการบำรุงรักษาจากการดำเนินการแก้ไขไปเป็นการป้องกันเชิงรุก

ตั้งแต่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ไปจนถึงการจัดการสิ่งอำนวยความสะดวกอัจฉริยะ

ในการปรับใช้การพิสูจน์แนวคิดโดยใช้ข้อมูลอุปกรณ์อุตสาหกรรมจริง โซลูชันได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการระบุกรอบเวลาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้เร็วกว่าวิธีการแบบเดิม 10-14 วัน ซึ่งให้เวลาอันมีค่าสำหรับการบำรุงรักษาตามแผน การเพิ่มประสิทธิภาพโหลด และการปรับปรุงประสิทธิภาพพลังงาน ในขณะเดียวกันก็ลดความสูญเสียจากการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนไว้

เมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการสำรวจข้อมูลสามารถจัดรูปแบบให้เป็นกฎการปฏิบัติงานที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ และขยายไปสู่การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวกอัจฉริยะที่กว้างขึ้น รวมถึงการตรวจสอบสภาพของสินทรัพย์ ระบบอัตโนมัติตามคำสั่งแจ้งเตือนถึงที่ทำงาน การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรการบำรุงรักษา และการดำเนินงานที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI และ AR

มองไปข้างหน้า

DataMesh และ Yokogawa จะยังคงกระชับความร่วมมือในการปฏิบัติการและการบำรุงรักษาทางอุตสาหกรรมอัจฉริยะต่อไป ด้วยโซลูชันแบบครบวงจรที่รวมฮาร์ดแวร์การตรวจจับทางอุตสาหกรรม แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ และโมเดล AI เฉพาะอุตสาหกรรม ความร่วมมือนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดอุปสรรคในการนำไปใช้และเร่งการปรับใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง

การบำรุงรักษาทางอุตสาหกรรมกำลังพัฒนาจากแนวทางปฏิบัติที่ขับเคลื่อนด้วยประสบการณ์ ไปสู่อนาคตที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูล, AI และแฝดดิจิทัล DataMesh ยังคงมุ่งมั่นที่จะทำงานร่วมกับพันธมิตรระดับโลกเพื่อนำเสนอโซลูชันที่ใช้งานได้จริงและปรับขนาดได้ ซึ่งจะทำให้ระบบอุตสาหกรรมปลอดภัยยิ่งขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และคาดการณ์ได้มากขึ้น