AVEVA Predictive Analytics

El mantenimiento predictivo puede generar una reducción del 10-20 % en OPEX. La solución AVEVA Predictive Analytics puede proporcionar alertas y diagnósticos tempranos de los problemas de los equipos días, semanas o meses antes de que fallen. AVEVA Predictive Analytics ayuda a las organizaciones con alta densidad de activos a reducir el tiempo de inactividad de los equipos, aumentar la fiabilidad y mejorar el rendimiento, al tiempo que se reducen los gastos operativos y de mantenimiento.

Las organizaciones deben ir más allá del calendario y el mantenimiento basado en el uso para reducir o eliminar el tiempo de inactividad. El mantenimiento excesivo o insuficiente de los activos afecta en gran medida a la rentabilidad. También tiene un impacto negativo en la sostenibilidad.
El mantenimiento predictivo basado en IA incide directamente en la confiabilidad, la seguridad, el cumplimiento y la rentabilidad en las operaciones.

AVEVA Predictive Analytics se integra con una amplia variedad de sistemas de soluciones de gestión de datos históricos, control y supervisión y puede implementarse localmente o en la nube. El sistema es muy escalable y puede utilizarse para supervisar un único equipo, una planta específica o cientos de activos remotos en varios centros.

Entre los equipos supervisables podemos encontrar:

Se detectó una anomalía. ¿Cuáles son los siguientes pasos?

PASO 1: ¿Qué sensores están contribuyendo a la anomalía?
PASO 2: ¿Cuáles son los fallos potenciales y las inspecciones relacionadas?
PASO 3: ¿Cuál es el nivel de urgencia antes del punto de interrupción?

Las principales ventajas de AVEVA Predictive Analytics:

1. Reducir el tiempo de inactividad no programado.
2. Prevenir errores del equipo.
3. Reducir los costes de mantenimiento.
4. Aumentar el aprovechamiento de los activos.
5. Ampliar la vida útil de los equipos.
6. Identificar activos de bajo rendimiento
7. Mejorar la seguridad.

Integración nativa con AVEVA PI System

No hay extensión de AVEVA PI System que sea más natural que AVEVA Predictive Analytics:

• Visibilidad para más personas, mediante integración de contenido a PI Vision.
• Resultados de análisis predictivo integrados en PI System para obtener información contextualizada.
• Integrado con PI Asset Framework que permite una construcción de modelos más eficiente.

Construcción intuitiva de modelos

Inteligencia artificial y machine learning sin código. No es necesario ser científico de datos o desarrollador de software para crear, validar e implementar modelos predictivos con AVEVA Predictive Analytics. El software utiliza una interfaz de usuario intuitiva y sin código para desarrollar modelos predictivos para sus equipos.

Alertas y notificaciones

Los usuarios pueden establecer umbrales de alerta para notificar si la desviación entre los valores reales y los predichos supera los límites permitidos. La gestión de las alertas se realiza mediante una potente y fácil aplicación web.

Diagnóstico de fallos

• Visualización y representación de diagnósticos de fallos, incluidos árboles de fallos para obtener información más detallada.
• Probabilidad en los modos de fallo.
• Acciones correctivas con análisis prescriptivos.

Análisis predictivo

Los usuarios tienen la capacidad de ver los datos del modelo sin procesar y los resultados del modelo, comparar el rendimiento de activos similares del mismo tipo y ver los efectos de las alertas. La herramienta está equipada con capacidades de diagnóstico de errores para ayudar al usuario a determinar la causa de la anomalía identificada y cómo evitarla en el futuro:

• Tendencia de la anomalía global.
• Tendencia de desviaciones de sensores individuales.
• Contribución de cada sensor a la anomalía.
• Ranking de fallos potenciales.
• Tendencia de coincidencia de fallos.
• Orientación prescriptiva para acciones correctivas.
• Predicción de tiempo hasta el fallo.
• Seguimiento de casos desde el inicio de la alerta hasta la acción correctiva.

Predicción de tiempo hasta el fallo

Como parte del flujo de trabajo, AVEVA Predictive Analytics permite al usuario final predecir el tiempo de fallo para obtener una indicación del nivel de urgencia asociado con la corrección de la anomalía detectada. Así, un usuario puede:

• Determinar el nivel de riesgo de un equipo y la urgencia para accionar las alertas predictivas.
• Calcular el tiempo de reparación o sustitución en las condiciones de funcionamiento actuales.

Construcción automatizada de modelos

Desplegar de forma autónoma nuevos modelos predictivos para equipos del mismo tipo en una sola acción. Ahorrar recursos valiosos, reducir los errores y garantizar la coherencia:

• Minimizar el trabajo manual.
• Creación de plantillas.
• Limpieza automática de los datos de entrenamiento.
• Integración a AVEVA PI Asset Framework o historiador existente.

Gestión de casos

La gestión de casos integra los aprendizajes de anomalías pasadas con actividades / comentarios de los usuarios. Esta captura de conocimiento es de inmenso valor en los desafíos actuales con una fuerza laboral que envejece. Mediante la gestión de casos se puede:

• Ver tendencias predictivas de casos.
• Tomar decisiones mejores y más rápidas con un mayor acceso a la información.
• Resaltar casos relevantes al investigar diagnósticos de fallos para anomalías.
• Integrar los aprendizajes de anomalías pasadas con actividades / comentarios de los usuarios.
• Capturar el conocimiento y las mejores prácticas.
• Hacer seguimiento de acciones (quién, qué, cuándo).

Monitorización predictiva a escala

Eficiencia, calidad, escalabilidad, análisis de datos, mantenimiento y colaboración. Estas ventajas pueden ayudar a lograr mejores resultados, optimizar operaciones y ofrecer una experiencia superior a los usuarios finales.

• Los algoritmos de IA y Machine Learning son la parte fácil.
• Operacionalizar IA a escala es la diferencia entre éxito o fracaso.

Trae tu propio algoritmo

Ahora es posible incluir algoritmos personalizados en AVEVA Predictive Analytics y añadir valor a las inversiones ya hechas.
Los científicos de datos pueden incluir algoritmos específicos en el ciclo de mantenimiento predictivo de AVEVA Predictive Analytics utilizando Python o lenguajes similares.

Los algoritmos personalizados se pueden complementar con las plantillas de modelos integradas, las funciones de limpieza de datos, el flujo de trabajo de alertas, el diagnóstico de fallos, las acciones prescriptivas, la previsión, la biblioteca de casos y la integración con AVEVA PI System para monitorizar todos los análisis en una sola aplicación.