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AVEVA Predictive Analytics

Inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar posibles fallos en activos antes de que ocurran.

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.

70%
de los operadores no saben exáctamente cuándo reemplazar, actualizar o mantener los equipos.
80%
de los fallos en equipos son aleatorios. El resto son fallos relacionados con la edad de los equipos.
5K €
Coste medio de tiempo de inactividad de equipos industriales por hora.
Si no se abordan los principales peligros de accidentes, se producen lesiones, pérdida de beneficios y daños a la reputación.

Un enfoque global

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:

  • Compresores
  • Expansores
  • Bombas
  • Turbinas de gas
  • Turbinas de vapor
  • Motores
  • Calderas, hornos, estufas
  • Molinos
  • Agitadoras, mezcladoras
  • Cajas de cambios
  • Intercambiadores de calor
  • Válvulas
  • Generadores
  • Ventiladores
  • Transformadores
  • Inversores
  • Calentadores de aire
  • Otros……

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.

Componentes de AVEVA Predictive Analytics

El sistema de AVEVA Predictive Analytics consta de tres componentes principales y varias bases de datos:

Componente 1: AVEVA Predictive Analytics Client

Esta aplicación de escritorio realiza todo el análisis de los datos históricos. AVEVA Predictive Analytics Client importa y analiza datos históricos mediante un potente algoritmo para crear el perfil operativo, que contiene grupos de puntos de valor similar.

La aplicación Cliente tiene herramientas para probar y ajustar los perfiles operativos, así como para realizar análisis detallados mediante el uso de los datos.

Componente 2: AVEVA Predictive Analytics Server

Esta aplicación basada en servidor compara el resultado del análisis con los valores actuales. El servidor de análisis predictivo registra los resultados y avisa de las anomalías. La aplicación recopila datos en tiempo real (RTS), compara los valores actuales con el perfil operativo definido y escribe los resultados de estas comparaciones en un historial de datos.

La aplicación del servidor también escribe alertas en la base de datos central para su revisión a través de Predictive Analytics Web. La aplicación también puede enviar notificaciones de anomalías por correo electrónico.

Componente 3: AVEVA Predictive Analytics Web

Esta aplicación basada en navegador muestra información de alto nivel de todos los perfiles operativos definidos.

Predictive Analytics Web organiza alertas y proporciona herramientas de gráficos y análisis básicos para ayudar a identificar problemas que requieren una mayor investigación. Una aplicación basada en servidor IIS, la aplicación Web Server distribuye datos a numerosos usuarios finales de clientes web de AVEVA Predictive Analytics.

Databases

Los perfiles operativos se almacenan en una base de datos relacional de SQL Server (la base de datos central).

Las salidas de datos en tiempo real se almacenan en la base de datos de archivos integrada, que es un historian de AVEVA Enterprise Data Management.

Requisitos técnicos

Servidor
Cliente
Servidor web
Navegador web
DDBB Central
SQL
Otros
Servidor

El servidor de análisis predictivo es compatible con los siguientes sistemas operativos:

  • Windows Server 2016, 2019, 2022

El servidor de análisis predictivo requiere conectividad para:

  • SQL Server Enterprise o Standard (para la mayoría de los entornos de producción)
  • Un historial de datos, como AVEVA Historian o AVEVA Enterprise Data Management
Cliente

Predictive Analytics Client es compatible con los siguientes sistemas operativos:

  • Windows 10, 11
  • Windows Server 2016, 2019, 2022
Servidor web

Predictive Analytics Web Server es compatible con los siguientes sistemas operativos:

  • Windows Server 2016, 2019, 2022
Navegador web

Los usuarios finales pueden ver Predictive Analytics Web en uno de los siguientes navegadores web:

  • Microsoft Edge
  • Google Chrome
  • Mozilla Firefox
DDBB Central

AVEVA Predictive Analytics utiliza Microsoft SQL Server Enterprise o SQL Server Standard como su base de datos relacional “central” para almacenar información de perfil operativo, como:

  • Número de puntos
  • Rangos de tiempo
  • Frecuencia de muestreo
  • Alertas

Requisitos de hardware recomendados:

  • Multi-processor, 2 GHz
  • Memory 16 GB
  • Hard Disk Space 100 GB
SQL

Consulte a su administrador de base de datos de SQL Server para asegurarse de que su instancia de SQL Server cumpla con estos requisitos:

  • Versiones 2019, 2017 o 2016
Otros

Los instaladores verifican que los siguientes componentes estén disponibles en las computadoras o máquinas virtuales de destino. Si no está disponible, los instaladores los agregan al paquete de instalación:

  • Microsoft .NET Framework 4.8.
  • Microsoft .NET 5.0.13 – Windows Server Hosting
  • Microsoft .NET Runtime 5.0.13
  • Microsoft Internet Information Services (IIS) 10.0.
  • Microsoft Internet Information Services (IIS) Rewrite Module 2.0.
  • Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017 driver.

Los instaladores también verifican que Microsoft SQL Server Standard o Enterprise esté disponible en su sistema.

¿Quieres saber más?

Nuestras soluciones y productos son herramientas complejas que requieren amplios conocimientos, a menudo desde aproximaciones y áreas diferentes.
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