Análise Preditiva: Tecnologia preditiva e prescritiva com IA e Machine Learning
Na Wonderware Iberia, dispomos de Análise Preditiva (anteriormente chamada PRiSM), um software líder no mercado para a implementação de uma estratégia preditiva e prescritiva.
Graças à automatização na indústria, existe cada vez mais nas fábricas e infraestruturas um maior número de equipamentos com uma variedade de sensores que permitem controlar os processos de produção. Estes sensores estão a produzir quantidades enormes de dados, os quais são armazenados em Historians e transformados em informação contextualizada, útil e valiosa combinando os dados com ferramentas de Inteligência Artificial para prever o comportamento dos equipamentos.
Atualmente, um dos objetivos dos departamentos de manutenção é ser mais proativos e poder antecipar-se a futuras avarias dos equipamentos mediante o uso de estratégias preditivas. Desta forma, será possível realizar ações de manutenção unicamente quando o equipamento o requerer e não com base em períodos fixos de tempo ou em estatísticas de uso.
A aplicação de ferramentas preditivas permite às organizações evitar avarias e paragens não programadas e poupar custos associados à manutenção preventiva e a paragens planeadas para essas intervenções que, em muitas ocasiões, são desnecessárias. Mas a previsão de futuras avarias não outorga todo o potencial por si mesmas, requerem ações de acompanhamento prescritivas específicas para obter o valor esperado.
Na Wonderware Iberia, dispomos de Análise Preditiva (anteriormente chamada PRiSM), um software líder no mercado para a implementação de uma estratégia preditiva e prescritiva.
A seguir, vamos explicar brevemente as funcionalidades e características principais de Análise Preditiva.
I Como é que a Análise Preditiva consegue a deteção precoce de avarias?
Análise Preditiva utiliza um algoritmo patenteado chamado OPTiCS que se baseia no reconhecimento avançado de padrões (Advanced Pattern Recognition) e tecnologia de machine learning. Além disso, dispõe de algoritmos como o ICA (Independent Component Analysis) e o LSH (Locality-Sensitive Hashing), assim como a possibilidade de importar algoritmos externos ao software. Para sistemas com níveis mais baixos de repetitividade histórica, alto ruído ou sistemas de processos, a Análise Preditiva utiliza um plugin para um algoritmo preditivo chamado KANN. Este algoritmo permite ao utilizador criar modelos que preveem valores futuros para os sinais. O algoritmo utiliza tecnologia de rede neuronal artificial e permite aos utilizadores criar perfis operacionais com um conjunto específico de entradas e saídas e testar como evoluirão as saídas no futuro através de data playbacks.
Análise Preditiva aprende o perfil operacional particular de um ativo durante todas as condições de carga, ambiente e processos operacionais. Os dados históricos da sensorização do equipamento são introduzidos no processo de modelação do software e, mediante algoritmos avançados, é gerado o perfil operacional do equipamento. Uma vez implementado o modelo, é comparado com os dados operacionais em tempo real para detetar e alertar sobre as subtis desviações relativamente ao comportamento esperado do equipamento. Uma vez que foi identificado um problema, o software pode ajudar na análise da causa raiz e proporcionar diagnósticos para ajudar o utilizador a compreender a razão e a importância do problema.
I Reconhecimento de Padrões Avançado (ARP)
A Análise Preditiva é um software baseado na modelação do comportamento do equipamento mediante o reconhecimento de padrões avançado (APR). Esta modelação é com base nos dados históricos do próprio equipamento que descrevem exatamente o seu comportamento, limpando previamente os comportamentos anómalos do histórico.
I Fontes de dados e integração
A Análise Preditiva integra-se com uma ampla variedade de sistemas historizadores de dados, sistemas de controlo e monitorização e pode implementar-se on premise ou na nuvem. O sistema é altamente escalável e pode usar-se para monitorizar um só ativo, uma fábrica ou centenas de ativos remotos em múltiplas fábricas. Os resultados dos modelos de PRiSM podem integrar-se facilmente com outros sistemas empresariais mediante o uso de serviços web e a API RESTful disponível.
I Criação de modelos preditivos
PRiSM Client é uma aplicação baseada em desktop que se utiliza para desenvolver, treinar, validar e implementar modelos de equipamentos e as suas respetivas notificações de alerta. Está equipado com templates e uma base de dados de ativos e condições conhecidas que agilizam o processo de criação de modelos, o que facilita aos utilizadores criar e manter os seus próprios modelos. O processo intuitivo e impulsionado graficamente permite que os modelos se construam em minutos em vez de dias ou semanas e não requer nenhuma programação ou conhecimento detalhado do equipamento.
I Monitorização e Análise de dados na web
A aplicação baseada na web, PRiSM Web, utiliza-se para gerir alertas, voltar a treinar rapidamente os modelos e analisar e representar graficamente os resultados do modelo. Organiza a informação de alarmes numa estrutura hierárquica que permite aos utilizadores identificar sistemas que estão num estado anormal e, em seguida, ver os componentes individuais que geram o alarme para uma análise mais profunda.
I Alertas e Notificações
Os utilizadores podem estabelecer limiares de alerta para comunicar quando o desvio entre os valores reais e os valores previstos excede os limites permitidos. Os alertas podem ser geridos de várias maneiras, incluindo por categoria, nível, criticidade, duração e frequência. Cada evento de alerta também está diretamente vinculado a um gráfico para esse ativo onde mostra os dados do evento, os limites de limiar e os momentos em que os valores estão em alarme. Os utilizadores e grupos relevantes podem ser notificados em tempo real se um ativo está em estado de alerta através da geração de notificações por correio eletrónico personalizáveis.
I Análise de dados e diagnóstico de falhas
O software inclui uma variedade de aplicações avançadas de comparação baseada em modelos e estatística, assim como ferramentas de Business Intelligence que permitem aos utilizadores passar menos tempo a procurar problemas potenciais. Os utilizadores têm a capacidade de ver os dados de modelação não processados, os resultados do modelo, comparar o desempenho de ativos similares do mesmo tipo e ver os efeitos dos alertas. As aplicações estatísticas interpretam os dados mediante representações visuais para que as organizações não requeiram cientistas de dados e engenheiros especialistas nos equipamentos para interpretar os resultados.
A Análise Preditiva está equipada com capacidades de diagnóstico de falhas para ajudar o utilizador a determinar a causa da anormalidade identificada e como evitá-la no futuro. A capacidade de diagnóstico elimina a probabilidade de que um engenheiro atribua condições de funcionamento anormais à variável incorreta.
I Prescrição de ações de manutenção
A Análise Preditiva é mais do que uma ferramenta de análise preditiva graças à capacidade de relacionar manutenções prescritivas segundo o desvio do comportamento. Uma vez que o software detetou e notificou um alerta devido ao desvio no comportamento do equipamento, realiza um diagnóstico de falhas e indica quais são as ações de manutenção a realizar para prevenir a avaria.
O software permite armazenar todo o conhecimento técnico e a experiência da equipa de manutenção nos diagnósticos de falha, de tal maneira que, uma vez determinadas as ações de manutenção a realizar, possam ser repetidas num futuro mediante a manutenção prescritiva da solução. Isto permite às organizações estandardizar a metodologia para a resolução de desvios do comportamento e guiar o pessoal técnico para a possível causa da futura avaria.
Estas são apenas as principais funcionalidades da solução Análise Preditiva, no entanto, existem muitas mais que permitem às organizações extrair o máximo retorno do investimento dos seus ativos. Assegurando que estes não sofram paragens não programadas e minimizando ao máximo as manutenções preventivas dos mesmos.
Se pretende saber mais acerca de Análise Preditiva ou se podemos ajudar a resolver qualquer dúvida, não hesite em entrar em contacto connosco.
