Жетілдірілген жабдықты модельдеу үшін сенсорды пайдалануды кеңейту
Koch Ag және энергетикалық нысандар IoT сенсорларын қамтиды
Бес Koch Ag & Energy (KAES) қондырғысында Amazon Web Services (AWS) рұқсатымен 125 Monitron IoT діріл және температура сенсорларын орналастыруға негізделген елеулі өзгерістер жүргізілуде. Koch Fertilizer LLC, Koch Energy Services LLC және Koch Methanol LLC кіретін көрнекті холдингтік компания KAES әртүрлі жабдық бөліктерінен діріл мен температура деректерін жинау үшін осы сенсорларды пайдаланады, содан кейін оны KAES AWS бұлттық есептеу қызметіне жібереді. Бұл сенсорлар қарапайымдылығымен мақтана алады, өздігінен конфигурацияланады және ешқандай бағдарламалауды қажет етпейді. Пайдаланушылар оларды бақылағысы келетін жабдыққа жапсырады.
Жетілдірілген жұмыс уақыты үшін болжамды техникалық қызмет көрсетуді қосу
Дэйв Кроенинг, IT көшбасшысы және KAES деректер аналитикасының жетекшісі Мартин Миллер жақында өткен AWS re:Invent іс-шарасында өз тәжірибесімен бөлісті. Олар KAES бес қондырғысы болжамды техникалық қызмет көрсетуді жақсартуға және жабдықтың жұмыс уақыты мен қолжетімділігін арттыруға бағытталған 125 Монитрон сенсорын аса маңызды емес, жұмыс істеп тұрған жабдыққа стратегиялық түрде орналастырғанын анықтады. Зауыт қызметкерлері бұл сенсорларды смартфондарындағы Monitron қолданбасы арқылы оңай орнатады. Олар қолданба ішінде ISO 20816 діріл стандартының опциясын таңдады, бұл бұлттық қызмет ең қолайлы машиналық оқыту (ML) үлгісін енгізу үшін пайдаланатын маңызды қадам.
Жеңілдетілген деректерді талдау және нақты уақыттағы ескертулер
Діріл және температура сигналдары кейіннен бұлтқа жол табады, онда олар талдаудан өтеді. Жүйе дұрыс емес жұмыс жағдайларын автоматты түрде анықтайды, уақтылы араласуды қамтамасыз етеді. Смартфондар арқылы қол жетімді Monitron қолданбасы зауыт қызметкерлерін осы ауытқулар туралы хабардар етіп қана қоймайды, сонымен қатар оларға әдеттен тыс күйлерді өздеріне ыңғайлы уақытта қарап шығуға және бақылауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, ол қате режимі, себебі және қабылданған әрекеттер туралы мәліметтерді қоса алғанда, қабылданған ескертулерге жауаптарды енгізуді жеңілдетеді.
Операторлар мен инженерлер үшін мөлдір үлгілік кері байланыс
Ең бастысы, KAES ашықтыққа ерекше мән береді. Миллердің айтуынша, «біз қара жәшікті қаламадық». Мұндағы мақсат операторлар мен инженерлерге осы үлгілермен түсіндірілетін жабдықтың жағдайлары мен жұмыс күйлерін түсіну болды. Бұл тәсіл оларға осы үлгілердің салдарын және ықтимал сәтсіздіктерге әсер ететін факторларды түсінуге мүмкіндік береді.
AWS Lookout және Seeq көмегімен кеңейтілген талдау
Monitron сенсорларының деректері, KAES сайттарындағы көптеген басқа сенсорлардың деректерімен қатар, бұлтта біріктіріледі. Мұнда AWS Lookout және Seeq бағдарламалық жасақтамасы KAES пайдаланушыларына жұмыс жағдайларын нақтырақ түсінуге мүмкіндік береді. AWS Lookout машиналық оқыту (ML) үлгілері дәстүрлі әдістермен салыстырғанда уақытты, еңбекті және шығындарды қысқартып, өнімділікті дәл болжауға мүмкіндік береді.
Бен Бишоп, Seeq компаниясының негізгі шешімдер сәулетшісі процесті егжей-тегжейлі түсіндіреді: «KAES AWS бұлтынан процесс мәндерін сұрау, AWS Lookout for Equipment аномалиясын анықтау ML үлгілерін конфигурациялау және болжау үшін оқытылған үлгілерге жаңартылған процесс мәндерін беру үшін Seeq пайдаланады». Бұл біркелкі интеграция AWS ML арқылы аномалия үлгісін бағалауды жеңілдетеді, содан кейін ол Seeq визуализацияларында іске қосылады.
Цифрландырудың қиындықтары мен мүмкіндіктері
Цифрландыру жолындағы саяхат деректер көздері мен аналитикалық әдістердің әркелкілігін ескере отырып, әртүрлі қиындықтарды тудырады. Дегенмен, KAES операцияларды оңтайландыру және оның маңызды жабдықтарының сенімділігін қамтамасыз ету үшін IoT сенсорларының және бұлтқа негізделген талдаудың әлеуетін пайдалануға бел байлады.