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提高数字化转型的利润

供稿:艾默生自动化解决方案 2019/10/28 15:17:02

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  • 关键词: 艾默生 数字化
  • 摘要:越来越明显的是,充分利用数字化转型的获利优势取决于能否采用一套正确的、融合的、不断发展的合适技术。没有企业需要一套庞杂的技术组合,至少不是马上就需要,明智的选择可以增加成功几率。

越来越明显的是,充分利用数字化转型的获利优势取决于能否采用一套正确的、融合的、不断发展的合适技术。没有企业需要一套庞杂的技术组合,至少不是马上就需要,明智的选择可以增加成功几率。

艾默生首席技术官Peter Zornio在艾默生全球客户大会上表示:艾默生致力于提供全方位的“数字化转型技术推动解决方案”,通过扩大 “ 运营分析”产品组合,在可靠性、生产和能效等方面确定利润潜力。

Zornio宣布了四个全新Plantweb Insight应用程序,可对冷却塔、安全阀、网络和电源模块进行监测、故障排除和优化。Plantweb Optics v1.5资产管理平台扩展了连通性并增强了协作,而适用于勘探和生产的新型数字双胞胎软件已为地质建模添加了模型。

优化运营分析产品组合

艾默生自动化解决方案业务分析和机器学习产品经理Manasi Menon表示:“客户希望使用分析工具查看数据,将数据转换为可执行信息,从而提高工厂绩效。”

运营分析通常在单个装置上使用原则驱动型分析,而在工厂使用数据驱动型分析(多个装置组合)。原则驱动型分析适用于遵循已知物理原理的设备或系统,例如变速箱或疏水阀。数据驱动型分析采用人工智能(AI)或机器学习等统计数据和工具得出相关性和交互作用定义不明确的可能原因。

从泵和热交换器到腐蚀和冷却塔,包括最近新增的电源模块和网络管理,Plantweb Insight原则驱动型分析适用于常见和较不常见的资产。

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艾默生自动化解决方案业务分析和机器学习产品经理Manasi Menon :“从隐藏的数据中获取答案,通过PlantWeb Optics将隐藏数据转换为可行性信息。”。

整合收购的KNet软件。KNet软件为492种资产提供了数据驱动型分析以及第一性原则故障模式和影响分析(FMEA)。通过KNet流程和资产模型、机器学习和在线分析工具来处理OPC、控制系统(DCSPLC)、过程流程图、FMEA和历史数据库等标准连接器的数据和信息,从而提供可实施的故障模式分析、工作流程、预测性见解和关键绩效指标(KPI)。

例如,对于脱丁烷塔,控制雷德蒸气压(RVP)来保持效率。Menon说:“KNet可以使用决策树和故障树中的根本原因分析来计算和预测雷德蒸气压。通过将492个 FMEA模板嵌入故障树中,可以快速进行原因分析。”

展望未来,Menon表示:“ KNet软件会集成在Plantweb Optics中,以便使用Optics的客户可以获得更多预测性维护。”

“增强现实技术、外部数据和增强型Optics加快业务决策速度,甚至可以提供额外服务实现个性化定制系统。通过Plantweb Optics解读隐藏数据并将其转换为可操作信息正在全球各地逐渐实现。”

Menon 解释道:“更加集成的工具来协助客户高效决策”。例如,可以将AMS设备管理软件(仪器和阀门的运行状况)、DeltaV(控制回路性能)、KNet(第一原则和数据驱动分析)和AMS机械管理软件(机械保护和运行状况)的信息输送至移动设备和增强现实(AR)系统,与计算机化的维护管理系统(CMMS)工作流集成,并整合到Plantweb Optics资产管理平台中,向操作员、工程师和技术人员提供基于角色的可执行指令。

关于艾默生 

艾默生(美国纽约证券交易所代码:EMR)是一家全球性的技术与工程公司,为工业、商业及住宅市场客户提供创新性解决方案。自动化解决方案业务帮助过程、混合和离散行业制造商优化其能效和运营成本,促进生产,确保人员安全和保护环境。商住解决方案帮助确保人类舒适度和健康,保障食品质量和安全,提升能效,打造可持续发展的基础设施。如欲了解更多信息,欢迎访问:www.emerson.cn

 

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(艾默生自动化解决方案官方微信公众平台)

审核编辑(王静)
更多内容请访问 艾默生自动化解决方案(http://c.gongkong.com/?cid=2781)

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