Analítica avanzada de proceso,TrendMiner.

Dentro de la canasta de soluciones de Industria 4.0 ECN Automation cuenta con una alianza estratégica con TrendMiner una solución para Analíticos Avanzados que facilita a los expertos en procesos y activos las tareas de analizar, supervisar y predecir el rendimiento operativo de los procesos de fabricación por lotes, grado y continuo.

Con el uso de esta solución analítica avanzada de autoservicio, los ingenieros de procesos pasarán de la analítica consciente a la analítica habilitada hasta la analítica experta.

Capacidades

Analizar

Herramienta de busqueda tan fácil de usar como Google, que permite analizar el comportamiento del proceso basandose en el historial de datos. Permite diagnosticar de forma instantanea encontrando patrones de comportamiento similares gracias a la tecnología de reconocimiento de patrones patentada de TrendMiner así como su herramienta para encontrar causas raíz.

Monitorear

Defina sus procesos óptimos y establezca Fingerprints para monitorear su producción. Este monitoreo puede ser utilizado para enviar alertas tempranas hacia los operadores del cuarto de control en caso de detectarse una desviación o para capturar retroalimentación sobre el proceso y de esta forma compartir conocimiento entre plantas.

Predecir

¿Por qué reaccionar si es posible predecir? Utilizando el generador de soft sensors, es posible tener una alerta temprana o un modo predictivo que permite predecir la calidad, el mantenimiento o la evolución futura de las ejecuciones para cada batch.

Tipos de analítica

Analíticos descriptivos

Para poder definir el ¿Qué?, es decir que fue lo que sucedió en el proceso. Qué estado del proceso es representativo del problema, seleccionar patrones de interés o anormales, eventos relevantes o ciertos eventos.

Esto gracias a los filtros por tiempo, criterio disponibles en TrendMiner así como a la capacidad para creación de fórmulas e importación de datos.

Analíticos de descubrimiento

Para poder definir el ¿Cuándo, Qué tan seguido?, es decir si el evento ha sucedido anteriormente y que tan frecuentemente.

Definir donde sucedió, bajo que contexto, cuántas veces?; facilitar la generación de una hipótesis y poder probarla.

Esto gracias al algoritmo de TrendMiner de búsqueda por similitud, de manera gráfica TrendMiner busca si ese mismo patrón de comportamiento se ha presentado anteriormente.

También mediante la busqueda por valor, que permite especificar criterios para un período establecido así como búsqueda por área de operación que permite definir bajo que condiciones ha operado el proceso.

Analíticos de diagnóstico

Para poder definir el ¿Por qué?, utilizado para encontrar las causas raíz ó generar una hipótesis.

Poder definir ¿Por qué paso?, comparar contra la operación normal del proceso, poder definir que factores influenciaron esta situación.

Esto gracias a la capacidad de TrendMiner para comparar múltiples graficas apiladas en capas, por ejemplo para comparar periodos “buenos” contra periodos “malos”. Así como el Algoritmo de Recomendaciones y Factores de influencia que genera sugerencias de variables causa raíz de la anomalía basadas en una relación lineal.

Analíticos predictivos

Para poder definir el ¿Qué sigue?, Poder predecir el comportamiento del proceso, de que forma una situación anómala puede evolucionar.

Esto gracias a la herramienta Huella Digital que permite crear una “Huella digital” de las condiciones optimas del proceso una vez definida, esta huella puede ser comparada contra los datos del proceso en tiempo real con la finalidad de detectar desviaciones en el proceso de forma temprana; con la capacidad de generar notificaciones y alertas cuando estas desviaciones son detectadas por TrendMiner mediante la opción de Modo predictivo.

Arquitectura

Características

  • Conectividad con diversas marcas de historiadores (Rockwell Historian, PI system, Wonderware, etc)
  • Permite analizar los datos para encontrar las causas raíz de un problema determinado
  • Enviar señales de alerta tempranas hacia el cuarto de control
  • Permite predecir comportamiento del proceso
  • Contextualizar información
  • Visualizacion de información mediante dashboards

Beneficios

  • Mantenimiento predictivo basándose en datos de proceso
  • Optimizar el uso de energía
  • Reducir costos mientras se mejora la calidad de los productos
  • Determinar la mejor “zona de operación” basándose en los datos de proceso
  • Encontrar mas respuestas de forma mas rápida
  • Automatizar alertas para prevenir fallas






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