Yokogawa và sự trỗi dậy của ngành công nghiệp tự động

Bảo trì dự đoán dường như là yếu tố thay đổi cuộc chơi thực sự.

Trong tất cả những gì đang xảy ratự động hóa công nghiệp,Bảo trì dự đoánĐây có lẽ là một trong những thay đổi thiết thực nhất mà bạn sẽ thực sự cảm nhận được tại nhà máy.

Thay vì chờ đến khi thiết bị hỏng hoặc bảo dưỡng thiết bị theo lịch trình cố định, hệ thống sử dụng dữ liệu để phát hiện các vấn đề từ sớm.

Ví dụ, với đủ dữ liệu, nó có thể phát hiện:

• Sự trôi dạt áp suất dần dần

• Thay đổi trong mô hình rung động

• Thời gian phản hồi chậm hơn bình thường

Yokogawađã và đang áp dụng lối tư duy này vào các dự án thực tế. Hợp tác với Saudi Aramco, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để điều chỉnh và tối ưu hóa các hoạt động xử lý khí đốt. Hệ thống có thể tinh chỉnh các yếu tố như mức tiêu thụ năng lượng và điều kiện quy trình trong thời gian thực.

Kết quả không chỉ là "hiệu quả tốt hơn" trên lý thuyết mà còn thể hiện rõ ràng ở: 

• Tiêu thụ năng lượng thấp hơn

• Hoạt động ổn định hơn

• Giảm thiểu chất thải

Trong một ví dụ khác,YokogawaViệc hợp tác với CMC Solutions trong lĩnh vực giám sát khí thải (PEMS) cho thấy một góc nhìn khác. Thay vì bổ sung thêm nhiều cảm biến vật lý ở khắp mọi nơi, các mô hình phần mềm có thể ước tính lượng khí thải bằng cách sử dụng dữ liệu quy trình hiện có.

Về mặt thực tiễn, điều đó có nghĩa là:

• Ít phần cứng hơn cần bảo trì.

• Chi phí ban đầu thấp hơn

• Vận hành dễ dàng hơn về lâu dài

Đây là nơiBảo trì dự đoánNó bắt đầu kết hợp với phần mềm và phân tích dữ liệu một cách rất thực tế.

Bản sao kỹ thuật số: Thử nghiệm trước khi thực sự bắt tay vào làm.

Ý tưởng về mộtBản sao kỹ thuật sốThoạt nghe có vẻ hơi trừu tượng, nhưng khi thấy nó hoạt động thực tế, bạn sẽ hiểu hơn.

Yokogawađã đầu tư vào lĩnh vực này, bao gồm cả việc hợp tác với Semantum.

MỘTBản sao kỹ thuật sốVề cơ bản, đó là một mô hình hoạt động của nhà máy bạn trong hệ thống máy tính. Không chỉ là một sơ đồ—mà là một thứ hoạt động giống như thực tế, dựa trên dữ liệu thực.

Tại sao điều đó lại quan trọng?

Vì nó cho phép bạn:

• Kiểm tra sự thay đổi mà không cần tác động đến cây thật.

• Chạy các kịch bản "nếu như"

• Xác định vấn đề trước khi chúng xảy ra.

• Tinh chỉnh các thao tác một cách an toàn hơn

Ví dụ, nếu bạn muốn điều chỉnh một thông số quy trình, bạn có thể mô phỏng nó trước trong...Bản sao kỹ thuật sốThay vì thử nghiệm trực tiếp trên hệ thống đang hoạt động, điều đó giúp giảm thiểu rủi ro đáng kể.

Và khi bạn kết hợpBản sao kỹ thuật sốvớiBảo trì dự đoánKhi đó, mọi thứ càng trở nên thú vị hơn. Bạn không còn chỉ phản ứng với các vấn đề nữa—mà bạn đang thử nghiệm và chuẩn bị cho chúng từ trước.

YokogawaNgoài ra, công ty cũng đang hợp tác với các nền tảng như UptimeAI và XMPro để kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

Vì trên thực tế, nhiều nhà máy vẫn còn dữ liệu nằm rải rác trên các hệ thống khác nhau. Khi dữ liệu đó được kết nối,tự động hóa công nghiệpTrở nên hữu ích hơn nhiều—và mạnh mẽ hơn nhiều.