通過力控工業(yè)智能解決方案,，擬實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：
● 生產(chǎn)過程控制優(yōu)化,。采用PID參數(shù)優(yōu)化,、先進(jìn)過程控制（APC）、工業(yè)大數(shù)據(jù)體系結(jié)合的方式,，實(shí)現(xiàn)流程行業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化控制,。
● 設(shè)備預(yù)測性維護(hù)?；诠I(yè)一體化管控平臺,，分析、預(yù)測設(shè)備的關(guān)鍵部件變化趨勢,、使用壽命和潛在風(fēng)險,，提前預(yù)判設(shè)備零部件的損壞時間，主動通知進(jìn)行維護(hù)服務(wù),。
● 故障預(yù)診斷,。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對設(shè)備工作日志,、歷史故障,、運(yùn)行軌跡、實(shí)時位置等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,，基于知識庫和自學(xué)習(xí)機(jī)制,，建立故障智能診斷模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)診斷并精準(zhǔn)定位,。
智能感知動態(tài)變化圍繞產(chǎn)品全價值鏈過程中的仿真,、采購、生產(chǎn),、倉儲,、銷售、物流運(yùn)輸?shù)戎T多環(huán)節(jié),，可對上述過程中的實(shí)時數(shù)據(jù),、靜態(tài)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等,，進(jìn)行動態(tài)變化感知,。具備時序數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等多類型數(shù)據(jù)接入能力,，還具備多類型數(shù)據(jù)庫融合、同時在線連接查閱的能力,。
以優(yōu)化運(yùn)行指標(biāo)為目標(biāo),，對控制系統(tǒng)的設(shè)定值進(jìn)行自適應(yīng)決策基于開放數(shù)據(jù)庫連接訪問、可視化多元接口技術(shù),，通過工業(yè)領(lǐng)域知識圖譜文件管理與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行機(jī)理與聚類分析,，采用多元素融合與分析機(jī)制,，構(gòu)建可拓展的控制決策函數(shù)庫。結(jié)合函數(shù)庫和實(shí)際運(yùn)行指標(biāo),，對控制系統(tǒng)的設(shè)定值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,，實(shí)現(xiàn)云-邊-端的閉環(huán)聯(lián)動。
預(yù)測和排除異常運(yùn)行工況,，使系統(tǒng)安全,、優(yōu)化運(yùn)行采用機(jī)理建模、數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,，通過構(gòu)建精準(zhǔn)的機(jī)理模型,、數(shù)據(jù)特征模型，分析數(shù)據(jù)的各種統(tǒng)計特征,，對模型輸出,、實(shí)際輸出進(jìn)行比較，并采用數(shù)學(xué)方法對殘差進(jìn)行分析處理,，實(shí)現(xiàn)故障診斷,、故障預(yù)測，從而完成異常工況的排除,，保證生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行,。
開發(fā)環(huán)境封裝算法執(zhí)行環(huán)境依托計算引擎Fcyber，該引擎一方面可以實(shí)現(xiàn)開發(fā)者的模塊化快速配置,，形成多種數(shù)據(jù)模型,；另一方面提供底層二次開發(fā)功能，支持動態(tài)庫方法調(diào)用,，方便靈活處理現(xiàn)場復(fù)雜邏輯,。同時，計算引擎支持Python等多種類編程語言,。
力控工業(yè)智能解決方案,，通過產(chǎn)學(xué)研用的合作體系，已在流程行業(yè)的局部場景進(jìn)行了落地應(yīng)用,。應(yīng)用實(shí)踐過程中,，利用建模、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),，結(jié)合計算引擎等工具,，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)積累，優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)備控制參數(shù),，進(jìn)行過程控制監(jiān)測-調(diào)節(jié)-反饋-優(yōu)化-控制的閉環(huán)處理,，迭代循環(huán)，從而提升局部工藝段內(nèi)的產(chǎn)品良率、降低設(shè)備故障率,、減少人工干預(yù)過程,，最終實(shí)現(xiàn)典型場景下部分階段的提質(zhì)增效項(xiàng)目目標(biāo)。
隨著知識積累,、算法優(yōu)化,、行業(yè)應(yīng)用，未來,，力控工業(yè)智能解決方案將依托生產(chǎn)情況和制造過程的實(shí)時運(yùn)行情況，為企業(yè)提供綜合生產(chǎn)指標(biāo),、計劃調(diào)度指標(biāo),、生產(chǎn)全流程指標(biāo)、運(yùn)行指標(biāo),、生產(chǎn)指標(biāo),、控制指令的綜合優(yōu)化決策。通過自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化決策,，實(shí)現(xiàn)人與智能優(yōu)化決策之間的協(xié)同,，使管理者能在動態(tài)變化的環(huán)境中精準(zhǔn)優(yōu)化決策。
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