Machine learning
Machine learning can optimize operations in ways that humans can't. Get help leveraging machine learning in a hybrid model with the best of both worlds.
Machine learning optimerer driften
Machine learning (ML) er en type kunstig intelligens, der gør det muligt for computersystemer at lære af data og forbedre deres ydeevne uden at være eksplicit programmeret til hver specifik opgave.
Vi udnytter machine learning til at optimere komplekse industrielle processer. Ved at anvende skræddersyede ML-modeller på eksisterende driftsdata kan vi afdække hidtil ukendte mønstre og operationelle sammenhænge.
De nye indsigter omsættes til konkrete, realtidsanbefalinger, der understøtter operatører i at tage de rigtige beslutninger – fx om justering af setpunkter for temperatur, tryk og flow. Brugen af machine learning fører til dokumenterbare forbedringer som reduceret energiforbrug, forbedret produktionskapacitet og øget stabilitet i produktkvaliteten.
Hybridmodellen: Det bedste fra 2 verdener
Vores tilgang til machine learning er baseret på en hybridmodel, hvor vi kombinerer årtiers proces- og termodynamisk knowhow med moderne ML-metoder. Det giver robuste løsninger, der er forankret i den industrielle virkelighed og specifikke driftsbehov.
På den måde kan algoritmer blive en naturlig og kraftfuld udvidelse af jeres muligheder inden for energioptimering, klima og bæredygtig udvikling.
Vores ML-løsninger integreres enten i eksisterende SCADA/SRO-systemer eller som en særskilt server/skærmløsning til operatørstøtte. Alle løsninger udvikles i tæt samarbejde med jer for at sikre ejerskab, praktisk anvendelighed og en solid forankring i organisationen.
Vi kan både hjælpe med at vurdere potentialet for optimering ved hjælp af machine learning og med at udvikle og implementere konkrete ML-modeller.
Eksempler på machine learning
- Dynamisk procesoptimering
Finjustering af setpunkter for processer med mange variable (fx tørring, filtrering, destillation, varmepumpestyring). Det maksimerer effektivitet eller output baseret på aktuelle forhold. - Real-time overvågning
Identifikation af afvigelser fra optimale driftsbetingelser i lange eller komplekse produktionsforløb. Det gør det muligt korrigere hurtigt og øger produktionskapaciteten. - Forebyggende vedligehold
Tidlig opdagelse af udstyr, der performer suboptimalt, før det fører til nedbrud. Det reducerer nedetid.
Fordele ved machine learning
- Effektiv drift
Automatisering af komplekse og tidskrævende driftsopgaver øger effektiviteten og reducerer omkostningerne. - Datadrevne beslutninger
Forbedret præcision i forudsigelser og beslutninger ved at lære af data og tilpasse sig nye informationer. - Frigjorte ressourcer
Kan understøtte medarbejdernes arbejde og frigive tid til andre opgaver.
Samlet set bidrager machine learning til en mere intelligent, agil og omkostningseffektiv drift.
Sådan hjælper vi jer igennem processen
For at sikre et succesfuldt resultat følger vi en veldefineret proces, når vi implementerer machine learning-løsninger. Processen sikrer, at den endelige løsning er teknisk robust, praktisk anvendelig og leverer de ønskede resultater. Hovedtrinene i vores tilgang er:
Hvis I vil optimere uden machine learning
Vi kan også hjælpe jer med at optimere eller udnytte digitale løsninger uden machine learning.
