Digital grøn omstilling
Machine learning
Machine learning kan optimere driften på måder, mennesker ikke kan. Få hjælp til at udnytte machine learning i en hybridmodel med det bedste fra begge verdener.
Samlet set bidrager machine learning til en mere intelligent, agil og omkostningseffektiv drift.
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.
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.
Machine learning kan optimere driften på måder, mennesker ikke kan. Få hjælp til at udnytte machine learning i en hybridmodel med det bedste fra begge verdener.
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:
Vi kan også hjælpe jer med at optimere eller udnytte digitale løsninger uden machine learning.
Første skridt er at forstå processen og data for at vurdere mulighederne og fastsætte klare succeskriterier og mål.
Operatører m.fl. inddrages tidligt, så løsningen passer til arbejdsflow og behov. Et intuitivt interface (UX/UI) designes.
Den rette kombination af mekanistiske og ML-metoder (hybridtilgang) vælges, og modellen trænes/finjusteres med data.
Modellen implementeres og afprøves i et realistisk arbejdsmiljø for at verificere funktionalitet og værdiskabelse.
Der udarbejdes en plan for drift, opdateringer og vedligeholdelse for at sikre en stabil og langtidsholdbar løsning.
Løsningens effekt evalueres ift. målsætning. Data og feedback analyseres løbende for at finde nye forbedringsmuligheder.