Um einen sicheren und effizienten Anlagenbetrieb zu erreichen, ist es wichtig, dass Alarme relevant sind. Dazu müssen irrelevante Alarme identifiziert und optimiert werden. Alarm Behavior Analysis ist ein Service, der basierend auf den umfangreichen Daten im Ereignisprotokoll des Prozessleitsystems Alarme mit Machine-Learning-Methoden ermittelt, die potentielle Optimierungskandidaten sind.
Inhaltsverzeichnis
→ Herausforderungen unserer Kunden
→ Lösung
Zusammenfassung
Um einen sicheren und effizienten Anlagenbetrieb zu erreichen, ist es wichtig, dass Alarme relevant sind. Dazu müssen irrelevante Alarme identifiziert und optimiert werden. Alarm Behavior Analysis ist ein Service, der basierend auf den umfangreichen Daten im Ereignisprotokoll des Prozessleitsystems Alarme mit Machine-Learning-Methoden ermittelt, die potentielle Optimierungskandidaten sind.
Herausforderungen unserer Kunden
- Zur Optimierung von Alarmen ist es derzeit üblich, jeden Alarm einzeln in der Reihenfolge der Häufigkeit (z. B. Alarm Monitoring) zu prüfen. Führt man die Alarmoptimierung mit „klassischen“ Alarm-Management-Systemen nach obiger Methode durch und hat den Eindruck, dass dies nicht ausreicht, wird ein anderes Verfahren benötigt.
- Auch Information über irrelevante Alarme, wie z. B. gleichzeitiges Auftreten / redundante Alarme oder über keine / die Bedieneraktionen nach Alarmen sind hilfreich für die Alarmoptimierung. Nur stehen für diese Informationen üblicherweise nur die Bediener selbst mit ihrer Erfahrung zur Verfügung.
Lösung
- Extrahieren (Machine-Learning-Methoden) von Alarmen, die optimiert werden können, wie z. B. redundante Alarme oder Alarme ohne Bedieneraktionen.
- Top-10-Listen von Optimierungskandidaten
- Visualisierung von Ursache und Wirkung zwischen Alarmen und zwischen Alarmen und Bedieneraktionen
Kundenvorteile
- Alarm Behavior Analysis trägt dazu bei, die Effizienz von Alarmen zu optimieren, indem es mit seiner innovativen Methode Alarme, die optimiert werden müssen, identifiziert.
- Die visuelle Darstellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen der Optimierungskandidaten dienen dazu, sich Zusammenhänge klarzumachen und helfen so neue Ansätze zu finden, um die Effizienz der Alarme zu optimieren.
Details
Der Alarmanalysebericht stellt in 3 Abschnitten Informationen über Alarme zur Verfügung. Diese Informationen ermöglichen ein tieferes Verständnis der Alarme und somit was notwendig ist, um die Effizienz der Alarme zu optimieren.
Alarmstatusübersicht
- Alarm-KPI
- Gesamtzahl der Alarme (im betrachteten Zeitraum)
- Durchschnittliche Alarmfrequenz nach EEMUA#191
- Alarm- vs Aktion-Trenddiagramm
- Grafische Gegenüberstellung der Anzahl der Alarme zur Anzahl der Bedieneraktionen
- Numerische Bilanz der Alarme und Bedieneraktionen
Listen von Optimierungskandidaten
- Redundante Alarme
- Alarme die zeitgleich/-nah mit anderen Alarmen auftreten
- Ignorierte Alarme
- Alarme ohne Bedieneraktionen
- Reaktion auf Alarme
- Bedieneraktionen nach Alarmen
Details zu den Optimierungskandidaten
- Ursache-Wirkungs-Diagramm
- Visualisiert die Beziehungen zwischen dem Optimierungskandidaten und zugehörigen Alarmen und Bedieneraktionen
- Zeit-Diagramm
- Zeitlicher Ablauf der im Ursache-Wirkungs-Diagramm dargestellten Alarme und Bedieneraktionen
Alarmanalyse – Ursachen und Wirkungen
Um das Verhalten von Alarmen zu verstehen, generiert Yokogawas Lösung Ursache-Wirkungs-Diagramme. Diese Diagramme visualisieren das Verhalten zwischen Alarmen und zwischen Alarmen und Bedieneraktionen. Dadurch ist es möglich, die Merkmale von Alarmen, z. B. Redundanzen oder Bedieneraktionen, zu verstehen.
Diese von YOKOGAWA entwickelte und patentierte Technik erstellt Ursache-Wirkungs-Diagramme aus den Daten des Ereignisprotokolls des Prozessleitsystems.
Es wird nach Ursache-Wirkungs-Beziehungen gesucht, die bestimmte Eigenschaften erfüllen (Mustererkennung). Das Ergebnis der Mustererkennung sind die Listen von Optimierungskandidaten.
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Comparative Effective Analysis
Benchmarks sorgen für Transparenz. Mit dem Comparative Effectiveness Analysis Service von Yokogawa sammeln wir Daten aus Ihrem Betrieb für die automatische Berechnung von Kennzahlen. Diese werden von Yokogawa verwendet, um regelmäßig Benchmark-Berichte für Sie bereitzustellen.
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Bedienprozedur-Analyse zur Optimierung der Arbeitsanweisung
Die Analyse der Bedienprozedur dient dazu, die Konsistenz und Effizienz von Bedieneingriffen am Prozessleitsystem (PLS) zu optimieren und somit die Effizienz und Sicherheit der Produktion zu steigern. (SOP = Standard Operating Procedure – (Standard-)Arbeitsanweisung) Diese von YOKOGAWA entwickelte und patentierte Technik nutzt Machine-Learning-Methoden, um aus dem Ereignisprotokolls des PLS die „beste“ Bedienprozedur zu ermitteln.
Publikationen
Videos
In diesem Webinar geht es um "Bediener-Training" und „Online Realtime“ Bediener-Unterstützung mit diesen Themenschwerpunkten:
Interaktive Trainingsmöglichkeiten
- „Replay” - mehr als nur ein Video
- Operator Training Simulator – „OmegaLand”
„Online Realtime“ Bediener-Unterstützung
- Prozess Daten Analyse
- Digital Twin – „MirrorPlant”
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