빅 데이터 분석을 활용하는 운영을 위한 디지털 트윈문제점해결책이점장비 성능 저하로 인한 운영 장애 제거현실 세계디지털가상 세계AI AnalyticsMultiple plant dataAI분석다양한 플랜트 데이터Health index는 유지보수에 필요한 사항을우리에게 알려주며 유지보수 후에는 시설이양호한 상태로 복구되었는지를 표시함실제 플랜트 데이터를 디지털 가상 세계에서사용할 수 있음공정 시뮬레이터자문 대시 보드1. 머신 러닝 모델이 공정의 이상을 감지2. 머신 러닝 알람이 Petro-SIM을 시작3. 실행 전에 최상의 조치가 무엇인지 결정하기 위하여 프로세스 시뮬레이터의 what/if 분석이 사용됨프로세스 시뮬레이터가 제공한 출력 정보와 머신 러닝의 결과를기반으로 하여, 이 대시보드는 공정 KPI, health index,권장 운영 방식을 보여줌54• 다음과 같은 역할을 수행하는 요꼬가와 AI를 도입: - 리액터의 성능 저하가 발생하기 전 문제의 증상을 예측 - 리액터의 성능저하를 조기에 감지하기 위하여 리액터 상태 (health index)를 예측 - 제품 내에 제품의 품질을 떨어뜨리는 구성 성분이 증가할 때를 미리 예측• 프로세스 시뮬레이터가 최적의 조치를 제안• 누출로 인한 불량 제품 발생• 리액터의 성능저하로 인한 예상치 못한 셧다운• 리액터의 성능저하로 인한 제품의 품질 저하• 제품 품질의 저하를 최소화하기 위한 최적의 플랜트 운영• 고객은 리액터 복구를 위한 유지보수 작업을 계획하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있음• 높은 성능과 더 빠른 리액터 복구를 보장
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