Honeywell Forge Cognition. Արդյունաբերական ավտոմատացման և ֆիզիկական արհեստական բանականության վերաիմաստավորում

Արդյունաբերական կառավարման համակարգերում գործակալական AI-ի ներուժի բացահայտումը

Ժամանակակից գործարանային ավտոմատացումը և բարդ օբյեկտների կառավարումը բախվում են տվյալների աննախադեպ խցանման։ Ավանդական կառավարման համակարգերը, ներառյալ բաշխված կառավարման համակարգերը (DCS) և ծրագրավորվող տրամաբանական վերահսկիչները (PLC), ամեն օր ստեղծում են գործառնական տվյալների հսկայական ծավալներ։ Սակայն ինժեներական թիմերը դժվարանում են վերլուծել սարքավորումների անդադար ահազանգերն ու մասնատված հեռաչափական տվյալները։ Այդ պատճառով Honeywell Technologies-ը գործարկեց Forge Cognition-ը՝ գործակալական AI-ի առաջադեմ հարթակ, որը նախատեսված է օբյեկտների ավանդական գործառնությունները վերափոխելու համար։

Ծանրաբեռնված կառավարման համակարգերի և արդյունաբերական չափիչ-կառավարման սարքավորումների հետ աշխատելու իմ տասնհինգ տարիների ընթացքում ես տեսել եմ, թե ինչպես է ահազանգերի գերհագեցվածությունը խաթարում ակտիվների հուսալիությունը։ Forge Cognition-ն անմիջականորեն ուղղված է այս խնդրի լուծմանը։ Իրական ժամանակի թվային երկվորյակները ինքնավար AI գործակալների հետ համատեղելով՝ հարթակը մեկնաբանում է սենսորների ընթացիկ տվյալները և համակարգում ուղղիչ գործողությունները գործող ենթակառուցվածքում։ Ավելին, այս ինտեգրումը կամրջում է ավանդական գործառնական տեխնոլոգիաների (OT) և տեղեկատվական տեխնոլոգիաների (IT) միջավայրերի միջև առկա բացը։

Էկոհամակարգային գործընկերությունների ուժը. NVIDIA և Dell Technologies

Դիմացկուն ֆիզիկական AI կառուցելու համար միայն ստանդարտ ծրագրակազմը բավարար չէ. անհրաժեշտ են հզոր հաշվողական ենթակառուցվածք և առաջադեմ մոդելավորման շարժիչներ։ Հետևաբար, Honeywell-ը համագործակցեց ոլորտի առաջատարներ NVIDIA-ի և Dell Technologies-ի հետ՝ Forge Cognition-ը տվյալների կենտրոններից մինչև ծայրամասային հանգույցներ ընդլայնելու համար։

NVIDIA-ն տրամադրում է իր առաջատար Nemotron բաց մոդելները և Metropolis VSS Blueprints-ը, որոնք թույլ են տալիս տեսողական AI գործակալներին անխափան վերլուծել սենսորների ընթացիկ տվյալները։ Բացի այդ, NVIDIA Omniverse-ի գրադարանները ինժեներներին հնարավորություն են տալիս ստեղծել ֆիզիկապես ճշգրիտ մոդելավորումներ։ Միևնույն ժամանակ, Dell Technologies-ը Dell AI Factory with NVIDIA-ի միջոցով ապահովում է հաշվողական հիմքը՝ ներդնելով PowerEdge սերվերներ և տվյալների պահպանման մասնագիտացված շարժիչներ։ Արդյունքում արդյունաբերական օբյեկտները ստանում են այն հզոր հաշվողական ռեսուրսները, որոնք անհրաժեշտ են կառավարման բարդ մոդելները առանց ուշացումների ուսուցանելու և գործարկելու համար։

Իրական պայմաններում արդյունավետությունը NVIDIA Voyager Campus-ում

Տեսական արդյունավետությունը քիչ նշանակություն ունի առանց բարձր պահանջարկ ունեցող միջավայրերում խիստ վավերացման։ Իր արդյունավետությունն ապացուցելու համար Honeywell-ը փորձարկեց Forge Cognition-ը Կալիֆոռնիայի Սանտա Կլարա քաղաքում գտնվող NVIDIA-ի խորհրդանշական Voyager Campus-ում, ինչպես նաև այլ համաշխարհային օբյեկտներում, օրինակ՝ Դուբայի Fairmont Hotel-ում։

Ներդրումը տվեց ուշագրավ արդյունավետության ցուցանիշներ։ Նախ՝ խելացի ահազանգերի կառավարումը մինչև 90%-ով նվազեցրեց անհարկի ահազանգերը՝ թույլ տալով սպասարկման թիմերին առաջնահերթություն տալ մեքենաների կարևոր խափանումներին։ Երկրորդ՝ ակտիվների վիճակի կանխատեսող ալգորիթմները շարունակաբար վերահսկում էին HVAC համակարգերի պարամետրերը՝ նվազեցնելով չնախատեսված խափանումների ռիսկերը։ Վերջապես, էներգետիկ հետախուզությունը հայտնաբերեց կոմունալ ռեսուրսների սպառման մինչև 10% նվազեցման հնարավորություն՝ պահպանելով շենքի օգտագործողների հարմարավետության 95%-ից բարձր ցուցանիշները։ Այս արդյունքները ապացուցում են, որ ֆիզիկական AI-ն կարող է ակտիվորեն օպտիմալացնել էլեկտրական և մեխանիկական մեծ բեռնվածությունները՝ առանց ներքին միջավայրի որակը զոհաբերելու։

Փորձագիտական տեսակետ արդյունաբերական ինքնավարության վերաբերյալ

Forge Cognition-ի գործարկումը կարևոր շրջադարձ է նշում՝ անցում կատարելով հիմնական ավտոմատացումից դեպի իրական արդյունաբերական ինքնավարություն։ Տասնամյակներ շարունակ կառավարման ինժեներները համակարգերի անոմալիաները կառավարելու համար խստորեն ապավինել են PLC-ների կոշտ շեմային տրամաբանությանը։ Սակայն ստատիկ տրամաբանությունը ձախողվում է փոփոխական գործառնական պայմանների դեպքում։

Գործակալական AI-ն համատեքստային տրամաբանություն է ներմուծում արդյունաբերական ավտոմատացման մեջ։ Պատմական գործարանային տվյալները իրական ժամանակի վերլուծության հետ համադրելով՝ այս համակարգերն առաջարկում են կառավարման օպտիմալ ճշգրտումներ, որոնք մարդկային օպերատորները կարող են ստուգել կամ ավտոմատացնել։ Գործարանի ղեկավարները պետք է այս տեխնոլոգիան դիտարկեն ոչ թե որպես մարդկային վերահսկողության փոխարինող, այլ որպես անփոխարինելի օգնական, որը բարձրացնում է անվտանգությունը, նվազեցնում էներգիայի վատնումը և երկարացնում ակտիվների շահագործման ժամկետը կենսական նշանակության օբյեկտներում։

Կիրառման սցենարներ և գործնական լուծումներ

DCS միջավայրերում ահազանգերի առաջադեմ ռացիոնալացում

Օպերատորները հաճախ բախվում են ահազանգերի հեղեղի գործընթացի հանկարծակի խափանումների ժամանակ։ Forge Cognition-ը դասակարգում և ստուգում է շենքերի կառավարման կամ գործընթացի ահազանգերը՝ զտելով կեղծ դրական ազդանշանները և իրական սարքավորումների խափանումները փոխանցելով կառավարման սենյակ։

Պտտվող սարքավորումների և HVAC ակտիվների կանխատեսող սպասարկում

Արդյունաբերական սենսորներից ստացվող իրական ժամանակի հեռաչափական տվյալները ինտեգրելով՝ հարթակը հայտնաբերում է թրթռումների կամ ջերմային վիճակի վաղ անոմալիաները։ Այնուհետև սպասարկման թիմերը կարող են կանխարգելիչ վերանորոգումներ պլանավորել, նախքան փոքր մաշվածությունը կվերածվի մեխանիկական աղետալի խափանման։

Գործընթացային գործարաններում էներգիայի դինամիկ օպտիմալացում

Արդյունաբերական գործարանները սպառում են հսկայական քանակությամբ էլեկտրական էներգիա։ Թվային երկվորյակների մոդելավորումների միջոցով գործարանի ինժեներները կարող են մոդելավորել արտադրության տարբեր ժամանակացույցեր և շրջակա միջավայրի բեռնվածության պայմաններ՝ էներգիայի վերադիր ծախսերը նվազագույնի հասցնելով, միաժամանակ շրջակա միջավայրի պարամետրերը խստորեն համապատասխանության սահմաններում պահելով։

Հեղինակի մասին

Li Wei (李伟)-ը արդյունաբերական ավտոմատացման և կառավարման համակարգերի ավագ փորձագետ է՝ ավելի քան 15 տարվա գործնական միջազգային փորձով։ Նա մասնագիտացած է PLC ծրագրավորման, DCS ճարտարապետության, տուրբինների վերահսկիչ չափիչ-կառավարման սարքավորումների (TSI) և բարձրավոլտ էներգահամակարգերի պաշտպանության սխեմաների մեջ։ Աշխարհի խոշոր արտադրական գործարաններում և էներգետիկ օբյեկտներում բարդ կառավարման օղակների գործարկումից հետո նա ներկայումս գրում է տեխնիկական վերլուծություններ և ռազմավարական ներդրման ուղեցույցներ արդյունաբերական ավտոմատացման առաջատար մեդիայի և ինժեներական ձեռնարկությունների համար։