I servizi idrici producono importanti quantità di dati  (da visualizzare in real time e poi storicizzare): la vera sfida è trasformare questi raw data in informazioni utili al processo decisionale e di miglioramento continuo: Proficy CSense è la soluzione proposta da GE Digital per gli analitycs del settore Water&Wasterwater, grazie ad una serie di applicazioni preconfigurate che renderanno semplice e rapida l’integrazione sulle vostre architetture.

Non tutti possono permettersi la figura del data scientist all’interno del proprio team e per questo General Electric è scesa in campo con una soluzione per bypassare questo problema: il vostro sistema di ANALITYCS non dovrà essere costruito da zero e avrete tutti gli strumenti per farlo in completa autonomia.

I vantaggi di un monitoraggio puntuale nel mondo delle ACQUE porta notevoli miglioramenti in termini di:

  • Riduzione dei costi
  • Miglioramento dell’efficienza
  • Aumento della precisione per la pianificazione della domanda
  • Diminuire i donwtime non pianificati
  • Miglioramento nella gestione delle sostanze chimiche e dei dati di analisi della qualità
Aumentare le prestazioni con gli ANALITYCS

L’analitica industriale oggi è più accessibile per le società di servizi idrici: grazie a modelli  pronti per l’uso e adattati a casi d’uso specifici Proficy CSense di GE Digital sarà la vostra applicazione PLUG&PLAY per gli ANALITYCS nel Mondo WATER. Utilizzando un’interfaccia utente self-service, gli ingegneri possono combinare i dati tra le fonti di dati industriali e identificare rapidamente i problemi, scoprire le cause alla radice, prevedere le prestazioni future e automatizzare le azioni per migliorare continuamente la qualità, l’utilizzo, la produttività e l’operatività.

In un recente esempio, GE Digital ha aiutato una società di servizi idrici di medie dimensioni a prevedere il guasto della pompa fino a 16 giorni prima, utilizzando Proficy CSense. Questo risultato è stato ottenuto senza scrivere una sola riga di codice e ha portato a un grafico di tendenza che aiuta gli ingegneri a identificare i guasti.

Il componente identificato come causa del guasto della pompa era un bullone critico soggetto a corrosione – tuttavia è stato difficile da ispezionare visivamente in base alla sua posizione. Quando il bullone si erodeva, le sue filettature si allentavano e perdevano il contatto, permettendo alla girante di oscillare. Le vibrazioni supplementari create da questo movimento avrebbero causato maggiori danni al motore e al suo accoppiamento. Alla fine, la testa del bullone si separerebbe, con il risultato che la girante uscirebbe dall’alloggiamento e causerebbe un guasto catastrofico. Il risultato è che questo bullone a basso costo mette fuori servizio questa pompa molto costosa per settimane.

Si trattava di un pericoloso (per quanto piccolo) “point of failure” che doveva essere eliminato.

Utilizzando l’analisi e un modello di dati addestrato, si stanno ora monitorando i modelli e le modifiche ai segnali di vibrazione e si possono rilevare i guasti futuri. Il risultato è che l’azienda idrica ha due settimane di tempo per programmare la manutenzione preventiva contro lo spreco di risorse in tempi di inattività non pianificati, con conseguente interruzione di un solo giorno contro settimane.

Voglio ricordarvi ancora una volta che tutto questo è stato possibile senza scrivere una sola riga di codice e utilizzando dati storici prontamente disponibili. La magia è avvenuta quando sono stati addestrati gli “algoritmi dell’acqua della GE Digital”.

In questo caso, sono stati ingeriti record di manutenzione basati su testo. L’analisi di tali registrazioni ha rilevato due casi di guasto della pompa e la correlazione di cambiamenti di vibrazioni che erano stati precedentemente trascurati. Utilizzando questa intuizione, i dati sono stati ripuliti e si è utilizzato un metodo statistico noto come “analisi dei componenti principali” per trovare il numero minimo di tag necessari per prevedere accuratamente i guasti riducendo il rumore dei dati estranei. Non avevamo bisogno di centinaia di punti di dati o di decine di fonti di dati. Avevamo solo bisogno del giusto set di dati che fosse prontamente disponibile.

Queste nuove informazioni sono state poi combinate con modelli di apprendimento pronti all’uso per addestrare l’algoritmo per ottenere prestazioni ottimali e ripetibili. La visualizzazione dei dati risultanti identifica facilmente le anomalie che possono poi essere inserite nella programmazione della manutenzione preventiva.

Esplora le possibilità con l’analisi

Questo esempio di come GE Digital e questa società di servizi idrici sono stati in grado di prevedere, dimostrando che è possibile pompare la quantità precisa di acqua richiesta, dove è richiesta, secondo le specifiche, mantenendo i costi operativi più bassi possibili.

Se state raccogliendo e memorizzando i dati delle vostre operazioni, le opportunità sono infinite. Per stimolare la vostra immaginazione, qui di seguito sono riportati alcuni casi d’uso in cui l’analisi può avere un impatto enorme:

  • Ottimizzazione dell’uso di sostanze chimiche (ad esempio, ammoniaca)
  • Riduzione dei costi energetici in base all’utilizzo degli asset nei processi
  • Miglioramento della precisione della domanda d’acqua e ottimizzazione del flusso
  • Previsione dei guasti ai beni

Ora che avete visto che l’analisi è alla vostra portata, dove volete portarla?

Per ulteriori informazioni su questo argomento guarda il video, Analytics in Water. Success Without Becoming a Data Scientist.

Fonte:

Analytics That Engineers in Water Can Really Use, articolo di Patrick Bean, Senior Solution Architect, GE Digital.