DRIP – Data Rich, Information Poor – definisce la realtà di molte aziende manifatturiere di processo che non hanno il tempo o le soluzioni per trovare informazioni nei loro dati, volendo migliorare la disponibilità degli impianti, i rendimenti, la qualità e i risultati di produzione. Questa sessione presenterà l'innovativa analisi compiuta da a2a nella generazione di energia, dimostrando come le applicazioni di analisi avanzata, se compiute direttamente dai tecnici in produzione, possono accelerare il lavoro per affrontare il DRIP, risparmiando tempo e denaro. Sarà anche dimostrato un caso per processi “batch”.
I partecipanti apprenderanno:
- In che modo gli ingegneri possono sfruttare la propria competenza ed esperienza per trovare rapidamente le cause alla radice delle anomalie dei processi, monitorare le prestazioni e prevedere quelle future.
- In che modo le tecnologie di Machine Learning e Big Data consentono agli ingegneri di creare rapidamente modelli dei processi di produzione, con funzionalità avanzate di visualizzazione e supporto per una efficiente pulizia dei dati.
- Come connettersi rapidamente agli archivi storici, come OSIsoft PI, Honeywell PHD, GE Proficy e contestualizzare i dati di produzione con altre fonti informative.
- In che modo le funzionalità integrate di acquisizione della conoscenza, collaborazione e pubblicazione delle analisi consentono a tutti i livelli di un'organizzazione di beneficiare di un migliore accesso alle informazioni e ai dati sottostanti.
