Enerji: kimsenin yatırım onaylamasına gerek olmayan optimizasyon
KısacaMakine öğrenmesi enerjiye yatırımsız üç yoldan saldırır: ayar noktası optimizasyonu (kaliteyi hâlâ tutan düşük enerjili ayarları bulmak), sıralama/planlama optimizasyonu (puant tarife ve boşta yük israfından kaçınmak) ve yardımcı tesislerde anomali tespiti (basınçlı hava kaçakları, sıkışmış vanalar, spesifikasyon dışı çalışan ekipman). Program tarzı sonuçlar %5-15'tir; yayımlanmış makine öğrenmesi sonuçları optimize edilmiş hatlarda −%20'ye ulaşır.
1 · Harcamanın başlangıç değerini çıkarın
Enerji hesaplayıcısı MWh ve tarifeyi yıllık rakama çevirir. Mümkünse hat bazında alt sayaç kullanın; modeller gördüklerini optimize eder ve tek bir tesis sayacı her şeyi gizler.
2 · Makine öğrenmesinin üç kaldıracı
Ayar noktaları: birçok proseste birkaç ayar kombinasyonu kaliteyi tutar (ama kWh bakımından farklıdır. Geçmiş verilerle eğitilen modeller kalite zarfının düşük enerjili köşesini bulur; yaklaşık −%20'lik yayımlanmış sonuçlar (tedarikçi beyanı) bu kaldıraçtan gelir. Sıralamalar: devreye alma sırası, boşta çalışma yönetimi, tarifeye duyarlı planlama) genellikle ilk kazandıran gösterişsiz kaldıraç. Yardımcı tesis anomalileri: basınçlı hava kaçakları ve sıkışmış vanalar faturada görünmez, öğrenilmiş bir referans çizgisinde ise apaçıktır.
3 · Enerji de beraberinde gelir
Stratejik nokta: enerji optimizasyonu, kalite ve fire çalışmalarıyla aynı verileri ve aynı platformları kullanır. Fire için proses makine öğrenmesi devreye alan tesisler enerji kaldıracını neredeyse bedava elde eder: bu yüzden "yalnızca enerji" pilotlarının kapsamı genellikle yanlıştır.
Dört kayıp hesaplayıcısının tamamı (duruşlar, OEE, fire, enerji) tek bir Excel sayfasında; ihtiyatlı / tipik / yayımlanmış en iyi senaryo sütunlarıyla. Bütçe toplantınız için hazırlandı.