Часто задаваемые вопросы
Ниже вы найдете ряд часто задаваемых вопросов от наших заказчиков. Мы всегда рады ответить на любые ваши вопросы о наших надежных и прозрачных решениях в области Искусственного Интеллекта.
Не нашли ответ на свой вопрос?
Почему решения IntelliSense.io актуальны для промышленности?
Процессы в горнодобывающем секторе характеризуются высокой изменчивостью условий и входных данных, приходится постоянно компенсировать влияние изменившихся условий и стабилизировать производительность процесса. Предоставляемые на условиях ежегодной подписки (OaaS) платформа Brains.app и приложения оптимизации IntelliSense.io с помощью технологий моделирования данных и Искусственного Интеллекта помогают понять скрытые явления, благодаря чему операторы могут принимать продуманные решения с целью проактивной адаптации процессов к изменившимся условиям.
Какие отраслевые стандарты поддерживает платформа brains.app?
«Brains.app» поддерживает следующие стандарты:
- Сбор данных: мы поддерживаем целый ряд стандартов сбора данных, в том числе:
- IOT-устройства: MQTT — это общепринятый стандарт обмена сообщениями, поддерживаемый всеми IOT-устройствами. Платформа brains.app поддерживает технологию XML-RPC, на которой базируется MQTT,
- Данные производства: платформа brains.app поддерживает протокол OPC DA и UA, общепринятый стандарт данных в промышленности, который необходим заказчикам чаще всего для подключения к OSI Soft Pi.
- Веб-сервисы: поддерживается стандартный протокол веб-данных REST.
- Пакетные данные: поддерживаются все типы пакетных данных, в том числе XML, CSV, XL и ручная загрузка данных.
- Моделирование данных: поддерживаются различные библиотеки для моделирования данных, например Tensorflow — библиотека с открытым исходным кодом, используемая для численных вычислений и сложного машинного обучения. Tensorflow возможно использовать для создания графиков потоков данных и работает на любой платформе, облачной или локальной.
- Архитектура развертывания: для развертывания нашей платформы и приложений в любой среде используются контейнеры Docker и Kubernetes, способные работать в облаке, центре обработки данных заказчика или на персональном компьютере.
Могут ли заказчики использовать brains.app совместно со своими собственными платформами данных?
Платформа brains.app является модульной. Мы работаем с заказчиками, у которых есть свои собственные платформы данных, и мы создаем различные уровни для алгоритмов, озера данных и интерфейса конечного пользователя.
Все эти уровни также модульные, связаны микросервисами и стандартизированы, что позволяет им не зависеть от облака (хоста), озера данных и платформы развертывания. Платформа Brains.app может быть развернута как отдельный контейнер docker на другой платформе данных или облачном хосте.
Как пример, мы использовали преимущества модульности при локализации платформы в рамках совместного предприятия с правительством Казахстана. У многих наших заказчиков есть собственные озера данных, построенные на MS Azure или других облачных технологиях.
Как Brains.app поможет лучше использовать преимущества Интернета Вещей (IoT - Internet of Things)?
С какими проблемами связана работа Интернета Вещей?
Существует три основные проблемы, с которыми сталкивается IoT:
- Как правило, данные хранятся разрознено, что затрудняет доступ к ним.
- Безопасность: для функционирования Интернета Вещей требуется согласованная работа множества источников данных и ИТ-функций. Это бросает вызов многочисленным стандартным протоколам безопасности и требует создания сложной системы безопасности, основанной на правилах, которая не ограничивает эффективность и возможности устройств.
- Еще одну проблему для IoT представляют многочисленность и разнообразие устройств, а также большое число пользователей, которым требуются различная функциональность, данные, отчеты и т.д. Система должна быть способна адаптироваться к постоянно меняющемуся списку пользователей.
IntelliSense.io решает эти проблемы, используя преимущества облачных технологий и машинного обучения для создания надежной платформы ИИ-приложений для принятия решений в режиме реального времени.
Какими процессами в горнодобывающей отрасли вы занимаетесь?
Мы уделяем особое внимание глобальной цепочке создания стоимости от карьера до отгрузки, наши приложения развиваются по следующим направлениям:
- Цифровая рудник
- Цифровой завод
- Цифровые рынки
Наши готовые приложения включают:
- Цифровой рудный склад
- Цикл измельчения
- Цикл флотации
- Цикл сгустителя/li>
- Кучное выщелачивание
- Трубопроводная система
Что такое OaaS (Optimization as a Service - Оптимизация как Услуга)?
Решения IntelliSense.io предлагаются по принципу годовой подписки на оказание услуг и включают программное обеспечение, предварительно созданные модели ИИ и поддержку. Такой подход исключает необходимость покупки оборудования, лицензий на программное обеспечение или услуг по разработке пользовательских моделей. В итоге снижаются первоначальные капитальные затраты (CAPEX) и исчезает необходимость в дорогостоящих услугах по разработке и развертыванию проектов ИИ. Чтобы решение масштабировалось и постоянно приносило необходимый результат, приложения поставляются в готовом для развертывания виде, постоянно обновляются, модели калибруются и переобучаются. Общепринятое название такой бизнес-модели — OaaS (Optimization as a Service — Оптимизация как Услуга).
Преимущества бизнес-модели OaaS
- Быстрое развертывание и масштабирование, не требующее предварительных капитальных затрат CAPEX
- Быстрое получение результатов
- Гарантированный уровень обслуживания
- Долгосрочные отношения — модели адаптируются, а программное обеспечение обновляется в соответствии с изменениями конфигурации производственных активов.
- Доступность в любой точке и отсутствие необходимости в дополнительной плате за обновления.
Как вы можете оптимизировать систему, если вы не являетесь экспертами по этой системе?
Мы не являемся экспертами по оборудованию, но в нашей команде есть специалисты по технологическим процессам как рудника, так и завода. Чтобы узнать больше о работе системы, мы используем данные и модели. Собрав информацию о системе, мы с помощью алгоритмов оцениваем, прогнозируем производительность и предоставляем рекомендации для повышения эффективности.
Мы обладаем знаниями о специфичных для горнодобывающей отрасли процессах и используем производственные данные для выведения нелинейных корреляций по всей цепочке. Это позволяет нам лучше понять всю систему и использовать эти знания для оптимизации процесса. Для этого мы разрабатываем модели прогнозирования, которые предсказывают поведение процесса. Затем мы накладываем на эти прогнозы финансовые и технические ограничения, чтобы определить оптимальные уставки управления для оборудования. Такие рекомендации для управления процессом предоставляются на постоянной основе.
Мы считаем, что фундаментальный прорыв должен заключаться в обеспечении глобальной оптимизации путем соединения технологической экспертизы и знаний на основе полученных данных. Такая оптимизация обеспечивается системой поддержки принятия решений в режиме реального времени как для ручного, так и для автоматизированного процесса принятия решений.
Чем отличаются ваши модели?
Мы используем одновременно технологии как физического (математического) моделирования, так и машинного обучения и Искусственного Интеллекта, которые находят закономерности в данных с помощью нейронных сетей. Наши модели обучаются и быстро адаптируются к изменению ситуации в реальном времени. Модели регулярно (не реже одного раза в квартал) обновляются/модернизируются, чтобы оставаться актуальными в конкретной системе и учитывать изменения на объекте.
Мы являемся одной из немногочисленных компаний в горнодобывающей промышленности, которая для создания цифровых моделей оборудования и процессов использует передовые модели машинного обучения / искусственного интеллекта параллельно с физическими моделями. Эти модели используются для прогнозирования процессов, которые обучаются в режиме реального времени и адаптируются к изменяющимся условиям, что актуально для динамичного характера горнодобывающей отрасли. Для оптимизации мы используем симулятор, тестируем на нем наши алгоритмы непрерывной оптимизации, а также применяем его в качесте тренажера для обучения.
Как мы достигаем повышения эффективности?
Чем вы отличаетесь от известных компаний в области традиционной промышленной автоматизации, таких как Honeywell, ABB и т.д.?
Мы не являемся компанией, занимающейся системами управления, мы полностью сосредоточены на создании программного обеспечения для непрерывной оптимизации процессов, с учетом информации о процессах, находящихся выше и ниже по технологической цепочке. Для этого мы моделируем все процессы от карьера до отгрузки, а затем используем наши модели прогнозирования для предсказания будущего поведения процесса в рамках всей системы.
Обычные модели управления технологическим процессом со временем деградируют, не позволяя добавлять новые переменные и элементы оборудования, не являются динамичными, для их калибровки требется вмешательство в работу завода. В отличие от таких традиционных моделей, модели IntelliSense.io являются самообучающимися, позволяют добавлять новое оборудование/переменные и не требуют вмешательства в процесс.
Для активации новых функций в системах управления Honeywell, ABB и аналогичных требуется обновление версий программного обеспечения и возможно, необходимо будет установить новое оборудование. IntelliSense.io придерживается политики NO CAPEX, не требующей предварительных затрат на оборудование, а также предоставляет новые функции бесплатно в рамках годовой подписки.
Наше решение не зависит от типа и производителя системы управления и может работать с любой существующей системой. Это позволяет нам гарантировать, что для повышения эффективности процесса может быть использована ваша существующая система управления. Мы добавляем новые функциональные возможности в наше программное обеспечение каждый квартал, это включено в нашу годовую подписку, в то время как производители систем управления заинтересованы в продаже вам обновлений для получения новых функциональных возможностей.
