Популярные вопросы

Процессы с высокой изменчивостью затрат, такие как данные в горнодобывающем сектора, постоянно стремятся компенсировать изменчивые условия и произвести соответствующий продукт. Приложения IntelliSense.io Brains.app и приложения «Оптимизация как услуга» (OAAS) проливают свет на неизвестное моделирование с помощью данных и ИИ, чтобы операторы могли принимать продуманные решения, а процессы могли активно подстраиваться под меняющиеся условия.

 

Запросить демо

brains.app поддерживает следующие стандарты: 

  • Сбор данных: мы поддерживаем стандарты сбора портфолио данных, которые охватывают:
    • Устройства Интернета вещей: MQTT является широко распространенным стандартом передачи сообщений, как правило, поддерживаемый всеми устройствами Интернета вещей. Платформа brains.app поддерживает XMLRPC, который представляет собой базовой технологией для MQTT. На сегодняшний день ни один клиент не обратился за поддержкой MQTT.
    • Промышленные данные: Протокол OPC DA и UA является широко распространенным стандартом, который соблюдается всеми промышленными системами, поддерживаемые платформой brains.app. Все клиентские ситуации до настоящего времени запросили данное требование. Как правило, они поступают от систем OSI Soft Pi.
    • Веб-сервисы: REST является широко распространенным стандартом веб-данных, который поддерживается
    • Пакетные данные: мы поддерживаем все типы пакетных данных, такие как XML, CSV, XL, и ручная загрузка данных.
  • Моделирование данных: мы поддерживаем различные библиотеки моделирования данных, такие как Tensorflow: Библиотека с открытым исходным кодом, используемая для численных расчетов и крупномасштабного машинного обучения. Она может быть использована для создания графиков потока данных и работать на любом целевом объекте (облачный или локальный)
  • Архитектура развертывания: мы используем докерные контейнеры и Kubernetes в качестве слоя управления контейнером для развертывания нашей платформы + приложение в любой среде: облако, клиентский центр данных или локальное применение на месте. 

Да, платформа brains.app является модульной платформой. Мы работаем с клиентами, у которых есть свои собственные платформы данных, и у нас есть отдельные слои между алгоритмами, озером данных и интерфейсом конечного пользователя.

 

Все данные слои являются модульными, соединенными микросервисами и стандартизированными, что позволяет нам не зависеть от облака (хоста), от озера данных и от развертывания платформы. brains.app может быть внедрено как отдельный докерный контейнер на различных платформах данных или хосте облака.

 

Мы внедрили вышеописанное в рамках нашего Казахстанского Совместного предприятия с правительством, в котором локализация платформы была крайне важной. Кроме того, мы работаем с различными клиентами, у которых внутренние озера данных встроены в MS Azure или другие облачные хосты. 

 

Создавая безопасный итерфейс с множественным интерфейсом для просмотра, анализа, интерпретации и изменения функций во всем диапазоне промышленной деятельности, платформа brains.app не изолирует данные и дает пользователям все полномочия, которые им необходимы для улучшения продуктивности и эффективности. 

Есть три основные задачи, которые стоят перед Интернетом вещей:

  • Данные, как правило, хранятся в хранилищах, которые затрудняют всеобъемлющий доступ и обзор
  • Безопасность: по своей сути Интернет вещей требует соединения нескольких точек данных и функций ИТ для создания всеобъемлющей и независимой возможности или функциональности. Это противодействует многочисленным стандартным протоколам безопасности и требует сложной системы безопасности, ориентированной на разрешения, которая защищает правильные точки данных и функции ИТ без ущерба для эффективности и возможностей.
  • Доступ через многочисленные устройства, множество пользователей, которым требуются различные типы функций, данные, отчеты и т.д. создает еще одну проблему для Интернета вещей. Системе должна быть способна адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту пользователя.

IntelliSense.io решает данные задачи, используя возможности облачных технологий и машинного обучения для обеспечения платформы приложений ИИ для принятия надежных решений в режиме реального времени.

Наше внимание сосредоточено на цепочке добавления ценности рудник– рынок с приложениями сегментированными по

  • Цифровой рудник
  • Цифровая фабрика
  • Цифровые рынки

Наши приложения включают:

  • Цикл сгустителя
  • Запас
  • Цикл флотации
  • Перекачка по трубопроводу
  • Цикл измельчения
  • Кучное выщелачивание
  • Заказные приложения

Решения IntelliSense.io, включая программное обеспечение, предварительно построенные модели ИИ и поддержку, продаваемые как услуги по годовой подписке. Они устраняют необходимость приобретения любого аппаратного обеспечения, лицензий на программное обеспечение или услуг для разработки заказных моделей, тем самым снижая предоплату (капитальные затраты), и исключают потребность в дорогостоящих услугах, затратах на разработку и развертывание проектов ИИ. Приложения поставляются в исходном состоянии, обновляются на постоянной основе (включая переподготовку моделей), чтобы приложение обеспечивало ценность для пользователей и масштабируются с ними. Стандартное название данной бизнес модели - «программное обеспечение как услуга».

 

Преимущества бизнес модели «OaaS»

 

  • Быстрое развертывание и масштабирование без предварительной оплаты капитальных вложений
  • Более быстрая реализация выгод
  • Гарантированный уровень обслуживания
  • Долгосрочные отношения с = модели адаптированы и программное обеспечение обновлено в соответствии с потребностями объекта и изменениям.
  • Доступна в любом месте и отсутствие необходимости в дополнительной плате за обновления.

Стандартный период окупаемости технологии достигается в течение 8 – 12 месяцев (от общей стоимости договора 5 лет).

Мы не являемся экспертами по оборудованию, но у нас есть опыт работы в команде как на руднике, так и на фабрике. Мы также используем данные и модели для изучения системы и использования алгоритмов для оценки производительности, чтобы иметь возможность прогнозировать будущую производительность и давать рекомендации.

 

Мы обладаем опытом в конкретном процессе добычи и используем данные для получения нелинейных корреляций между сквозными процессами. Такой опыт позволяет нам лучше понять всю систему, такие системные знания используются для оптимизации процесса. Используя это понимание системы, мы разрабатываем модели прогнозирования, которые предсказывают поведение процесса, а затем используем данное прогнозирование процесса и применяем финансовые, а также технические ограничения, чтобы определить оптимальное заданное значение контроля точку для оборудования. Данные заданные значения контроля предоставляются на постоянной основе.

 

Мы видим, что фундаментальный прорыв заключается в обеспечении системной оптимизации путем объединения экспертных знаний в области процесса, ценной информации, полученных от данных, и их внедрении через систему принятия решений в реальном времени для поддержки как ручного, так и автоматического принятия решений.

Мы объединяем физические модели (первый принцип) с моделями машинного обучения / ИИ, которые рисуют шаблоны из данных с использованием нейронных сетей (объединение общих черных ящиков и моделей первого принципа / оборудования), и наши модели обучаются и адаптируются в реальном времени к развивающейся ситуации. Модели обновляются / совершенствуются регулярно (не реже одного раза в квартал) для адаптации к конкретной системе, например модификации сайта.

 

Мы являемся одной из немногих компаний в горнодобывающей отрасли, которая объединяет передовые модели машинного обучения / искусственного интеллекта с физическими моделями для создания цифрового оборудования и моделей процессов. Данные модели используются для прогнозирования процессов, которые обучаются в режиме реального времени и адаптируются к изменяющимся условиям, поэтому являются актуальными для динамических сред разработки. Мы используем оптимизацию на основе моделирования, что позволяет тестировать наши алгоритмы непрерывной оптимизации в симуляторе процессов, который также используется в качестве симулятора обучения.

 

Мы используем философию прогнозного контроля для прогнозирования работы процесса, а затем применяем финансовые и технические ограничения оптимизации для рекомендации заданных значений на постоянной основе. Включая информацию на входе и на выходе, наш оптимизатор постоянно ищет оптимальные диапазоны заданных значений для конкретных процессов и оборудования с учетом геометаллургических свойств материала и продолжительности пребывания материалов.

Мы не являемся компанией по системам управления, наше внимание сосредоточено на осуществлении постоянной оптимизации на основе программного обеспечения для процессов путем включения информации о процессах на входе и на выходе. Мы выполняем ее с помощью моделирования всей системы на протяжении всего процесса от амбара до порта, а затем, используя свои модели прогнозирования, прогнозируем будущее поведение процесса во всей системе.

 

Традиционные модели управления процессом ухудшаются с течением времени, не могут гибко добавлять новые переменные и оборудование и не являются динамичными, что требует вмешательства для калибровки фабрики, тогда как модели IntelliSense.io являются самообучающимися, гибкими в отношении добавления нового оборудования и переменных без необходимости вмешательства в процесс.

 

Системы Honeywell требуют обновления до новых версий программного обеспечения для получения новых функций, а также аппаратного обеспечения, тогда как IntelliSense.io следует политике отсутствия капитальных затрат, которая не требует первоначальных затрат по аппаратному обеспечению, а также предоставляет новые функции бесплатно в рамках годовой подписки.

 

Мы также не зависим от системы управления и можем работать с любой существующей платформой управления (Honeywell, ABB и т.д.). Это позволяет нам гарантировать, что ваша существующая система управления используется с обеспечением оптимальной эффективности процессов. Мы ежеквартально добавляем новые функциональные возможности в наше программное обеспечение, что входит в нашу годовую подписку, тогда как Honeywell заинтересована в продаже вам новых обновлений для новых функциональных возможностей.