Pramonės įmonių duomenų analitikos informacinė sistema

Pramonės įmonėse sprendžiamos problemos

  1. Energijos vartojimo rodiklių sąsaja su gamybos apimtimis stebima pernelyg retai, todėl analizuojant mėnesio ar savaitės senumo duomenis energijos vartojimo efektyvumo negalima padidinti;
  2. Įdiegtos esamos monitoringo sistemos sukaupia didelį duomenų kiekį, tačiau analizė nėra atliekama, arba atliekama pavėluotai, dėl ko realiai didinti efektyvumo nėra galimybės;
  3. Diegti daug monitoringo taškų – apskaitos prietaisų yra brangu, bei ekonomiškai nepagrįsta;
  4. Bendrovė neturi energijos vartojimo prognozės kiekvienai valandai sekančiai parai pagal planuojamą pagaminti produkciją. Kai bendrovė perka elektros energiją iš Tiekėjų, Tiekėjas pateikia elektros energijos tarifus įvertinęs vidutinį Bendrovės elektros energijos vartojimo profilį.

Sprendimas

  • Optimizuojamas lėšų planavimo procesas: optimizuojamos kapitalo išlaidos (CAPEX) ir kur galima atidedamos neskubios investicijos. Šie sprendimai grindžiami išvystyta duomenų analitika.
  • Gerinamas esamos įrangos veikimas: sistema valdoma atitinkamai pagal vartotojų elgseną ir užtikrinamas maksimalus efektyvumas.
  • Didinamas sistemos patikimumas: išvengiama neplanuotų prastovų ir prarandamo pelno. Optimalūs sistemos rodikliai lyginami su esama situacija.
  1. Pagal prognozuojamas/planuojamas valandines gamybos apimtis, prognozuojamos energijos vartojimo apimtys kiekvienai valandai.
  2. Fiksuojamas nukrypimas nuo prognozuojamų energijos vartojimo apimčių yra nereikalingo energijos vartojimo pavyzdys arba įrenginių naudingojo veiksmo blogėjimo indikatorius.
  3. Atsakingas personalas gauną laišką ar žinutę ir sekančią valandą imasi priemonių energijos vartojimo pertekliui sumažinti.
  4. Prognozuojamas elektros energijos suvartojimas, o tai suteikia galimybę įsigyti elektros energiją biržoje pigiau ir be tarpininkų.
  5. Įmonėje pereinama nuo pastoviųjų energijos kaštų modelio prie kintamųjų kaštų modelio.

Informacinė sistema Cloud

  • IS įmonės darbuotojai prisijungia per naršyklę;
  • Cloud sprendimas įdiegtas Energy Advice infrastruktūroje;
  • Esminiai pranešimai teikiami per email;
  • Dashboard pateikiami valandos, paros, savaitės ir mėnesio rodikliai.

Trumpalaikės poreikių prognozės

Duomenų analizės algoritmai leidžia prognozuoti vandens, elektros, dujų ir šilumos suvartojimą, taip pat ir atsinaujinančių energijos šaltinių generaciją ir apkrovą.

  • Padidinamas procesų efektyvumas: Vandens slėgis, sistemos konfigūracija, šilumnešio temperatūra bei srautas reguliuojami pagal prognozuojamą poreikį. Tai sumažina energijos suvartojimą ir leidžia išvengti neigiamų padarinių, pavyzdžiui, vandens užsistovėjimo.
  • Numatomos įmonės išlaidos ir pajamos: atitinkamai pagal numatomą poreikį gaunama informacija apie įmonės elektros ir kuro sąnaudas.
  • Planuojami būsimi elektros, dujų ir biomasės kontraktai: planuojami ekonomiškai pagrįsti sprendimai dėl būsimų kontraktų elektros, dujų ar biomasės biržose.

Patikimumo analizė

Pritaikome reikiamus algoritmus elektros ir hidraulinių tinklų patikimumo įvertinimui.

  • Sumažinami kaštai užtikrinant patikimumą: Gaunama informacija apie silpnas sistemos vietas, reikšmingai veikiančias sistemos patikimumą ar efektyvumą.
  • Optimizuojamos kapitalo išlaidos (CAPEX): Investicijos paskirstomos kritinėms sistemos dalims ir užtikrinamas išlaidų ekonomiškumas.
  • Įvertinamos prastovos: Gaunami reikalingi duomenys ir suskaičiuojami SAIDI, SAIFI, CAIDI ir kiti rodikliai. Optimalios sistemos patikimumo rodikliai palyginami su esamais.

Gedimų aptikimas

IT sprendimai leidžia atlikti reikiamus elektros ir hidraulinių tinklų skaičiavimus. Pagal matavimus ir skaičiavimų rezultatus algoritmas aptinka galimą gedimo vietą.

  • Sumažinamas gedimų aptikimo/šalinimo laikas:  Greitas gedimų pašalinimas sumažina pelno nuostolius ir didina sistemos patikimumą.
  • Atrandama ne tik gedimo vieta, bet ir priežastis: Dažnai gedimo priežastis nebūna akivaizdi. IT sprendimai leidžia atrasti priežastis ir pasiūlo priemones jų išvengti ateityje.