TwinPilot
TwinPilot to dostępny zdalnie 24/7 model uczenia maszynowego, który wspiera podejmowanie decyzji i sterowanie maszynami, instalacjami oraz procesami przemysłowymi. Prace zaczynamy od stworzenia cyfrowego bliźniaka układu (Digital Twin), odwzorowującego jego zachowanie i zależności między zmiennymi. Następnie na jego podstawie trenujemy model ML, wykorzystując także uczenie ze wzmocnieniem (RL), aby przygotować go do podejmowania decyzji w różnych warunkach pracy. Po wdrożeniu model nie przestaje się uczyć: korzysta z kolejnych danych i doświadczeń, doskonaląc sposób reagowania na zmiany procesu. Może uwzględniać jednocześnie setki czynników i aktualizować decyzje nawet co minutę, dopasowując nastawy do aktualnej sytuacji, celów produkcyjnych i ograniczeń technologicznych. Zdalne działanie pozwala korzystać z modelu przez całą dobę oraz rozwijać go wraz ze zmieniającymi się potrzebami zakładu. TwinPilot współpracuje z istniejącymi sterownikami PLC, które realizują sterowanie podstawowe i funkcje zabezpieczające, a decyzje modelu są wdrażane w uzgodnionych granicach pracy instalacji.
Zastosowania
- Sterowanie układami nieliniowymi z wieloma wzajemnie zależnymi zmiennymi w czasie rzeczywistym.
- Optymalizacja zużycia energii elektrycznej w chłodzeniu, HVAC, sprężarkach i procesach przemysłowych oraz zużycia energii w kotłowniach.
- Dobór nastaw do temperatury otoczenia, warunków pogodowych, obciążenia maszyn i bieżącego zapotrzebowania produkcji.
- Rozpoznawanie powtarzalnych cykli i nawyków produkcyjnych, aby przewidywać zapotrzebowanie i odpowiednio wcześniej korygować pracę instalacji.
- Koordynacja pracy współzależnych urządzeń z uwzględnieniem jakości procesu, wydajności i ograniczeń technologicznych.
- Optymalizacja jednej maszyny lub większej instalacji po integracji z jej systemem sterowania.