PI System и продвинутая аналитика

ОБЗОР ВЫСТУПЛЕНИЯ НА КОНФЕРЕНЦИИ

На Конференции OSIsoft 2016 была представлена тема «PI System и продвинутая аналитика», в которой поднялся вопрос использования данных из PI System для достижения или улучшения каких-либо экономических результатов, то есть раскрываются вопросы использования баз данных в практических целях.

В настоящее время в PI System средств «продвинутой аналитики» нет, но PI System с ней интегрируется.

Далее рассматривается пример того, как происходит сама аналитика, а также возможности усовершенствования этого метода.

Завод по плану производит продукцию трёх видов: А, В, С, план задается на неделю, т.е. используется PI System (рисунок 1).

[pic 1]

Рисунок 1 – Интерфейс программы PI System Explorer.

У руководства есть возможность сравнивать фактические и плановые значения производства (рисунок 2), но их интересует экономия электроэнергии.

[pic 2]

Рисунок 2 – Сравнение планового значения (синий график) и фактического (оранжевый).

На рисунке 3 отображено потребление энергии, а также уровень закупаемой электроэнергии. Проблема состоит в том, что на определенных участках (красные окружности) видно, как закупленная электроэнергия не была полностью использована, следовательно, предприятие из-за этого терпит убытки.

[pic 3]

Рисунок 3 – Потребление электроэнергии (нижний график, синяя линия) и уровень закупаемой электроэнергии (нижний график, желтая линия).

Есть возможность прогнозировать потребление энергии через всем знакомый Microsoft Excel, но это будет не совсем корректно, поскольку на рисунке 3 можно заметить, что графики производства и потребления электроэнергии коррелируют, поэтому прогнозировать потребление электроэнергии необходимо учитывая производство. Причем на каждый продукт (А, В, С) может расходоваться разное количество энергии. На рисунке 4 мы видим зависимости потребления электроэнергии от производства каждого продукта. Excel может построить модели для каждой зависимости: в данном случае это линейная регрессия.