Deze website is niet geoptimaliseerd voor Internet Explorer 11. Gebruik een andere browser voor een optimale ervaring.

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

AI in de chemische industrie: De kracht van de virtuele sensor

Sergio Hernández
MES/MOM-directeur
-
AG Solution Groep
De impact van AI in de chemische industrie vanwege corrosieve omgevingen is duidelijk.

In een recente opiniecolumn gepubliceerd in de digitale versie van Automática e Instrumentación, een gerenommeerd branchegericht mediakanaal in Spanje, gaat Sergio Hernández, MES-directeur van AG Solution Group, in op de transformerende rol van kunstmatige intelligentie (AI) in de chemische industrie. We zijn blij dat we hier een samenvatting van zijn inzichten kunnen presenteren, waarin de nadruk wordt gelegd op het baanbrekende potentieel van de virtuele sensor voor het onderhoud van fabrieksactiva, met name in corrosieve omgevingen.

De chemische industrie leeft van het nauwgezet onderhouden van fabrieksinstallaties. Dit wordt met name ingewikkeld bij het onderhouden, configureren en kalibreren van sensoren in corrosieve omgevingen, om nauwkeurige procesmetingen te garanderen. De uitvaltijd en efficiëntieverliezen die het gevolg zijn van deze activiteiten kunnen de kwaliteit van het eindproduct in gevaar brengen en onnodige kosten met zich meebrengen. Dus hoe kan AI een rol spelen?

AI, met name Machine Learning (ML), kan worden getraind op enorme hoeveelheden gegevens om een "virtuele sensor" te creëren die real-time PH-waarden voorspelt zonder afhankelijk te zijn van fysieke sensoren. De gevolgen?

  • Efficiëntereproductie: Proactieve aanpassingen zorgen ervoor dat de productkwaliteit intact blijft door te anticiperen op PH-waardeverschuivingen.
  • Minderonderhoud: Nauwkeurige voorspellingen zorgen voor gestroomlijnde onderhoudsschema's en kostenbesparingen.

Deze ML-modellen hebben echter veel gegevens nodig van regelsystemen die voldoen aan de ISA S95-standaarden. Daarom is een robuust SCADA-, DCS- of Historian-systeem essentieel. De integratie hiervan met gegevensverwerkingsstations is net zo cruciaal, zodat de voorspelde waarden de supervisieregeling en gegevensverwerving informeren.

Om het volledige potentieel van AI op dit gebied te benutten, moet men:

  • Beschikken over een overvloed aan multivariabele gegevens voor zowel supervised als unsupervised learning.
  • Modelleer nauwkeurig, verwijder uitschieters en gebruik geschikte algoritmen.
  • Zorg voor naadloze integratie tussen ML-softwaretools en besturingssystemen.
  • Beschikken over een diepgaand inzicht in het proces, waarbij expertise uit de chemische industrie en van dataprofessionals wordt gecombineerd.

De impact van AI op de chemische industrie, vooral in corrosieve omgevingen, is transformatief. In dit artikel wordt de nadruk gelegd op de virtualisatie van de PH-sensor, maar de toepassingen van AI in apparatuuronderhoud, of het nu gaat om voorspellend onderhoud van centrifugaalpompen of motoren, zijn enorm en breiden zich steeds verder uit.


[Lees het volledige artikel in het Spaans].

Klaar om dieper te duiken? Doe mee aan ons webinar!

Ontdek hoe we kunnen helpen

rDownload ou

Dank u wel! Uw inzending is ontvangen!
Downloaden PDF
Oeps! Er is iets misgegaan bij het indienen van het formulier.

Vraag de presentatie aan:

Dank u wel! Uw inzending is ontvangen!
Oeps! Er is iets misgegaan bij het indienen van het formulier.

Rubriek

Oeps! Er is iets misgegaan bij het indienen van het formulier.

Gerelateerde verhalen

Verwante centers of expertise