通過(guò)力控工業(yè)智能解決方案，擬實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：
● 生產(chǎn)過(guò)程控制優(yōu)化。采用PID參數(shù)優(yōu)化、先進(jìn)過(guò)程控制（APC）、工業(yè)大數(shù)據(jù)體系結(jié)合的方式，實(shí)現(xiàn)流程行業(yè)生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化控制。
● 設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)?；诠I(yè)一體化管控平臺(tái)，分析、預(yù)測(cè)設(shè)備的關(guān)鍵部件變化趨勢(shì)、使用壽命和潛在風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)判設(shè)備零部件的損壞時(shí)間，主動(dòng)通知進(jìn)行維護(hù)服務(wù)。
● 故障預(yù)診斷。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)設(shè)備工作日志、歷史故障、運(yùn)行軌跡、實(shí)時(shí)位置等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，基于知識(shí)庫(kù)和自學(xué)習(xí)機(jī)制，建立故障智能診斷模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)診斷并精準(zhǔn)定位。
智能感知?jiǎng)討B(tài)變化圍繞產(chǎn)品全價(jià)值鏈過(guò)程中的仿真、采購(gòu)、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、銷(xiāo)售、物流運(yùn)輸?shù)戎T多環(huán)節(jié)，可對(duì)上述過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等，進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化感知。具備時(shí)序數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等多類(lèi)型數(shù)據(jù)接入能力，還具備多類(lèi)型數(shù)據(jù)庫(kù)融合、同時(shí)在線連接查閱的能力。
以優(yōu)化運(yùn)行指標(biāo)為目標(biāo)，對(duì)控制系統(tǒng)的設(shè)定值進(jìn)行自適應(yīng)決策基于開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)連接訪問(wèn)、可視化多元接口技術(shù)，通過(guò)工業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜文件管理與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行機(jī)理與聚類(lèi)分析，采用多元素融合與分析機(jī)制，構(gòu)建可拓展的控制決策函數(shù)庫(kù)。結(jié)合函數(shù)庫(kù)和實(shí)際運(yùn)行指標(biāo)，對(duì)控制系統(tǒng)的設(shè)定值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)云-邊-端的閉環(huán)聯(lián)動(dòng)。
預(yù)測(cè)和排除異常運(yùn)行工況，使系統(tǒng)安全、優(yōu)化運(yùn)行采用機(jī)理建模、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，通過(guò)構(gòu)建精準(zhǔn)的機(jī)理模型、數(shù)據(jù)特征模型，分析數(shù)據(jù)的各種統(tǒng)計(jì)特征，對(duì)模型輸出、實(shí)際輸出進(jìn)行比較，并采用數(shù)學(xué)方法對(duì)殘差進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)故障診斷、故障預(yù)測(cè)，從而完成異常工況的排除，保證生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行。
開(kāi)發(fā)環(huán)境封裝算法執(zhí)行環(huán)境依托計(jì)算引擎Fcyber，該引擎一方面可以實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)者的模塊化快速配置，形成多種數(shù)據(jù)模型；另一方面提供底層二次開(kāi)發(fā)功能，支持動(dòng)態(tài)庫(kù)方法調(diào)用，方便靈活處理現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜邏輯。同時(shí)，計(jì)算引擎支持Python等多種類(lèi)編程語(yǔ)言。
力控工業(yè)智能解決方案，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研用的合作體系，已在流程行業(yè)的局部場(chǎng)景進(jìn)行了落地應(yīng)用。應(yīng)用實(shí)踐過(guò)程中，利用建模、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，結(jié)合計(jì)算引擎等工具，通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)積累，優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)備控制參數(shù)，進(jìn)行過(guò)程控制監(jiān)測(cè)-調(diào)節(jié)-反饋-優(yōu)化-控制的閉環(huán)處理，迭代循環(huán)，從而提升局部工藝段內(nèi)的產(chǎn)品良率、降低設(shè)備故障率、減少人工干預(yù)過(guò)程，最終實(shí)現(xiàn)典型場(chǎng)景下部分階段的提質(zhì)增效項(xiàng)目目標(biāo)。
隨著知識(shí)積累、算法優(yōu)化、行業(yè)應(yīng)用，未來(lái)，力控工業(yè)智能解決方案將依托生產(chǎn)情況和制造過(guò)程的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況，為企業(yè)提供綜合生產(chǎn)指標(biāo)、計(jì)劃調(diào)度指標(biāo)、生產(chǎn)全流程指標(biāo)、運(yùn)行指標(biāo)、生產(chǎn)指標(biāo)、控制指令的綜合優(yōu)化決策。通過(guò)自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化決策，實(shí)現(xiàn)人與智能優(yōu)化決策之間的協(xié)同，使管理者能在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中精準(zhǔn)優(yōu)化決策。
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