如今,获取数据要比以前容易得多。传感器和数据记录工具能够从上游和下游的设备中收集信息,创建大量数据集。当这些数据被情境化时,便可以为您提供设施资产及其行为的完整模型。当作业者面对大量数据,遇到断开连接的数据、过时的数据和存储在不同系统中的数据等问题时,就很难获得有用的见解。康士伯数字先进的工业工作界面Kognitwin®能够帮助您利用数据,改善运营。
2022年3月
Kognitwin® Energy,我们的动态数字孪生系统不仅可以虚拟再现您的工业设备,还为您提供了先进的数字化分析框架,包括一系列特性化定制解决方案,以满足您的各种需求。
Kognitwin® 可对您的实体资产在虚拟环境中进行动态复现,通过集成已有的信息架构和数据流,提供由数据支撑的洞见,以提升生产性能,实现更加自动化的操作运营。Kognitwin® 打通了各企业级系统和数据源的数据孤岛,包括文档管理系统(如Assai)、巡检系统的视频流、财务数据、传感器数据(警报和事件)、工程数据、工作流程和时间序列数据等。
这能够提升用户信息检索和构建信息的效率,节省大量时间。通过跨系统的数据验证和确认,可以提高故障排除效率并提升数据质量,从而获得资产价值链中有价值的洞见。
历史数据、运营数据和事务数据都可以用于我们的数字化系统Kognitwin® 中,将数据情境化并推动运营,创建美好未来。
强化协作
您团队的人员可以从远程、现场或中控室等各个位置访问资产的数字孪生,以减少非生产时间。在Kognitwin® 中访问数据,可以使跨团队协作成为一种无缝衔接的体验,任何人都能将数据用于支持评估、优先排序和批准现场工作,集成工作计划以及预测资产行为。
生产优化
在能源和油气行业,基于机理模型的各种数值模拟工具已非新鲜事物。然而,它们仍属于资源密集型应用,特别是对于动态性质的复杂流程来说,处理时间长,实时的使用也有限。
通过数字孪生的数据驱动模型解决方案,用户可以缩短处理时间,同时,借助Kognitwin® 的混合式机器学习方法,使用机理模型派生出的数据来训练数据驱动模型。经过恰当的训练后,数字孪生的处理速度和准确度得以提升,即使在仪表较少和等级较低的区域,您也可以更全面地实时了解设备性能。运营商能够实现由有效数据洞见支撑的可持续、规模化的数字化转型。
历史数据,仅供参考