45 / 78
AMNYTT NR . 2 2025
« Falske » alarmer fra vedlikeholdsaktiviteter kan undertrykkes med KI ( Bilde : ABB ).
Digitale tvillinger Den andre typen signaler , og muligens den viktigste , er sanntidsdata om tilstanden til kritisk utstyr på anlegget . Disse inkluderer sensorer for vibrasjon , temperatur , fuktighet og trykk , som er avgjørende for å overvåke helsen og ytelsen til maskiner . Dataene bidrar til tidlig oppdagelse av potensielle feil eller problemer for alarmutløsning og kan integreres i digitale tvillinger for forutsigbart vedlikehold . For eksempel er DAT4 . zero et prosjekt støttet av EU . SINTEF er koordinator av prosjektet . Prosjektet har 20 europeiske partnere som jobber for å forbedre kvaliteten i europeiske fabrikker . Innovative teknologier , som IoT og maskindata , vil samle inn og analysere data fra produksjonsprosesser ( digitale tvillinger ) og gi virksomheter større kontroll og bedre beslutningsgrunnlag under produksjonen . I tillegg er LIDAR- og KI-synssystemer for roboter verdifulle informasjonskilder . Disse teknologiene kan hjelpe til med å overvåke miljøet og oppdage eventuelle farlige situasjoner eller avvik fra normal drift .
” Drømmen er færre falske alarmer ”
A : Hva med integrasjon med andre systemer , operasjonelle og / eller administrative ? S : Integrering av alarmsystemer med andre KIsystemer , både operasjonelle og administrative , har et stort potensial . Hovedutfordringen er å rense og filtrere store mengder data . Med store mengder data som kommer fra ulike kilder , kreves ofte betydelige menneskelige ressurser til sortering og identifikasjon av hva som virkelig er verdifullt for beslutningstaking .
Integrasjon KI-alarmsystemer kan jobbe med maskinlæring for å analysere sanntidsdata , forutsi feil og utløse alarmer ved behov . KI kan også integreres med forretningssystemer ( ERP ) eller vedlikeholdssystemer , automatisere arbeidsflyt og forbedre beslutningstaking og risikostyring . Et godt eksempel er TRICK-prosjektet , finansiert av EU , der SINTEF var involvert . Dette prosjektet bruker blockchain for å forbedre sikkerheten i tekstilindustrien . KI-systemer og