Искусственный интеллект

Решая практические задачи в промышленности, PSI опирается на собственные надежные разработки, сочетающие накопленные знания об управлении производственными процессами и широкий спектр методов искусственного интеллекта (ИИ).

Концерном PSI Software AG выполнено в общей сложности более чем 50 различных разработок в области искусственного интеллекта, которые совместно с «традиционными» проведенными на практике программными продуктами PSI эффективно используются в промышленности.

Основными направлениями разработок PSI являются искусственные нейронные сети, расширенная нечеткая логика (Extended fuzzy logic, EFL), комбинаторная оптимизация и инновационное прогнозирование/инжиниринг (Advanced industrial engineering, aIE).

Затрагивая технологии на основе искусственного интеллекта, представляющие собой комплексное решение для управления производством, необходимо упомянуть технологию и программный комплекс Qualicision ®, который применяется на более чем 120 производственных линиях по всему миру в целях оптимизации производственных операций в автомобильной промышленности.

Ниже основные решения PSI, основанные на многолетнем практическом опыте разработок в области ИИ, рассмотрены более подробно. Решения в области ИИ также описаны в брошюре. Информация также дана www.psi.de/en/psi-group/artificial-intelligence/

Искусственные нейронные сети

Машинное обучение и искусственные нейронные сети являются базовыми технологиями ИИ для прогнозирования потребления энергии в распределительных сетях.  Входные данные, получаемые при использовании данных технологий, являются необходимой предпосылкой для оценки и прогнозирования состояния сети и оборудования, а также для своевременного планирования ремонтов и других предупреждающих действий. Проводятся исследовательские работы по применению нейронных сетей для поддержки принятия решений в газовой промышленности.

На сегодняшний момент наибольшее развитие решения PSI на основе искусственных нейронных сетей получили в виде приложений по распознаванию образов автомобильной промышленности, и в логистике, в том числе в аэропортах. Разработки PSI позволяют с точностью до 99% распознавать и классифицировать изделия, маркировку и т.д., что обеспечивает уменьшение доли ручного труда при сохранении гарантии точности и качества.

Расширенная нечеткая логика

Метод расширенной нечеткой логики позволяет оптимизировать производственные процессы, которые поддерживаются ключевыми показателями производительности, такими как динамические требования к цели, а также определенная и неопределенная информационная ситуация. К преимуществам такой оптимизации можно отнести, например, экономию затрат благодаря гибкому использованию ресурсов, балансирование целевых конфликтов и способность реагировать в реальном времени. Метод расширенной нечеткой логики открыт для гибкого производства и соответствует концепции «Индустрия 4.0».

Метод расширенной нечеткой логики позволяет частично или полностью автоматизировать процессы транспортных компаний. Сюда входит оптимизация маршрута,  определение местоположения и отслеживание транспортных средств. Гибкая конфигурация критериев отслеживания позволяет улучшить обслуживание транспортного средства и увеличить срок его службы. Метод позволяет сбалансировать конфликты целей  в соответствии с заранее определенными ключевыми показателями эффективности. Имеется возможность планировать и плавно интегрировать процедуры технического обслуживания в управление транспортными сетями.

Разработанная PSI система SASO  используется в энергетике и дает прогнозные рекомендации по устранению текущих и ожидаемых сбоев и «узкостей» в магистральной или распределительной сети, которые оцениваются на основе нечеткой логики и являются основой для принятия оптимальных решений. Таким образом, SASO – система, которая имеет функцию самообучения; своего рода автопилот электросети. В настоящее время PSI Software AG проводит разработки в области создания аналогичной системы «автопилота» для поддержки принятия решений в газотранспортной системе.

Комбинаторная оптимизация

Комбинаторные процессы оптимизируют последовательность выполнения операций, например,  в сталелитейной и алюминиевой промышленности. Преимуществом данной процедуры является возможность обработки конкурирующих целей или KPI, заданных для конкретного предприятия (например, максимальное использование мощности с одновременным соблюдением сроков поставки). Заданные KPI позволяет динамично реагировать на изменяющиеся требования. В логистике различные комбинаторные процессы обеспечивают оптимизацию цепочки поставок, например, выбор наиболее оптимальных мест расположения центров логистики. Наиболее экономически эффективное решение определяется на основе нескольких критериев. Комбинаторные процессы можно масштабировать и задействовать в операциях несколько раз.

Применительно для направления газ и нефть возможности применения комбинаторной оптимизации изучаются.

Инновационное прогнозирование (aIE)

Инновационное решение производственных задач (aIE - advanced industrial engineering) основывается на прогнозировании временных рядов. Метод практически применяется в планировании поставок природного газа и торговле газом.

В транспорте газа с его помощью осуществляется прогнозирование потребности в газе и, соответственно, объемов газа, необходимых для удовлетворения динамически изменяющегося спроса. Оптимизация процессов при эксплуатации газоперекачивающих агрегатов и установок ведет к снижению затрат и сокращению выбросов углекислого газа.

В торговле энергией метод прогнозирования временных рядов применяется для повышения точности прогнозирования энергетической нагрузки и генерации энергии. Новый уровень точности достигается благодаря применению глубокой нейронной сети и других методов машинного обучения. Прогнозы высокого качества четко поддерживают процессы торговли энергией и повышают экономическую эффективность бизнеса.

Системы интеллектуальной обработки данных могут быть интегрированы со стандартными продуктами PSI с помощью различных технологий, в том числе с помощью  Платформы промышленного интеллекта. Могут быть подключены в качестве внешних механизмов такие комплексы ка: Python, R или Matlab. Кроме того, платформа предоставляет возможности хранения «больших данных», что создает полную интеллектуальную среду как при проектировании, так и при рутинном производственном использовании автоматизированных систем. Таким образом, для приложений PSI могут быть доступны варианты использования искусственного интеллекта различной сложности.

Оптимизация и поддержка принятия решений с помощью Qualicision ®

Qualicision ®  – это оригинальная технология оптимизации и поддержки принятия решений и базирующийся на ней программный комплекс разработки концерна PSI Software AG (дочерняя фирма PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH, www.fuzzy.de. Qualicision ®,  обеспечивает поддержку при принятии компетентных решений в целях оптимизации бизнес-процессов. Технология Qualicision ®,  основана на расширенной нечеткой логике и помогает интегрировать ноу-хау по принятию решений в виде программного обеспечения в бизнес-процессы. В бизнес-процессах нечеткость возникает не только из-за неопределенности используемых данных процесса. Это также связано, в частности, с разнообразием данных и взаимодействием между возможностями управления бизнес-процессами и целями процесса, так называемыми ключевыми показателями эффективности (KPI).

В бизнес-процессах, оптимизированных по технологии Qualicision ®, взаимодействия определяются в виде матриц (матриц влияний) с использованием данных процесса. Математический анализ конфликтов и совместимости в матрицах влияний используется для расчета того, какие альтернативы решения должны быть выбраны для наиболее точного достижения целей процесса. С технической точки зрения анализ конфликтов и совместимости позволяет управлять так называемым комбинаторным разнообразием возможностей управления в отношении оптимизации KPI.

Моделирование данных с помощью технологии Qualicision ®, выполняется с использованием механизма разработки функциональных решений Qualicision ® Functional Decision  Design  Engine (QFDD). После завершения процесса моделирования QFDD генерирует формат данных, который считывается и обрабатывается с помощью методов оптимизации на основе Qualicision ®. Механизм QFDD был разработан с использованием технологии C ++. В настоящее время PSI FLS работает над обновлением механизма на основе технологии PSI GUI (см. Рисунок). Это позволяет задействовать все элементы моделирования данных Qualicision ®. К ним относятся целевые функции KPI, матрицы влияния, матрицы отношений KPI, соответствующие редакторы, таблицы данных и другие функции визуализации. Более подробная информация дана в брошюре.

Технология и программный комплекс Qualicision ® применимы в различных областях промышленности. Изначально технология и продукт достигли наибольшего развития в производственных компаниях (прежде всего в автомобильной промышленности) и в транспорте для оптимизации производственных циклов, управления транспортными процессами, оптимизации бизнес-процессов, прогнозирования, в последние годы Qualicision ®  применяется также в управлении эксплуатацией и обслуживания электрических сетей. Проводятся исследовательские разработки в области применения Qualicision ® в составе систем поддержки принятия диспетчерских решений в транспорте газа.