Die Prozessdatenanalyse-Software von Yokogawa untersucht Prozesswerte, Anlagenstatusinformationen, die Betriebshistorie sowie weitere Daten.
Abweichungen von der Norm erfassen
Dazu verwendet Process Data Analytics verwendet die Mahalanobis-Taguchi-Methode. Dabei handelt es sich eine Mustererkennungsmethode, die in der multivarianten Analyse eingesetzt wird. Die Software führt einen Vergleich der erfassten Daten durch und erkennt so jede Abweichung von den Normalbedingungen. Bei jeder Abweichung warnt die Software vor einem möglichen Qualitätsverlust.
In vier Schritten Qualität sichern
Process Data Analytics bietet folgende Features:
Früherkennung von Anomalien in Produktionsprozessen:
Durch die Erkennung von Veränderungen an Produktionsprozessdaten ist die Software in der Lage, Qualitäts- und Produktivitätsprobleme in einer frühen Phase des Herstellungsprozesses zu erkennen. Basierend auf diesen Informationen können dann Maßnahmen eingeleitet werden, um die Produktionsabläufe wieder in den ordnungsgemäßen Zustand zu versetzen und die Produktqualität wiederherzustellen.
Ausfallsichere Qualitätsprüfung:
Durch die Erfassung von Veränderungen an Daten aus Produktionsprozessen kann diese Software Anzeichen eines Qualitätsverlustes und somit auch Fehler erkennen, die man bei einer herkömmlichen Vorversandkontrolle übersehen würde.
Erweiterbarkeit durch Integration mit Matlab:
Die Software unterstützt Matlab, das numerische Analyse-Tool von Mathworks. So lassen sich kundenspezifische Matlab-Berechnungen in die Prozessdatenanalyse-Software integrieren, um das individuelle Unternehmens- und Domänenwissen zu nutzen.
Hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit:
Durch dieVerwendung einer von Angle Try lizensierten Mustererkennungstechnologie liefert diese Software schnelle und genaue Analysen. Diese Technologie ist vor allem bei Consulting-Aufgaben und bei der Systementwicklung von Nutzen.
In Kombination mit den Analyse-Dienstleistungen von Yokogawa unterstützt diese Software Unternehmen dabei, ihre Prozesse zu stabilisieren und die Produktqualität zu verbessern. Process Data Analytics ist ab März 2017 erhältlich.
