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Is Predict

AI智能预测分析软件


            

Is Predict资源优化配置

Is Predict 是工业4.0的前沿科技成果,能够实现资源的优化配置。预测高度动态的能源需求和能源生成,分析机械行为并给出对能源需求有负面影响的透明度。由于精确的计划,提高了资源利用率。






案例分享


一.案例单位介绍:


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德国欧宝公司 Opel




▶主要业务


Opel 是美国通用汽车公司的子公司,是通用公司在欧洲的一个窗口。总部在德国,吕塞尔斯海姆拥有37,000名员工年销售汽车量1百万辆以上。拥有10个生产基地、1个设计院、1个研发中心和1个试车场。为了支撑汽车生产,需要大量电力需求,Opel建立了自己的发电场所。发电机同时提供电能和热能。


       

▶合作目标


节省成本和实现利润最大化








二.Opel所遇到的问题:能源分配



▶痛点


◇考虑多种因素的情况下,生产多少电力和热能成本最低,效益最高?

◇发电机不是100%负载情况下提供的电力和热能已经过剩。是否需要生产过剩的能源?或者以一个好价钱卖掉过剩的电力?

◇如果Opel只需要满足自己的电力需求,发电机每天只工作8h相比于每天工作24h,需要更少的维护,但如何选择使得利益最大?

◇能源的需求是一个动态的过程,所以需要预测Opel需要多少能源?


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发电厂位于吕塞尔斯海姆,提供的多余电力会输送给别的工厂,但热能只在吕塞尔斯海姆得到消耗。


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电能和热能的需求都是随时间变化的动态过程









      


三.Opel与IS Predict合作:

 

切入点


◇预测生产基地的电力和热能需求

◇确定发电机组不同生产效率时的成本,如75%、77%时,成本为多少等等

◇确定影响生产效率的影响因子

◇决定生产多少能源的最佳情况,考虑成本、卖价、税费等等因素。(能源的交易分为小时交易、15分钟交易、紧急交易等等不同情况)

◇依据能源交易情况决定机组的工作状态




传感器


◇依据设备安装传感器


不同设备安装不同的传感器,如发电机、汽锅

传感器监控不同数据,如发电量、gas流量,耗电量等等


◇设定合适的数值区间


由于传感器可能失效,从而传输错误的数据,所以防止AI按照错误的数据学习,可设定上下限,超过界限数据会被忽略。


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场景


◇维修周期

◇关机和启动时间

◇更换机组等等


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提醒


◇不同权限可以看到不同的信息

◇出现了变化第一时间汇报给对应的角色和部门

◇提醒操作工换班

◇价格发生变动提醒等等

◇自动发送Email


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四.IS Predict交付的成果:


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▶可预测未来13天内针对不同类型的能源总类预测了能源交易的价格走向

▶全自动交易流程:分钟储备、二次储备(HT/NT)、小时建议、15分钟交易、当日后交易;工作流程由电子邮件自动处理(交易报价、报价被接受、交易关闭)

▶能源产品处理仪表板:固定产品(年、季度、月、周、周末和天);紧急交易\盘中交易


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