Многоцелевая оптимизация и повышение эффективности производства

Предлагаемое программное решение определяет оптимальные параметры управления для достижения экстремальных значений противоречивых целевых функций. Используя перспективные современные алгоритмы и методы искусственного интеллекта, мы обеспечиваем принятие решений на основе построения Парето-фронта по оперативным данным, что снижает неопределенность и повышает эффективность производственных операций, обеспечивая предел для допустимых режимов работы.

Цель

Найти оптимальные параметры управления для промышленных систем и процессов с целью максимизации эффективности и минимизации потребления ресурсов

Характеристики

Многокритериальная оптимизация

Включает передовые алгоритмы оптимизации, способные находить Парето-оптимальные решения, обеспечивая сбалансированный компромисс между несколькими целями, например, максимизация эффективности при минимизации энергопотребления. Это позволяет операционным командам определять наиболее эффективные параметры управления системами и процессами.

Продвинутые модели предсказания

Модуль интегрирует различные алгоритмы машинного обучения : нейронные сети, решающие деревья и линейную регрессию, что обеспечивает моделирование ключевых показателей.

Удобный пользовательский интерфейс

Дашборд позволяет визуализировать Парето-оптимальные решения и соответствующие параметры управления.

Индивидуальная настройка

Модуль может быть адаптирован под различные промышленные условия.

Области применения

Управление источниками энергии

Целью является повышение производительности и снижение затрат при удовлетворении спроса на использование электроэнергии за счёт идентификации оптимальных параметров управления энергетическими источниками.

Управление многозвенным манипулятором

С помощью многоцелевой отпимизации можно добиться высокоэффективного и оптимизированного управления движением, выполняя сложные задачи с повышенной производительностью и точностью.

Ожидаемые результаты оптимизации

Повышение операционной эффективности до 10 %

Определяя оптимальные параметры управления, промышленные процессы могут функционировать с максимальной производительностью. Решение позволяет операционным командам динамически корректировать параметры в ответ на изменение внешних условий или вариации входных данных.

Снижение энергопотребления и расхода ресурсов

Модуль оптимизации способствует минимизации использования ресурсов и энергии, обеспечивая более устойчивое и экономически эффективное производство.

Оптимальное принятие решений

Многоцелевая оптимизация помогает принимающим решения определить оптимальный баланс между противоречивыми целями, такими как стоимость, качество и скорость производства. Он предоставляет набор парето-оптимальных решений вместо одного решения. Это позволяет отраслям выбирать наиболее подходящие условия работы с учётом своих приоритетов и требований.

Примеры использования

Многоцелевая оптимизация доменной выплавки чугуна

Целью работы доменной печи является восстановление железа из оксидов с получением жидкого чугуна заданного состава.
Цель оптимизации: Определить наиболее экономически-выгодные и экологичные условия работы доменной печи при обеспечении стабильного качества чугуна (содержание Si, S, температура).
Критерии оптимизации:Минимизировать расход кокса и энергозатраты на дутьё, вдувание пылеугольного топлива (ПУТ) при соблюдении ограничений по составу чугуна, стойкости футеровки и выбросам CO₂.

Изучить

Многоцелевая оптимизация группового управления распределенными энергоустановками

Целью управления: эффективная стабильная и надежная координация распределенных источников энергии.
Цель оптимизации: Снизить расходы, повысить эффективность и надежность системы, а также поддерживать обоснованные решения с помощью ИИ-оптимизации.
Критерии оптимизации: Минимизировать эксплуатационные расходы, такие как затраты на топливо и техническое обслуживание максимизировать общую энергоэффективность и сократить выбросы CO₂ и NOx.

Изучить

Управление 7-звенным роботом-манипулятором на основе многокритериальной оптимизации (MOO)

Наша платформа использует методы многокритериальной оптимизации (MOO) для управления семизвенным роботом-манипулятором (7DOF). Такой подход обеспечивает точное управление конечным положением путём балансировки нескольких целей, включая минимизацию затрат и максимизацию скорости перехода.

С помощью MOO пользователи добиваются высокой эффективности и оптимального управления, выполняя сложные задачи с повышенной точностью и производительностью

Изучить

Многоцелевая оптимизация печи кипящего слоя

Целью работы печи кипящего слоя является удаление серы из концентрата и подготовка материала к последующей переработке.
Цель оптимизации: Определить экономически выгодные условия эксплуатации печи кипящего слоя без снижения эффективности протекания химической реакции.
Критерии оптимизации: Минимизировать энергозатраты при обеспечении заданного состава отходящих газов по SO₂ и O₂ на основе содержания серы в исходном концентрате.

Изучить

Раскройте скрытую эффективность вашей котельной установки

В сложных многокотловых системах легко считать, что вы уже работаете в оптимальном режиме. Нагрузка распределена, потребность в паре покрывается, система стабильна.

Но стабильность — не означает оптимальность.

Наше программное обеспечение анализирует всю котельную систему как единый организм, а не как набор отдельных агрегатов. Мы учитываем реальные данные эксплуатации, поведение КПД на частичных нагрузках, расход топлива и потребность в паре, после чего математически определяем истинно оптимальный режим работы.

Изучить

Продвинутое иерархическое многокритериальное управление для котло-турбинных систем

Наша платформа предоставляет современную систему многокритериального управления, предназначенную для промышленных установок с высокими требованиями к производительности. Применяя методы передовой теории управления, мы значительно повышаем эффективность и скорость отклика котло-турбинных систем, что подтверждено на модели котло-турбинной установки мощностью 160 МВт

Изучить