Digital green transition

Machine learning

Machine learning can optimize operations in ways that humans can't. Get help leveraging machine learning in a hybrid model with the best of both worlds.

Machine learning optimerer driften

Machine learning (ML) er en type kunstig intelligens, der gør det muligt for computersystemer at lære af data og forbedre deres ydeevne uden at være eksplicit programmeret til hver specifik opgave.

Vi udnytter machine learning til at optimere komplekse industrielle processer. Ved at anvende skræddersyede ML-modeller på eksisterende driftsdata kan vi afdække hidtil ukendte mønstre og operationelle sammenhænge.

De nye indsigter omsættes til konkrete, realtidsanbefalinger, der understøtter operatører i at tage de rigtige beslutninger – fx om justering af setpunkter for temperatur, tryk og flow. Brugen af machine learning fører til dokumenterbare forbedringer som reduceret energiforbrug, forbedret produktionskapacitet og øget stabilitet i produktkvaliteten.

Hybridmodellen: Det bedste fra 2 verdener

Vores tilgang til machine learning er baseret på en hybridmodel, hvor vi kombinerer årtiers proces- og termodynamisk knowhow med moderne ML-metoder. Det giver robuste løsninger, der er forankret i den industrielle virkelighed og specifikke driftsbehov.

På den måde kan algoritmer blive en naturlig og kraftfuld udvidelse af jeres muligheder inden for energioptimering, klima og bæredygtig udvikling.

Vores ML-løsninger integreres enten i eksisterende SCADA/SRO-systemer eller som en særskilt server/skærmløsning til operatørstøtte. Alle løsninger udvikles i tæt samarbejde med jer for at sikre ejerskab, praktisk anvendelighed og en solid forankring i organisationen.

Vi kan både hjælpe med at vurdere potentialet for optimering ved hjælp af machine learning og med at udvikle og implementere konkrete ML-modeller.

Fordele ved machine learning

Effektiv drift
Automatisering af komplekse og tidskrævende driftsopgaver øger effektiviteten og reducerer omkostningerne.
Datadrevne beslutninger
Forbedret præcision i forudsigelser og beslutninger ved at lære af data og tilpasse sig nye informationer.
Frigjorte ressourcer
Kan understøtte medarbejdernes arbejde og frigive tid til andre opgaver.

Samlet set bidrager machine learning til en mere intelligent, agil og omkostningseffektiv drift.

Sådan hjælper vi jer igennem processen

For at sikre et succesfuldt resultat følger vi en veldefineret proces, når vi implementerer machine learning-løsninger. Processen sikrer, at den endelige løsning er teknisk robust, praktisk anvendelig og leverer de ønskede resultater. Hovedtrinene i vores tilgang er:

Proces, potentiale og mål
Første skridt er at forstå processen og data for at vurdere mulighederne og fastsætte klare succeskriterier og mål.
Brugerinvolvering og design
Operatører m.fl. inddrages tidligt, så løsningen passer til arbejdsflow og behov. Et intuitivt interface (UX/UI) designes.
Modeludvikling og træning
Den rette kombination af mekanistiske og ML-metoder (hybridtilgang) vælges, og modellen trænes/finjusteres med data.
Implementering og test
Modellen implementeres og afprøves i et realistisk arbejdsmiljø for at verificere funktionalitet og værdiskabelse.
Drift og vedligeholdelse
Der udarbejdes en plan for drift, opdateringer og vedligeholdelse for at sikre en stabil og langtidsholdbar løsning.
Evaluering og optimering
Løsningens effekt evalueres ift. målsætning. Data og feedback analyseres løbende for at finde nye forbedringsmuligheder.

Hvis I vil optimere uden machine learning

Vi kan også hjælpe jer med at optimere eller udnytte digitale løsninger uden machine learning.

Få hjælp til energi- og processoptimering

Få hjælp til digital grøn omstilling

Kontakt os

Nicklas Høgh Iversen

Senior Project Manager・Machine learning

Tel.: +45 31 75 17 32

niv@viegandmaagoe.dk

På den måde kan algoritmer blive en naturlig og kraftfuld udvidelse af jeres muligheder inden for energioptimering, klima og bæredygtig udvikling.

Vi kan både hjælpe med at vurdere potentialet for optimering ved hjælp af machine learning og med at udvikle og implementere konkrete ML-modeller.

Machine learning

Machine learning optimerer driften

Hybridmodellen: Det bedste fra 2 verdener

Fordele ved machine learning

Sådan hjælper vi jer igennem processen

Hvis I vil optimere uden machine learning

Kontakt os

Nicklas Høgh Iversen

Machine learning optimerer driften

Hybridmodellen: Det bedste fra 2 verdener

Modeludvikling og træning

Eksempler på machine learning

Brugerinvolvering og design

Implementering og test

Proces, potentiale og mål

Drift og vedligeholdelse

Evaluering og optimering

Kontakt os

Nicklas Høgh Iversen