치솟는 연료 비용과 제로 목표로 인해 더 많은 기업이 연결된 에너지 관리 솔루션을 찾고 있습니다.
IoT News는 제조 분석 팀장인 Yury Brunt를 따라잡았습니다. 아베바 셀렉트 베네룩스, 회사가 기업의 에너지 사용 관리를 어떻게 돕고 있는지 논의합니다.
IoT 뉴스: 에너지 비용이 급증하는 가운데 기업에서 사용량 모니터링에 대한 관심이 증가하고 있다는 사실을 알고 계십니까?
Yury Bunt: 예, 지난 XNUMX년 동안 우리는 에너지 분석을 통해 수십 명의 고객을 지원했습니다. 이것은 우리가 개발한 주요 이유 중 하나였습니다. 우리의 EMS 솔루션.
IN: AVEVA의 EMS를 통합하는 데 얼마나 걸립니까?
YB: 데이터가 시스템에 업로드되면 5일 이내에 EMS가 가동될 수 있습니다.
IN: EMS가 기업이 지속 가능성 목표를 달성하도록 돕는 핵심이라고 생각하십니까?
YB: net-zero로 가는 길에 글로벌 배출량을 줄여야 할 필요가 있습니다. 많은 산업 기업은 여전히 에너지 소비에 대한 통찰력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사람들은 에너지 절약이나 CO2 감소에 대한 실질적인 개선을 할 수 없습니다.
IN: 디지털 트윈이 제조 분석의 시각화를 개선하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
AVEVA의 프로젝트 지원 관리자인 David Ariens: 디지털 트윈에 대해 이야기할 때 많은 사람들이 3D 모델만 생각합니다. 우리는 이러한 모델이 "디지털 트윈"의 일부일 뿐이라고 믿습니다.
첫 번째 단계로 모든 애플리케이션에 자산 구조를 구축하는 것이 좋습니다. "F1001A.PV"와 같은 이해할 수 없는 엔지니어링 정의에서 벗어나 "반응기 1 - 나가는 흐름"으로 이동하는 것은 일상적인 사용자를 도울 뿐만 아니라 데이터 과학자 또는 분석 기계 학습 모델이 더 잘 이해하는 데 도움이 되기 때문에 유익합니다. 실제 과정.
IN: 제조 분석 솔루션이 제공하는 통찰력을 기반으로 기업이 어떤 개선을 할 수 있습니까?
YB: 개선은 항상 더 나은, 더 빠른 또는 더 저렴한 생산으로 귀결됩니다. 예를 들면 제품의 수분량 최적화 또는 최적화의 여지를 보여주는 용량 분석 및 기업이 새로운 장비에 투자하지 않아도 되는 것을 방지할 수 있습니다.
IN: 귀사의 솔루션이 고객에게 적합하도록 온보딩 프로세스는 어떻게 작동합니까?
YB: 프로젝트 관점에서 우리는 항상 사용 사례 중심으로 작업합니다. 고객은 우리가 프로젝트를 시작하기 전에 항상 적절한 사용 사례/비즈니스 사례를 제공해야 합니다.
일반적인 질문은 다음과 같습니다. 어떤 정보가 요청됩니까? 프로젝트의 목표는 무엇입니까? 분석에 사용할 수 있는 데이터는 무엇입니까? 결과적으로 무엇을 기대합니까?
Yury와 AVEVA 팀은 올해 행사에서 귀중한 통찰력을 공유할 예정입니다. AI 및 빅 데이터 엑스포. Yury의 기조 연설에 대해 알아보십시오. 여기에서 지금 확인해 보세요. 445번 스탠드에 있는 AVEVA 부스에서 스윙을 즐겨보세요.
