Industrial Data Platform
اتصال و جمع آوری داده از OPC UA، Modbus، MQTT، Historian و سامانه های عملیاتی، همراه با Data Quality، Time-Series و Auditability.
From Operational Data to Better Decisions
فاوا ایمن الکا در حال توسعه مجموعه ای از ابزارهای نرم افزاری برای جمع آوری داده صنعتی، مدل سازی فرایند، پیش بینی، تشخیص ناهنجاری و بهینه سازی عملیات است.
رویکرد ما اتصال امن به سامانه های موجود PLC/DCS/SCADA و تبدیل داده عملیاتی به ابزارهای تصمیم یار برای مهندسان و مدیران است.
هر لایه برای تبدیل داده عملیاتی به پیشنهادهای قابل توضیح و قابل ممیزی طراحی می شود، نه برای جایگزینی کنترل فرایند.
اتصال و جمع آوری داده از OPC UA، Modbus، MQTT، Historian و سامانه های عملیاتی، همراه با Data Quality، Time-Series و Auditability.
پیش بینی رفتار فرایند، تشخیص ناهنجاری، Soft Sensor و تحلیل علت های محتمل بر پایه داده واقعی عملیات.
ترکیب مدل های فیزیکی و داده محور برای شبیه سازی سناریوها و بررسی تصمیم ها بدون دخالت مستقیم در خط تولید.
Baseline انرژی، تحلیل مصرف ویژه، شناسایی اتلاف، سناریوسازی و Measurement & Verification برای سنجش نتیجه واقعی.
بهینه سازی محدودشده با قیود تولید، کیفیت، ایمنی و منابع انرژی برای پیشنهاد Operating Envelope مناسب.
DRI، EAF، مصرف ویژه انرژی، محدودیت گاز، Digital Twin و بهینه سازی فرایند.
مشاهده مسیر R&D فولاد و DRIفرایندهای حرارتی، انرژی، Utility، Waste Heat و بهینه سازی عملیات.
اتوماسیون، پایش، سامانه های عملیاتی، داده و زیرساخت.
این بخش ها حوزه های قابلیت و توسعه محصول هستند و به معنی اعلام مشتری، پروژه اجراشده یا قرارداد فعال نیستند.
موارد زیر در وضعیت تحقیق و توسعه یا توسعه نمونه اولیه هستند؛ Case Study اجراشده محسوب نمی شوند.
معماری تصمیم یار برای واحدهای احیای مستقیم با هدف پیش بینی مصرف ویژه گاز، تحلیل رفتار فرایند و پیشنهاد Operating Envelope در شرایط عادی و محدودیت انرژی.
مدل سازی شرایطی که دسترسی گاز محدود می شود و یافتن نقطه عملیاتی مناسب برای حفظ بیشترین تولید قابل قبول در چارچوب کیفیت و ایمنی.
اندازه گیری صرفه جویی واقعی با مقایسه Actual Consumption و Expected Consumption پس از کنترل اثر تولید، خوراک، توقفات و شرایط عملیاتی.
در پایلوت های صنعتی، سامانه به صورت Read-only و Advisory طراحی می شود و هیچ مدل هوش مصنوعی عمومی یا LLM به صورت مستقیم وارد حلقه کنترل PLC/DCS نمی شود.
پیشنهادهای تحلیلی باید قابل توضیح، قابل ممیزی و در محدوده های مهندسی تأییدشده باشند.