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Nuestra tecnología 2018-08-16T14:08:00+00:00

Nuestra tecnología

ESTABLECER UNA RED DE SENSORES INALÁMBRICOS

REUNIR Y ANALIZAR DATOS DE EQUIPOS Y PROCESOS

INTEGRAR CON LOS SISTEMAS INDUSTRIALES

SIMULAR EL SISTEMA Y MODELAR

OPTIMIZAR CON PREVISIONES

Un sistema de gestión de datos heterogéneo, flexible, basado en la nube tomados de sensores para desplegar las aplicaciones de IA e IoT a escala industrial. La Tecnología Brains ingresa diferentes tipos de datos de sensores, aplica algoritmos de calidad de datos para crear un conjunto de datos de sensores calibrados y aplica modelos de aprendizaje automático y físicos para entregar conceptos previamente desconocidos y recomendaciones a través de nuestro software de apoyo a las decisiones que está directamente integrado con el sistema de control existente o bien para entregar recomendaciones a los usuarios.

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Integración de fuentes de datos en tiempo real

brains.app comienza entregando asimilación automatizada en tiempo real de múltiples fuentes de datos y software existentes. Estas fuentes de datos cubren la información geológica, minera y de procesamiento que se requiere para generar las variables usadas en el resto de la plataforma.

Asimilación y calidad de los datos

Los datos se organizan en una estructura virtual/métrica conectada. En esta estructura, datos de resolución variable son filtrados tanto práctica como estadísticamente a través del Modelo de Calidad de Datos de IntelliSense.io.

Las variables de alimentación que se requieren para el modelo de proceso digital provienen de cuatro modelos únicos:

Biblioteca de activos digitales y sensores virtuales

Un Sensor Virtual es una salida del modelo en tiempo real basada en entradas tanto dinámicas como estáticas. Se usa en modelos de toma de decisiones operacionales, control automatizado y modelos de predicción en base tanto a aprendizaje automático como de simulación empírica.

El Sensor Virtual es procesado en la nube, lo que permite que sea re-entrenado y recalibrado en forma constante. La precisión y solidez de las salidas es verificada en forma cruzada usando salidas equivalentes de modelos paralelos. La suite de Sensor Virtual es específica para el activo y reemplaza los elevados costos de calidad de instrumentación.

Modelo financiero

El Modelo Financiero de Intellisense.io calcula de manera exacta y, cuando se asocia con el Modelo de Proceso Digital, predice en tiempo real los costos unitarios de operación en base al activo usando variables financieras dinámicas.

Los activos digitales específicos son precargados con una Curva de Diseño-Instalación-Punto de Falla-Falla (curva DIPF) configurable, que se usa en el Mantenimiento de Activos. La plataforma brains.app evalúa cuándo el activo está en tiempo real en la curva.

Modelos de influencia y transporte de material

Esta combinación de modelos rastrea y predice con exactitud las propiedades geometalúrgicas y físicas del material en tiempo real. Estos modelos usan un balance de masa dinámico para todo el sistema. La plataforma brains.app predice las propiedades exactas del material que entra al proceso y la forma exacta en que afectará a dicho proceso. Los operadores tienen un tiempo apropiado para efectuar cambios proactivos para maximizar el rendimiento.

Reconciliación

Los datos generados a través de la planta y mina digital pueden ser vueltos a conciliar en un modelo de bloque geológico dinámico. Este modelo dinámico puede ser usado para una mejor reoptimización de la planificación a mediano y largo plazo y así aumentar la confianza del valor de activo de entrega. Desde este punto de vista holístico, brains.app proporcionará un conjunto de recomendaciones a nivel de sistema tanto a la mina como a la planta.

Informes y alertas

Todos los datos generados a través de la planta y mina digital pueden ser manipulados usando paneles personalizados y suscripciones de informes. Esto le entrega al usuario una plataforma para visualizar datos que tradicionalmente eran almacenados en silos individuales.

Cualquier dato, incluyendo las salidas del modelo financiero y sensores virtuales, puede ser descargado en forma de archivo csv bruto. La plataforma entregará avisos de notificaciones automáticos para alertar a los usuarios una vez que los informes están listos.

Brains WSN

Brains WSN (red de sensores inalámbricos) ofrece hardware, una red inalámbrica y software de integración que revela una vista única de los datos provenientes de los sensores, escalables en redes inalámbricas de larga distancia y rango corto. Brains WSN integra los datos que provienen de los sensores existentes, la automatización industrial y los sistemas SCADA, fuentes de datos no estructurados, tales como los reportes de mantenimiento, y de los sensores nuevos para cubrir los intervalos de datos. Aplica algoritmos de calidad para calibrar los datos de los sensores y crear un lago que pueda usarse para análisis. Brains WSN permite el desarrollo de un perfil completo de activos que alimenta nuestras aplicaciones y a Brains.VOS.

Brains.app

Brains.app es una aplicación que acompaña la toma de decisiones y el análisis en tiempo real utilizada por los operadores de planta, los ingenieros en sistemas y los equipos de gestión de operaciones para obtener información estratégica y tomar decisiones que impulsen mejoras en la productividad y la eficiencia. Aplicamos nuestros modelos de equipos con mejores prácticas para diseñar el modelo general de sistemas, comparar el rendimiento con el nivel de operación ideal e identificar las fuentes de variabilidad. Ofrecemos valores de ajuste de optimización para los procesos financiero y técnico de destino de manera de reducir la variabilidad, mejorar el costo operativo por unidad y aumentar el resultado. Cada modelo está diseñado especialmente para el proceso de destino.

Brains.VOS

Brain.VOS (simulador virtual de optimización) es un entorno de simulación que se calibra continuamente con los datos en tiempo real. Brains.VOS identifica los cuellos de botella en los circuitos, genera escenarios hipotéticos y capacita a los operadores en las mejores formas de manejar situaciones similares. Todas las recomendaciones de control de la optimización pueden verificarse en el entorno offline, lo cual elimina los riesgos de producción al tiempo que permite la simulación. Se utiliza una variedad de métodos estadísticos avanzados para identificar los patrones en los cuellos de botellas de los procesos y, con ello, pronosticar el rendimiento del sistema en diversas condiciones de carga.

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