Advanced Process Control
ADVANCED PROCESS CONTROL (APC)
BAUTEK Bilgi Teknolojileri Advance Process Control çözümleri maden, gıda, çimento, petrokimya sektörleri gibi birçok alanda operasyonların yüksek performansta minimum kaynak ile çalışmasını sağlamaktadır. Dahili barındırdığı veri toplama, veri işleme, veri görselleştirme, veri analiz gibi bir çok fonksiyonu sayesinde tek platform üzerinden üretim, kalite ve enerji kaynak kullanım süreçleri kolaylıkla optimize edilebilmektedir. Kapalı döngü/çevrim yöntemiyle tesisin operasyonlarında verimlilik artışını ve potansiyellerini kullanabilmesini sağlamaktadır.
Advance Process Control (APC), proses kontrol sistemlerinin gelişmiş bir versiyonudur. APC, proseslerin daha hassas bir şekilde kontrol edilmesini ve optimize edilmesini sağlamak için geliştirilmiş bir kontrol yaklaşımıdır. Proseslerdeki değişkenlikleri daha iyi yönetmek ve optimize etmek için matematiksel modellemeyi, optimizasyon tekniklerini ve ileri kontrol stratejilerini kullanır. APC, proses değişkenlerinin hedef değerlerine daha yakın bir şekilde tutulmasını sağlar ve proses performansını optimize eder. Advance Process Control (APC), proseslerin daha hassas bir şekilde kontrol edilmesini sağladığından, enerji ve malzeme kullanımını azaltarak maliyet tasarrufu sağlayabilir. Ayrıca, daha az hata ve daha tutarlı ürün kalitesi sağlar.
Advanced Process Control Uygulanabilecek Sektörler
- Maden Sektörü
- Gıda Sektörü
- Kimya Sektörü
- Enerji Sektörü
- Çimento Sektörü
- ....
Advanced Process Control Uygulanabilecek Alanlar
- Üretim Optimizasyonu
- Kalite İyileştirme Optimizasyon Çalışmaları
- Enerji Tüketim Optimizasyonu
- Çevrim Süreci Optimasyonu
- Hammadde tüketim Optimizasyonu
Advanced Process Control Uygulanabilecek Alanlar
- Veri Toplama
- Veri Arşivleme-Historian
- Veri Analiz
- Model Çalıştırma
- Veri Sunma
- Veri Raporlama
- ...
APC System Features;
Data Collection and Analysis
AVEVA APC performs a series of process response tests, which collect dynamically-rich data with little or no disruption to normal process operations. Its statistical tools, including cross correlation and power spectrum density, allow an engineer to analyse signals for cause-and-effect interactions. These tools, coupled with operational experience, identify significant relationships that characterise process behaviour.
Multiple Model Sets and Gain Scheduling
A unique feature permits the application of model predictive control to processes that require multiple models. For example, in blending applications or seasonal production, AVEVA APC uses online gain scheduling and can switch automatically between multiple model sets without turning the controller off.
Control Systems Independence
AVEVA APC easily integrates with distributed control system (DCS), programmable logic controller (PLC)-based control systems, and plant information system databases from all major suppliers. AVEVA APC is compliant with the latest industry standards for data connectivity, such as OPC, allowing direct and efficient access to process data.
A Dynamic Model of Your Process
AVEVA APC provides tighter control of key process variables, which are based on a dynamic model. This effectively de-couples interactions that would occur if the same loops were controlled independently by single loop controllers. The result means a more economically-advantageous operating point.
Linear Programming
A linear programming technique, together with a steady-state model and an economic performance objective function, enables AVEVA APC to identify the optimum operating point based on maximum throughput, minimum energy consumption, or a balance between these and other performance objectives.
Advance Process Control for Mining ; APC for Mining, Minerals & Metals (MMM) from AVEVA allows the operation to function much closer to the operating limits by reducing variations in the process. The hybrid rule-based & model-based predictive control (MPC) package can often reduce variability by a standard deviation of two or greater and, as a consequence, improves profitability by enabling operations within process constraints
