Sigmafine
Valida informações de produto, verifica a qualidade dos dados e ajuda a produzir dados limpos, consistentes e confiáveis.
Reconciliação e validação de dados
As informações em que você pode confiar vêm de dados confiáveis. Os sistemas de nível empresarial assumem que os dados fornecidos são confiáveis mas se forem inseridos erros de calibragem, dados de transmissores com defeito, medidas incorretas ou perdas de processos sem medidas no nível do ERP, você pode tomar decisões com base em dados ruins.
Sigmafine, o pacote de validação e reconciliação de dados da plataforma RtPM, usa uma rigorosa abordagem matemática para reconciliar dados, gerando informações confiáveis.
Vinculado ao poderoso mecanismo de reconciliação Sigmafine estão abrangentes ferramentas de geração de relatórios e visualização que permitem que os resultados sejam enviados para relatórios, que modelos sejam criados e atualizados e que as informações de planta fiquem prontas para uso. As ferramentas de usuário final Sigmafine o ajudam a se manter atualizado com os processos dinâmicos, garantindo que suas informações estejam sempre atualizadas.
Como uma parte integrada da RtPM Platform, o mecanismo de cálculo Sigmafine encaminha os dados reconciliados para o PI System Engine, tornando estes dados disponíveis a qualquer pessoa conectada à RtPM Platform. Toda a sua empresa pode usar o Sigmafine como auxiliar na tomada de decisões com base em um conjunto de informações confiáveis.
O Sigmafine usa todos os dados de medida disponíveis, se beneficiando da potência da redundância existente de medida para criar um único conjunto de dados precisos e consistentes. O poderoso mecanismo de reconciliação de dados do Sigmafine se baseia no método estatístico dos mínimos quadrados, que executa uma verificação cruzada de erros de medida em todas as leituras de medida (com base em uma tolerância atribuída a cada medida). O Sigmafine é a única ferramenta que pode detectar e identificar os três erros mais comuns em operações: erro bruto, erro aleatório e erro de desvio.
Em uma grande área operacional, a reconciliação de dados normalmente é executada isoladamente em uma instalação única e então compilada para análise. A racionalização destas informações exige tempo e energia.
O Sigmafine pode executar um balanceamento em todo o local que leva em conta as informações de toda a planta. O resultado é um balanceamento consistente do local e por unidade, removendo qualquer conflito de dados subjacentes. O algoritmo de reconciliação do Sigmafine é altamente automatizado, estável e com base em estatísticas rigorosas.
Além da reconciliação de dados, o Sigmafine é usado por empresas para balanceamento em massa, balanceamento de componentes, balanceamento de energia e cálculos de fluxo não medidos.
Empresas que implementaram o Sigmafine como parte de sua RtPM estão obtendo resultados considerável, incluindo:
- Melhoria contínua no monitoramento e diagnóstico da planta
- Exigências de manutenção previstas e priorizadas
- Loop fechado entre meta de produção e dados reais
- Perdas de processo monitoradas e identificadas
- Margens de incerteza reduzidas
- Efeitos de erros aleatórios reduzidos ou eliminados
- Erros e problemas são detectados e resolvidos com maior rapidez
- Melhoria na análise de causas
Reconciliação e validação de dados
As informações em que você pode confiar vêm de dados confiáveis. Os sistemas de nível empresarial assumem que os dados fornecidos são confiáveis mas se forem inseridos erros de calibragem, dados de transmissores com defeito, medidas incorretas ou perdas de processos sem medidas no nível do ERP, você pode tomar decisões com base em dados ruins.
Sigmafine, o pacote de validação e reconciliação de dados da plataforma RtPM, usa uma rigorosa abordagem matemática para reconciliar dados, gerando informações confiáveis.
Vinculado ao poderoso mecanismo de reconciliação Sigmafine estão abrangentes ferramentas de geração de relatórios e visualização que permitem que os resultados sejam enviados para relatórios, que modelos sejam criados e atualizados e que as informações de planta fiquem prontas para uso. As ferramentas de usuário final Sigmafine o ajudam a se manter atualizado com os processos dinâmicos, garantindo que suas informações estejam sempre atualizadas.
Como uma parte integrada da RtPM Platform, o mecanismo de cálculo Sigmafine encaminha os dados reconciliados para o PI System Engine, tornando estes dados disponíveis a qualquer pessoa conectada à RtPM Platform. Toda a sua empresa pode usar o Sigmafine como auxiliar na tomada de decisões com base em um conjunto de informações confiáveis.
O Sigmafine usa todos os dados de medida disponíveis, se beneficiando da potência da redundância existente de medida para criar um único conjunto de dados precisos e consistentes. O poderoso mecanismo de reconciliação de dados do Sigmafine se baseia no método estatístico dos mínimos quadrados, que executa uma verificação cruzada de erros de medida em todas as leituras de medida (com base em uma tolerância atribuída a cada medida). O Sigmafine é a única ferramenta que pode detectar e identificar os três erros mais comuns em operações: erro bruto, erro aleatório e erro de desvio.
Em uma grande área operacional, a reconciliação de dados normalmente é executada isoladamente em uma instalação única e então compilada para análise. A racionalização destas informações exige tempo e energia.
O Sigmafine pode executar um balanceamento em todo o local que leva em conta as informações de toda a planta. O resultado é um balanceamento consistente do local e por unidade, removendo qualquer conflito de dados subjacentes. O algoritmo de reconciliação do Sigmafine é altamente automatizado, estável e com base em estatísticas rigorosas.
Além da reconciliação de dados, o Sigmafine é usado por empresas para balanceamento em massa, balanceamento de componentes, balanceamento de energia e cálculos de fluxo não medidos.
Empresas que implementaram o Sigmafine como parte de sua RtPM estão obtendo resultados considerável, incluindo:
- Melhoria contínua no monitoramento e diagnóstico da planta
- Exigências de manutenção previstas e priorizadas
- Loop fechado entre meta de produção e dados reais
- Perdas de processo monitoradas e identificadas
- Margens de incerteza reduzidas
- Efeitos de erros aleatórios reduzidos ou eliminados
- Erros e problemas são detectados e resolvidos com maior rapidez
- Melhoria na análise de causas