This project was presented at the IEEE International Conference in August 2018. By 2020, this technology was capable of controlling entire process manufacturing facilities, albeit on highly sophisticated simulators. So, the next question became, is FKDPP ready for the real world?
Simülasyondan gerçeğe
Yokogawa, bu soruyu Japonya'nın Miyada-mura kentindeki Komagane yarı iletken fabrikasında yanıtladı (Şekil 1). Burada üretimin çoğu, hatasız ürünler üretmek için gerekli olan sıkı bir şekilde kontrol edilen sıcaklık ve nem koşulları altında temiz oda ortamlarında gerçekleştirilir. AI sisteminin görevi, enerji kullanımını en aza indirirken gerekli çevre koşullarını koruyarak ısıtma, havalandırma ve iklimlendirme (HVAC) sistemlerini optimum şekilde çalıştırmaktır.
Bu tür bir deney için seçilen gerçek bir uygulamanın, minimum güvenlik riskleri potansiyeli ile mütevazı ölçekte olması anlaşılır bir durumdur. Bu muhafazakar yaklaşım, bir petrol rafinerisindekinden daha az dramatik olabilir, ancak bu, bir kavram kanıtı olarak geçerliliğini azaltmaz.
İlk bakışta, bir HVAC sistemini bağımsız olarak çalıştırmak karmaşık görünmeyebilir. Ancak sıkı bir şekilde kontrol edilen temiz oda ortamını destekleyen HVAC sistemleri tesis tarafından tüketilen toplam enerjinin yüzde 30'unu oluşturuyor ve bu nedenle oldukça büyük bir maliyeti temsil ediyor. Japonya'nın iklimi mevsimlere göre değişir, bu nedenle nem kontrolü sağlarken ısıtma ve soğutmayı dengelemek için yılın farklı zamanlarında gerekli ayarlamalar yapılır.
Tesis, 646 metre (2.119 fit) yükseklikte bir dağ vadisinde yer almaktadır. Ilıman bir iklime sahiptir ve yıllık sıcaklığı -9° ile 25°C (15.8° ve 77°F) arasında olan nispeten serin olma eğilimindedir. Tesis, şirketin DPharp basınç verici ailesine giren yarı iletken tabanlı basınç sensörleri (Şekil 2) üretiyor, bu nedenle kesintisiz üretimin sürdürülmesi çok önemli. Bu tanıtım Yokogawa'nın kendi tesislerinden birinde olmasına rağmen, maliyet ve üretim riskleri, dışarıdan bir müşterininkilerden daha az gerçek değildir.
Tesisin konumu yerel doğal gaz dağıtım sisteminin dışındadır, bu nedenle ısıtma ve nemlendirme için buhar sağlamak üzere sıvılaştırılmış petrol (LP) gazı getirilmelidir. Hava soğutması, şebekeden sağlanan geleneksel elektrik gücüyle çalışır. Her iki sistem de kritik nem seviyelerini korumak için gerektiğinde uyum içinde çalışır.
Karmaşık enerji dağıtımı
Japon üretim tesislerinde enerji kullanımıyla ilgili hususlar, yüksek yerel maliyetle başlar. Her türlü enerji, küresel standartlara göre pahalıdır ve verimlilik çok önemlidir. Komagane tesisinde silikon gofret işleme için elektrikli fırınlar kullanılıyor ve özellikle kış aylarında bu işlemlerden mümkün olduğunca fazla atık ısının geri kazanılması gerekiyor.
Bir başarı olarak değerlendirilmesi için, otonom kontrol sisteminin bazıları birbirini dışlayan çok sayıda kritik hedefi dengelemesi gerekir. Bu hedefler şunları içerir:
Temiz oda ortamındaki katı sıcaklık ve nem standartları, ürün kalitesi adına, ancak mümkün olan en düşük LP gazı ve elektrik tüketimiyle korunmalıdır.
Hava koşulları, telafi gerektiren kısa bir süre içinde önemli ölçüde değişebilir.
Temiz oda ortamı çok geniştir, bu nedenle yüksek derecede termal atalet vardır. Sonuç olarak, sıcaklığı değiştirmek uzun zaman alabilir.
Temiz odadaki ekipman da ısıya katkıda bulunur, ancak bu, otomatik kontrol sistemi tarafından düzenlenemez.
Elektrikli fırınlardan çıkan atık ısı, ısı kaynağı olarak LP gazı yerine kullanılır, ancak mevcut miktar, herhangi bir zamanda kullanımda olan üretim hattı sayısına bağlı olarak oldukça değişkendir.
Isıtılmış kazan soğutma sıvısı, dış hava için birincil ısı kaynağıdır. Bu geri kazanılan kaynaktan elde edilenden daha fazla ısı gerekiyorsa, bu ısı LP gazı yakan kazandan gelmelidir.
Dış hava, yerel sıcaklığa bağlı olarak, tipik olarak 3° ve 28°C (37,4° ve 82,4°F) arasında ısıtılır veya soğutulur. Yılın büyük bir bölümünde, dış havanın ısıtılması gerekir.
Mevcut kontrol stratejisi (Şekil 3) ilk göründüğünden daha karmaşıktır. Yüzeyin altında, tesis mühendisleri verimliliği artırmak için çalıştıkça, ilgili mekanizmalar yıllar içinde değişen şekillerde birbirine bağlıdır.
Büyük yeni sermaye ekipmanı yatırımları yapmadan LP gaz tüketimini azaltmak için daha önce çok sayıda girişimde bulunulmuştur. Bu kademeli iyileştirmeler, 2019'da pratik sınırlarına ulaştı ve bu da 2020'nin başlarında yeni FKDPP tabanlı kontrol stratejisinin uygulanmasını sağladı.
Uygulama ekibi, yeni kontrol sistemini devreye almak için planlanmış bir üretim kesintisi sırasında yavaş bir gün seçti. O gün boyunca, AI sisteminin özelliklerini öğrenmek için ekipmanla kendi deneylerini yapmasına izin verildi. Yaklaşık 20 yinelemeden sonra yapay zeka sistemi, gerçek üretimi desteklemek için tam HVAC sistemini yeterince iyi çalıştırabilen bir süreç modeli geliştirdi.
2020'nin haftaları ve ayları boyunca yapay zeka sistemi, üretim hacimlerindeki ve mevsimsel sıcaklık dalgalanmalarındaki değişiklikleri karşılamak için rutin ayarlamalar yaparak modelini iyileştirmeye devam etti. Yeni FKDPP tabanlı sistemin nihai faydası, 2020'deki uygulamadan sonra tamamen yeni yapay zeka stratejisine dayalı olarak ve büyük bir sermaye yatırımı gerektirmeden LP gaz tüketiminde yüzde 3,6'lık bir azalma oldu.
FKDPP tabanlı yapay zeka, Yokogawa'nın endüstriyel otomasyondan endüstriyel özerkliğe (IA2IA) geçişini destekleyen, birçok durumda geleneksel oransal-integral-türev ve gelişmiş süreç kontrol kavramlarını tamamlayan ve hatta diğer durumlarda karmaşık manuel işlemlerin yerini alan birincil teknolojilerden biridir. Burada gösterildiği gibi, pekiştirmeli öğrenme yapay zekasını kullanan gerçek zamanlı kontrol, yeni nesil kontrol teknolojisidir ve tamamen otonom çalışmaya yaklaştırmak için neredeyse tüm üretim süreçlerinde kullanılabilir.