Proficy CSense ist eine Software für industrielle Analytik und Prozessoptimierung, die Ingenieuren und Datenanalysten ermöglicht, Betriebsdaten zu analysieren, prädiktive Modelle zu entwickeln und fortschrittliche Analysen anzuwenden, um Produktionsergebnisse zu verbessern. Proficy CSense wurde für Prozess- und Produktionsingenieure entwickelt und hilft, Prozesseffizienzen aufzudecken, Geräteprobleme früher zu erkennen und die Betriebsleistung zu optimieren, indem Datenwissenschaftstechniken auf Zeitreihendaten von Historikern, Steuerungssystemen und anderen industriellen Quellen angewendet werden. Die Software unterstützt sowohl geführte als auch fortgeschrittene Analyse-Workflows und ist damit für Benutzer mit unterschiedlichen Kenntnisständen in der Datenwissenschaft zugänglich. Typische Anwendungsfälle umfassen Ursachenanalyse, Entwicklung von Softsensoren, prädiktive Wartung und Verbesserung der Regelkreisleistung. CSense wird häufig in Prozessindustrien wie Chemie, Lebensmittel und Getränke sowie Zellstoff und Papier eingesetzt, wo Prozessvariabilität die Qualität, Effizienz und Anlagengesundheit erheblich beeinflussen kann. Wichtige Funktionen umfassen: • Datenaufbereitungs- und Bereinigungstools zur Vorbereitung industrieller Daten für die Analyse • Eingebaute maschinelle Lern- und statistische Modellierung zur Identifizierung von Trends und Vorhersage von Ergebnissen • Modellbereitstellungsfunktionen zur Integration in Steuerungs- und Überwachungssysteme • Diagnose- und Visualisierungstools zur Erforschung von Beziehungen und Prozessverhalten • Entwicklungsumgebung mit Drag-and-Drop, die die Nutzung von Analysen beschleunigt, ohne dass Code erforderlich ist Proficy CSense ermöglicht es Teams, Modelle zu erstellen, zu validieren und zu operationalisieren, die kontinuierlich überwacht und in verschiedenen Anlagen oder Systemen angewendet werden können. Die Software unterstützt die Bereitstellung vor Ort oder in der Cloud und bietet Flexibilität, um sich an bestehende IT-Infrastrukturen und Datenstrategien anzupassen. Durch die Einbettung von Analysen in Produktionsabläufe können Organisationen die Prozessvariabilität reduzieren, die Qualität verbessern und die Effizienz durch datengesteuerte Entscheidungsfindung steigern.