Proficy CSense è un software di analisi industriale e ottimizzazione dei processi che consente a ingegneri e analisti di dati di analizzare i dati operativi, sviluppare modelli predittivi e applicare analisi avanzate per migliorare i risultati di produzione. Progettato per ingegneri di processo e di produzione, Proficy CSense aiuta a scoprire inefficienze nei processi, rilevare problemi con le attrezzature in anticipo e ottimizzare le prestazioni operative applicando tecniche di data science ai dati temporali provenienti da storici, sistemi di controllo e altre fonti industriali. Il software supporta sia flussi di lavoro di analisi guidata che avanzata, rendendolo accessibile a utenti con diversi livelli di competenza in data science. I casi d'uso tipici includono l'analisi delle cause principali, lo sviluppo di sensori virtuali, la manutenzione predittiva e il miglioramento delle prestazioni dei loop di controllo. CSense è frequentemente utilizzato in industrie di processo come chimica, alimentare e delle bevande, e carta e cellulosa, dove la variabilità del processo può influire significativamente sulla qualità, l'efficienza e la salute degli asset. Le capacità chiave includono: • Strumenti di wrangling e pulizia dei dati per preparare i dati industriali all'analisi • Modelli di machine learning e statistici integrati per identificare tendenze e prevedere risultati • Capacità di distribuzione dei modelli per l'integrazione con sistemi di controllo e monitoraggio • Strumenti di diagnostica e visualizzazione per esplorare relazioni e comportamenti dei processi • Ambiente di sviluppo drag-and-drop che accelera l'uso delle analisi senza richiedere codice Proficy CSense consente ai team di costruire, convalidare e operazionalizzare modelli che possono essere monitorati continuamente e applicati in diversi impianti o sistemi. Il software supporta la distribuzione on-premise o nel cloud, fornendo flessibilità per allinearsi con l'infrastruttura IT esistente e le strategie di dati. Integrando le analisi nei flussi di lavoro di produzione, le organizzazioni possono ridurre la variabilità dei processi, migliorare la qualità e aumentare l'efficienza attraverso decisioni basate sui dati.