Мы рады сообщить, что 18 марта 2020 г. мы будем проводить практические лабораторные занятия для пользователей PI System в нашем учебном центре в Москве. Эти лабораторные занятия основаны на материалах пользовательских конференций PI World и посвящены новейшим инструментам и технологиям, которые позволяют получать максимальную пользу от инфраструктуры данных PI System.
Ознакомьтесь с программой и БЕСПЛАТНО зарегистрируйтесь на лабораторные занятия. Спешите - количество мест ограничено!
| среда, 18 марта 2020 г. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9:00 - 10:00 | PI System 101: введение в PI System Что такое PI System? Обзор основных компонентов | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 10:00 - 10:15 | Перерыв | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 10:15 - 12:45 | Лабораторное занятие № 1. Использование Asset Framework (AF) для анализа эффективности производственных активов. Расчет и отображение КПД турбины — важная часть процесса максимизации выручки, поступающей с электростанций. Затраты времени на выполнение ежедневного или ежемесячного контроля КПД могут привести к снижению производительности и убыткам в размере сотен тысяч рублей в день. Составление ежемесячных отчетов отнимает ценные ресурсы и время, которые могли бы использоваться руководителем электростанции для оптимизации потоков прибыли. Данное занятие позволит обучиться использованию AF для расчета ожидаемой мощности на основании кривой мощности и немедленного оповещения об объектах, не генерирующих ожидаемую мощность. Кроме того, будут рассмотрены инструменты создания механизмов обратной связи для мнемосхем реального времени, а также создание электронных уведомлений. Наконец, будет рассказано о применении инструментов PI System для автоматической подготовки отчетов, например, по сводным расчетам мощности на объекте, а также отчетов по турбинам, работающим со сниженной мощностью. Рекомендовано для начинающих и продвинутых пользователей | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 12:45 - 14:00 | Обед | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 14:00 - 16:30 | Лабораторное занятие № 2. Применение AF Analytics для углубленной аналитики и прогнозирования. AF Analytics представляет заметные преимущества для подготовки данных временных рядов для углубленной аналитики и может играть значительную роль в испытании, оценке и внедрении разработанных моделей. Кроме того, открытая структура PI System поддерживает несколько разных способов доступа к данным, среди которых инженеры и аналитики могут найти подходящий. В данном курсе будут рассмотрены примеры использования AF Analytics как средства углубленной аналитики. Для сравнения будут приведены примеры разных способов доступа к данным, PI Integrator for Business Analytics, PI SQL Client и PI Web API. Данные из PI System применяются для создания моделей прогнозирования в Python, приложении с открытым кодом, широко применяемом для углубленной аналитики. Этот курс предназначен не для подготовки разработчиков, а представляет собой занятие для желающих лучше понять, как создавать статистические модели для производственных объектов. Знания Python не требуется, но рекомендуется иметь понимание основ PI AF. Рекомендовано для начинающих и продвинутых пользователей | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
