Automated data quality check in plant digital twins
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Insinööritieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2024-01-22
Department
Major/Subject
Mechanical Engineering
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Mechanical Engineering (MEC)
Language
en
Pages
61
Series
Abstract
Advances in the fields of Industrial Internet, computational power and artificial intelligence currently happen at a rapid pace. Following this development, the prospect of implementing Digital Twins (DT) in order to leverage these technologies for tangible benefits is more appealing than ever. Building accurate DTs requires substantial amounts of data and documentation, which naturally also need to be correct in order to build a DT for industrial purposes. This study had the goals of evaluating the current state of the art in the field, as well as investigating how the documentation and metadata of a minerals processing plant DT at Metso Oyj can be checked. A literature review was carried out in order to provide the reader with clear definition of the concepts, and with an overview of the latest developments. For checking purposes, it was decided that the focus of the study should be on checking that the source data created in AVEVA’s Engineering and Diagrams packages is correct. Two tools were designed and implemented in the Python programming language, one implemented as web application and the other as an executable file accessible directly in AVEVA Engineering. The tools save approximately 4-8 hours of working time per project. It was also investigated if equipment metadata in the form of asset tags could be scanned for inaccuracies with fuzzy string matching algorithms. Promising, but not conclusive results were found in this study. In conclusion, the results of the study indicate that the implemented tools can significantly help with improving the data quality, and thus facilitating better DTs.I dagsläget sker framsteg i rasande fart inom områdena industriellt internet, beräkningskraft och artificiell intelligens. I kölvattnet av denna utveckling ter sig möjligheterna att implementera digitala tvillingar (DT) för att uppnå påtagliga fördelar mer lovande än någonsin. För att skapa en verklighetstrogen DT behövs substantiella mängder data och dokumentation, vilka naturligtvis också bör vara korrekta för att förverkliga en DT för industriellt bruk. Denna studie hade målsättningarna att utvärdera de senaste teknologiska framstegen inom området, samt att undersöka hur dokumentation och metadata tillhörande en anrikningsanläggnings DT på bolaget Metso Oyj kan kvalitetssäkras. En litteraturöversikt utfördes för att bistå läsaren med klara definitioner av begreppen inom området, samt en översikt över de senaste framstegen. Gällande kvalitetssäkring bestämdes det att studien fokuserar på att granska att källdata som skapas i mjukvaran AVEVAs Engineering- samt Diagrams-moduler är korrekta. Två verktyg utvecklades och implementerades med programmeringsspråket Python, varav ett implementerades som en webbapplikation och det andra som en körbar fil integrerat i AVEVA Engineering. Verktygen sparar ungefär 4-8 timmar arbetstid per projekt. Det undersöktes också huruvida fabriksutrustningens metadata kan skannas för att upptäcka felaktigheter med algoritmer för oskarp strängsökning. Resultaten var lovande, men inga definitiva resultat upptäcktes i denna studie.Description
Supervisor
Kuosmanen, PetriThesis advisor
Binder, ChristianJaakma, Kaur
Keywords
digital twin, data quality, AVEVA, string matching