能源数据规划

精准预测确保高效采购

 

通过 B.Data,可以更好地优化资金预算。而只有进行精准地预测,才能对一个或多个工厂区域、能耗单元、生产区域或者楼宇的能源需求和负载进行有效分配。

在工业生产中,能源需求往往会受到生产产品和生产周期的影响(如,班次和产品周期等)。

 

B.Data 系统综合考虑了下列这些与生产相关的因素:

  • 生产计划(产量和批次)

  • 能耗单元和能耗组的基本负载曲线

  • 排产时考虑停产时间和假期时间(排班表)

这样,可以确保下列预测更为准确

  • 第二天和下一周的能源数据(短期预测)

  • 月度、年度的能源数据(长期预测)


按日比较原则

按日比较原则是基于某个基准周期内(如一个季度)的班次或日期类型。根据计划的工作天数和工厂的运行时间准确计算所需能源。

  • 日期类型示例:工作日(8 小时)、工作日(6 小时)、工作日(10 小时)、假日

  • 班次示例:早班、晚班、夜班、特殊班次

默认情况下,按周对不同日期类型进行计划。当然,也可以灵活制定非完整周的日程安排。此时,系统会自动考虑相应的假日和其它非工作日。为了确保发生变更时可以灵活应变,通常使用日历控件。这样,用户可以更改工作日类型,或调换至本周内的其它工作日。从而,确保预测数据始终准确。

根据生产计划进行预测时,可根据产量或者待生产的产品数量计算相应能耗。采用这种计算方法,需要确保能耗与所生产的产品件数/数量之间存在固定的关系。在生产规划中包括有所生产的产品种类以及相应产量,并为每一种产品定义了不同物料的相应产品参数。这些参数也可以通过 B.Data计算得到。

转换到 B.Data

在 B.Data 中既可以直接定义生产计划,也可以导入预定义的 MS Excel 文件。当然,也可以通过“CSV”或“XML”文件格式,导入其它生产计划系统中的数据。

基于每日消耗值进行预测

在基于每日参数值进行预测时,必须依据之前的实际数据。采用这种计算方式时,先将能耗数据准确分摊到每天的生产过程。然后,再根据预估产量预测相应的能源需求。并使用回归分析方法,对日产量和相应的能耗数据进行分析。线性方程 (y = k • x + d) 中的参数取自分析结果,并在 B.Data 中进行论证。在定义了计划产量后,即可预测预期的能源需求并通过报表展示。

依据预测结果进行控制

在该系统中,通过一个理论(理想的)负载曲线表示预测结果。并同时显示预测数据和实际值,从而极大方便了能源管理者对能源信息的准确了解。