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dotted rule
¿Qué diferencia el algoritmo de reconciliación de datos de Inlibra de otras aplicaciones?

Otras aplicaciones de reconciliación de datos

logo bug  Operan en modelos de proceso simples con flexibilidad limitada para construir modelos complejos.

logo bug  Incorporan equivocadamente valores asociados con errores gruesos, flujos perdidos y modelos no válidos dentro de sus resultados reconciliados.

logo bug  Requieren la re-ejecución manual después de los errores gruesos y los errores del modelo.

logo bug  Trabajo de balance limitado, ya sea en masa o volumen, pero no en ambos para una sola corrida.

logo bug  Distribuyen pérdidas y ganancias a los medidores a través del modelo sin importar el tamaño de la discrepancia.

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Inlibra resuelve el problema de manera diferente. Lo más importante, los errores gruesos son identificados automáticamente y excluidos de los resultados reconciliados. Esto puede reducir el número de iteraciones requeridas a valores tan bajos como a una sola vez.

Inlibra opera:

logo bug  Validando problemas de modelo de red antes de detectar cualquier pérdida en los movimientos y/o medidas erróneas.

logo bug  Detectando, identificando y removiendo movimientos faltantes antes de detectar mediciones erróneas.

logo bug  Detectando, identificando y removiendo todas las mediciones erróneas antes del proceso de reconciliación de datos.

logo bug  Ejecutando la reconciliación de datos mientras examina errores gruesos para producir los mejores datos óptimos reconciliados.

logo bug  Llevando a cabo reconciliación de datos con balances de masa y volumen simultáneamente.

logo bug  Permitiendo al usuario configurar umbrales de “verificación de salud” para prevenir la distribución de grandes pérdidas y ganancias.

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Esta única reconciliación de datos con balances de masa y/o volumen da la potente flexibilidad para configurar modelos de proceso de acuerdo a las necesidades específicas del cliente. Por ejemplo, a menudo se requiere que las áreas de unidad de proceso sean reconciliadas simultáneamente para volumen y masa, mientras que las áreas de tanques son usualmente reconciliadas sólo por volumen debido a las inexactitudes de los datos de densidad de laboratorio medidos en los tanques. Inlibra le permite escoger los tipos de balance (por masa y/o volumen) para cada proceso y tanque.
Inlibra lleva a cabo reconciliación de datos con el método de matriz dispersa. Toma sólo unos segundos resolver miles de flujos. Esto permite al usuario configurar umbrales para las discrepancias en puntos críticos del modelo. Inlibra le permite al usuario fijar la mínima restricción para las pérdidas de forma que pueda ser distribuida entre las corrientes de medición si la pérdida calculada está dentro del rango aceptable. Si la pérdida calculada excede la mínima restricción, esto indica que el usuario debe verificar los datos de entrada recolectados.

La avanzada aproximación matemática de Inlibra es más que un ejercicio intelectual. Inlibra le provee al usuario muchas herramientas prácticas para resolver los problemas del día a día. Tomemos, por ejemplo, el problema que a menudo aparece con unidades de utilidad, donde hay un conjunto de flujos de vapor sin medición cuyo fluido total puede ser inferido. El problema es que el flujo para cada corriente no medida no puede ser inferido. Inlibra, a diferencia de los productos de la competencia, permite al usuario configurar una proporción para cada flujo sin medición y así calcular que tanto del total inferido es asignado a cada uno. Características prácticas como estas han sido incorporadas en Inlibra por más de diez años, basados en la retroalimentación recibida de los usuarios.

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