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2018OEM 机械设计?#38469;?#30740;讨会 菲尼克斯电气Radioline无线系统
工业连接

魏德米勒工业分析:集数据科学与专业知识于一体

  2019年02月22日  

  工厂和设备中部署了大量的传感器用于记录数据。如果分析得?#20445;?#36825;些数据会在改进制造工艺及确保生产质量?#30830;?#38754;产生巨大的价值。为此,魏德米勒工业分析部门与客户密切合作,开发所需的数据分析模型。

  我们从工厂和设备中提取各类数据集合,比如温?#21462;?#21387;力、能耗和振动,称之为“特征?#20445;?#24182;使用人工智能(AI)?#20113;?#35780;?#39304;?#20043;前的项目经验表明,大多数工厂和设备已经记录了全部重要数据,不必新增传感器。真正的挑战来自于?#39029;?#25968;据背后的隐藏信息和它们之间的相关关系,而这正是魏德米勒工业分析部门?#36152;?#30340;。

  魏德米勒工业分析:集数据科学与专业知识于一体

  异常检测和分类

  异常分类的工作,是将已识别的数据偏差按重要程度进行分类,重要异常往往是导致设备故障的原因。有了这些信息的辅助,设备操作者可以更快地处理问题,甚?#37327;?#20197;识别潜在故障。这样的快速诊断方式可以减少停机时间、降?#32479;?#26412;并优化产能。

  “特征”工程识别复杂模式

  “特征”工程是开发可靠人工智能模型的重要?#38469;酰?#35813;方法从测量数据中?#39029;?#22797;杂的统计相关性。例如,为了?#39029;?#36825;样的统计相关,可以用相关系数表示在一?#38382;?#38388;内两个或多个“特征”的关联变化。数据科学?#19968;?#26681;据设备的历史数据来开发新的“特征”。与仅使用原始数据相比,这样做可以更可靠地识别异常情形。例如,通过振动测量或?#24503;首?#25442;获得的高频信号,可以基于数学模型分解到相应的不同频段上。人工智能模型从设备的正常行为中学习信号的频段特性,相比于仅使用未分解的原始信号,可更好地预测故障可能性。

  魏德米勒凭借“工业分析”的综合方法,在“企业对企业商务卓越奖?#26412;?#36187;类别中赢得了2018年德国创新奖。工业分析业务部门研发负责人Markus K?ster博士和工业分析业务部门负责人Tobias Gaukstern在柏林接受了该奖项。

  图左Markus K?ster博士,图右Tobias Gaukstern

  各领域知识的集合

  数据集合必须根据具体的机器或工艺加以解释?#25512;?#20272;,因此“特征”工程需要全面的应用知识。无论是数据科学?#19994;?#19987;业知识,还是机械工程师或机器操作人员的应用知识,对于?#39029;?#23454;际解决方案至关重要。只有应?#31859;?#23478;才能评估一个数据异常是否代表了机器故障,在应?#31859;业?#24110;助下,数据科学家才能建立准确识别正常运行和异常的算法。

  目前,人工智能模型已经应用于许多领域,例如包装机、填充?#38469;酢?#26448;料处理以及机器人?#38469;酢?#39759;德米勒基于这些数据模型向用户提供适合的定制化软件,帮助用户?#20013;?#30417;测设备运行情况、做出预测,并将数据和分析结果可视化呈现。UI专家设计定制的用户界面,?#21592;?#27599;个用户都能获得与其应用领域相匹配的解决方案。

  对于设备历史数据中未包括的异常或故障,人工智能模型在运行之初是无法描述和预测的。因此,用户可以通过更新学习数据、扩展软件模块?#24202;?#26029;完善工业分析模块。当然,魏德米勒数据科学?#19968;?#25353;用户所需提供支持帮助。

  数据和分析结果的可视化使我们更容易掌握机器的当前状态。为此,我们可以查?#24202;?#26631;记各个时间?#27573;?#24212;包含在未来数据评估中的信息。在此示例中,黄色区域显示的是通过算法标注出来的潜在异常。用户还可以查看这些区域,辨明是否存在异常。通过这种方式,该模型能继续学?#23433;?#19988;可以更精确地对未来状态进行分类。

  “特征”工程助力成功

  “特征”工程是工业分析解决方案成功的关键,魏德米勒将应用知识与数据科学相结合。由于人工智能模型的独立性,机械工程师和设备操作者无须泄露其专业领域知识,即可显著提高设备性能。

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