In Bezug auf dieses Thema sind viele Unternehmen und Arbeitnehmer sehr besorgt darüber. Wenn die Ausrüstung gebrochen und verzögert ist, wird es doch kostspielig und mühsam sein, sie zu reparieren, oder? Um über dieses Modell zu sprechen, einfach ausgedrückt, ist dies eine Möglichkeit, Daten zu verwenden, um zu berechnen, wann ein Gerät Probleme hat. Es basiert nicht auf Vermutungen, sondern auf den vergangenen Daten. Die von den Sensoren gemessenen Werte sind nun die technischen Tricks, um die Gesundheit des Geräts zu erkennen. Lassen Sie uns zuerst über die Arten dieses Modells sprechen. Es gibt mehrere gemeinsame:
1. Modell basierend auf physischen Regeln : Es soll ein Modell basieren, das auf der physischen Struktur der Ausrüstung selbst basiert, wie sich die Teile drehen, wie sich verschiedene Kräfte und Wärme verändert, um zu simulieren, wie die Situation vor dem normalen oder gebrochenen Gerät war. Es kann jedoch nur ein Ingenieur, der die Ausrüstung versteht, dies schaffen, und die Ausrüstung ist sehr problematisch und es gibt zu viele Variablen.
2. Datengesteuerte Modell : Dies bedeutet, dass Sie Big Data als Fundament haben und Algorithmen wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen verwenden müssen, damit der Computer Regeln aus den Daten finden kann, um festzustellen, wann das Gerät falsch ist. Jetzt verwenden viele Fabriken dies gerne, weil sie nicht besonders klar über die spezifischen physischen Pfade jeder Ausrüstung sind. Wenn die Daten mehr zugeführt werden, ist der Computer in Ordnung.
3.. Hybridmodell : Wie der Name schon sagt, soll die ersten beiden in einem eins kombiniert werden, wobei die aktuellen physikalischen Prinzipien berücksichtigt werden und die Fähigkeit des maschinellen Lernens verwendet werden, die verborgenen Regeln hinter den unordentlichen Daten zur Verbesserung der Genauigkeit zu finden. Dies ist jedoch wirklich ein schwieriges Problem, das heißt, das Modell ist zu kompliziert, und Menschen, die sich entwickeln müssen und diejenigen, die verstehen, müssen jeden Tag zusammen sitzen, um darüber nachzudenken, und sie verbringen viel Zeit und Mühe.
Es gibt mehrere Schritte, um dieses Modell zu erstellen:
Das erste ist, Daten zu sammeln : Die Parameter, die gemessen werden sollten, müssen nicht fehlen. Beispielsweise muss die Temperatur in Echtzeit aufbewahrt werden, die Spannung muss nach hinten übertragen werden, die Geschwindigkeit oder die langsame Drehung muss eine Zahl sein und die Schwingung darf nicht vermieden werden. Wenn die Daten gefälscht oder zeitweise sind, ist sie nicht genau, daher ist es besser, ohne Salz zu kochen.
Die zweite Sache besteht darin, die gesammelten ungleichmäßigen Daten zu sortieren – dieser Prozess kann umständlich sein, einschließlich der Entfernung abnormaler und falscher Beobachtungen einzeln und auch Wege zu finden, um dies mithilfe von Methoden wie Lagrange -Interpolation, Newton -Interpolation oder den Schätzungen der umgebenden Nummer auszugleichen.
Wenn das Modell eingerichtet ist, können Sie es außerdem nicht auf einmal am tatsächlichen Arbeitsplatz verwenden. Sie müssen es zuerst in der Simulationsumgebung ausprobieren und dann ausführen, um festzustellen, ob es funktioniert. Prognen Sie beispielsweise vor, ob es in der nächsten Woche Probleme mit der Ausrüstung geben wird. Überprüfen Sie nach einem oder zwei Monaten sorgfältig, wie viele Fälle von Fehlalarmen Sie fälschlicherweise innehatten und ob die Häufigkeit der von Ihnen verpassten Fehler hoch ist. Wenn es zu viele Fehlalarme gibt, werden die Meister später die Ausrüstung sehen, und die Meister werden sich sehr verärgert fühlen. Wenn sie immer Fehler machen und das eigentliche Problem loslassen, ist das schlecht.
Lassen Sie uns eine mögliche QA erhalten, mit der Sie ein wenig herausfinden können:
Können kleine und mittelgroße Workshop-Unternehmen mit unzureichenden Daten dieses Modell verwenden ? In der Tat kann es verwendet werden, auch wenn Sie mit einem einfachen beginnen, beispielsweise einen billigen und praktischen Temperatursensor und Vibrationssensor kaufen und einige wichtige Punkte zuerst installieren, Daten jeden Tag aufnehmen, Excel einfach ein Liniendiagramm zeichnen, um Trends zu finden und sich kurz zu befassen. Wenn Sie mehr Daten sammeln, sollten Sie einige Personen finden, die ein wenig damit vertraut sind. Verwenden Sie einige der oben genannten Open -Source -Bibliotheken – lernen Sie, einfach ein primäres Modell zu erstellen, um den Effekt auszuführen.
Wenn Sie genaue echte Tests durchführen müssen, wie lange wird das Modell aktualisiert ? Im Allgemeinen ist es im Allgemeinen angemessener, diese Daten jedes Quartal zu schulen. Einerseits, da sich die Temperatur und Luftfeuchtigkeit der vier Jahreszeiten ändern, wirkt sich dies wirklich auf den Betriebsstatus der Geräte aus. Andererseits, wenn die Ausrüstung für lange Zeit verwendet wird, werden die Teile definitiv abgenutzt und altern, und es werden mehr kumulative Probleme geben. Es gibt neue Änderungen in den Daten. Wenn Sie sich nicht anpassen, werden Sie keine versteckten Risiken sehen .
Meine persönliche Meinung ist, dass es zwar ziemlich groß und mysteriös klingt, solange Sie den oben genannten Prozess Schritt für Schritt folgen, von den grundlegendsten Grundlagen beginnen, die einfach und einfach sind und sich langsam ansammeln und die praktische Betriebserfahrung erhöhen. Unabhängig davon, ob das Ausmaß der Fabrik des Unternehmens gut ist oder der kleine Laden wie eine Fabrik ist, kann die Fabrik letztendlich große Vorteile erzielen, z. Sparen Sie etwas Geld für den Kauf neuer Teile für andere Orte! Es ist nicht erforderlich, immer Werkzeuge und Teile zu finden, wenn die Ausrüstung während der Produktion plötzlich bricht, und die Leute bitten, das Problem zu lösen.
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