IA pour les données de production – Reconnaître automatiquement les corrélations
Lorsque la quantité de données devient trop importante pour une analyse manuelle.
Un problème de production peut être influencé par de nombreuses valeurs machine. La température, la pression, la vitesse, les états des machines et d'autres grandeurs de processus changent simultanément – et les relations pertinentes sont souvent difficiles à percevoir à l'œil nu.
Machine Designer utilise l'apprentissage automatique pour examiner systématiquement les données de production enregistrées et fournir des indications sur les facteurs d'influence pertinents et les motifs.
Vous définissez le problème de production. Machine Designer analyse les données.
Vous connaissez votre production. Vous savez quel événement doit être analysé – par exemple, un arrêt, une déviation de qualité ou un état particulier de la machine.
Machine Designer prend en charge l'analyse basée sur les données des valeurs enregistrées des machines et évalue quelles informations pourraient être particulièrement pertinentes pour l'événement considéré.
Vous n'avez pas besoin de programmer un modèle d'apprentissage automatique ni d'être un Data Scientist pour cela.
1. Définir un événement
Définissez ce qui doit être examiné – par exemple, un arrêt ou l'atteinte d'un certain état de processus.
2. Analyser les données de production
Machine Designer génère à partir des données machines enregistrées des caractéristiques appropriées et entraîne un modèle pour la question choisie.
3. Évaluer les résultats
Vous recevrez des indications sur les valeurs et les modèles des machines qui sont liés à l'événement étudié, ainsi que sur la pertinence du modèle.
Le savoir-faire en production rencontre l'apprentissage automatique.
L'IA ne connaît pas votre production. Cependant, elle peut reconnaître des corrélations dans les données qui peuvent facilement être négligées lors d'une analyse manuelle.
Le responsable de production apporte son expertise en processus et ses questions. Machine Designer prend en charge une grande partie de l'analyse technique des données. Ce n'est que la combinaison de l'expertise en production et de l'analyse basée sur les données qui rend les résultats précieux.
Que peut-on examiner ?
Temps d'arrêt
Quelles modifications se produisent régulièrement avant un arrêt ?
Écarts de qualité
Quelles grandeurs de processus distinguent de bonnes périodes de production de périodes remarquables ?
États de processus
Quels sont les valeurs des machines associées à un état spécifique ?
Comportement inhabituel
Quelles combinaisons de valeurs de processus diffèrent du comportement de production normal ?
L'IA soutient les décisions - elle ne remplace pas la connaissance des processus.
Les résultats d'un modèle d'apprentissage automatique sont des indications sur des corrélations statistiques. Ils doivent être évalués en conjonction avec les connaissances sur la machine et le processus de production.
Machine Designer vise à aider les responsables de production à parvenir plus rapidement aux bonnes questions et aux facteurs d'influence possibles – et non à confier des décisions sans vérification à une IA.