IA per i dati di produzione – Riconoscere automaticamente le correlazioni
Quando la quantità di dati da analizzare manualmente diventa troppo grande.
Un problema di produzione può essere influenzato da molti valori delle macchine. Temperatura, pressione, velocità, stati delle macchine e altre grandezze di processo cambiano simultaneamente – e le relazioni rilevanti sono spesso difficili da riconoscere a occhio nudo.
Machine Designer utilizza il Machine Learning per esaminare sistematicamente i dati di produzione registrati e fornire indicazioni su fattori di influenza e modelli rilevanti.
Definite il problema di produzione. Machine Designer analizza i dati.
Conoscete la vostra produzione. Sapete quale evento deve essere analizzato – ad esempio un fermo macchina, una deviazione qualitativa o uno stato specifico della macchina.
Machine Designer si occupa dell'analisi basata sui dati dei valori registrati delle macchine e valuta quali informazioni potrebbero essere particolarmente rilevanti per l'evento in esame.
Non è necessario programmare un modello di Machine Learning né essere un Data Scientist.
1. Impostare l'evento
Stabilisci cosa deve essere esaminato – ad esempio un fermo macchina o il raggiungimento di un determinato stato di processo.
2. Esaminare i dati di produzione
Machine Designer genera caratteristiche appropriate dai dati delle macchine registrati e addestra un modello per la domanda scelta.
3. Valutare i risultati
Riceverete indicazioni sui valori delle macchine e sui modelli che sono correlati all'evento esaminato e su quanto sia significativo il modello.
La conoscenza della produzione incontra il Machine Learning
L'IA non conosce la vostra produzione. Tuttavia, può riconoscere connessioni nei dati che potrebbero essere facilmente trascurate in un'analisi manuale.
Il responsabile della produzione porta con sé la conoscenza dei processi e le domande. Machine Designer si occupa di gran parte dell'analisi tecnica dei dati. Solo la combinazione di conoscenza della produzione e analisi basata sui dati rende i risultati preziosi.
Cosa può essere esaminato?
Fermi macchina
Quali cambiamenti si verificano regolarmente prima di un arresto?
Deviazioni di qualità
Quali grandezze di processo distinguono buone da periodi di produzione eccezionali?
Stati di processo
Quali valori delle macchine sono correlati a uno stato specifico?
Comportamento insolito
Quali combinazioni di valori di processo si discostano dal comportamento normale di produzione?
L'IA supporta le decisioni – non sostituisce la conoscenza dei processi.
I risultati di un modello di Machine Learning sono indicazioni su correlazioni statistiche. Dovrebbero essere valutati insieme alla conoscenza della macchina e del processo produttivo.
Machine Designer è progettato per supportare i responsabili della produzione nel giungere più rapidamente alle domande giuste e ai possibili fattori di influenza – non per delegare decisioni non verificate a un'IA.