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      魏德米勒工業(yè)分析:集數據科學(xué)與專(zhuān)業(yè)知識于一體
      工廠(chǎng)和設備中部署了大量的傳感器用于記錄數據。如果分析得當,這些數據會(huì )在改進(jìn)制造工藝及確保生產(chǎn)質(zhì)量等方面產(chǎn)生巨大的價(jià)值。為此,魏德米勒工業(yè)分析部門(mén)與客戶(hù)密切合作,開(kāi)發(fā)所需的數據分析模型。
      關(guān)鍵詞:

      工廠(chǎng)和設備中部署了大量的傳感器用于記錄數據。如果分析得當,這些數據會(huì )在改進(jìn)制造工藝及確保生產(chǎn)質(zhì)量等方面產(chǎn)生巨大的價(jià)值。為此,魏德米勒工業(yè)分析部門(mén)與客戶(hù)密切合作,開(kāi)發(fā)所需的數據分析模型。

      我們從工廠(chǎng)和設備中提取各類(lèi)數據集合,比如溫度、壓力、能耗和振動(dòng),稱(chēng)之為“特征”,并使用人工智能(AI)對其評估。之前的項目經(jīng)驗表明,大多數工廠(chǎng)和設備已經(jīng)記錄了全部重要數據,不必新增傳感器。真正的挑戰來(lái)自于找出數據背后的隱藏信息和它們之間的相關(guān)關(guān)系,而這正是魏德米勒工業(yè)分析部門(mén)擅長(cháng)的。

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      魏德米勒工業(yè)分析:集數據科學(xué)與專(zhuān)業(yè)知識于一體

      異常檢測和分類(lèi)

      異常分類(lèi)的工作,是將已識別的數據偏差按重要程度進(jìn)行分類(lèi),重要異常往往是導致設備故障的原因。有了這些信息的輔助,設備操作者可以更快地處理問(wèn)題,甚至可以識別潛在故障。這樣的快速診斷方式可以減少停機時(shí)間、降低成本并優(yōu)化產(chǎn)能。

      “特征”工程識別復雜模式

      “特征”工程是開(kāi)發(fā)可靠人工智能模型的重要技術(shù),該方法從測量數據中找出復雜的統計相關(guān)性。例如,為了找出這樣的統計相關(guān),可以用相關(guān)系數表示在一段時(shí)間內兩個(gè)或多個(gè)“特征”的關(guān)聯(lián)變化。數據科學(xué)家會(huì )根據設備的歷史數據來(lái)開(kāi)發(fā)新的“特征”。與僅使用原始數據相比,這樣做可以更可靠地識別異常情形。例如,通過(guò)振動(dòng)測量或頻率轉換獲得的高頻信號,可以基于數學(xué)模型分解到相應的不同頻段上。人工智能模型從設備的正常行為中學(xué)習信號的頻段特性,相比于僅使用未分解的原始信號,可更好地預測故障可能性。

      魏德米勒憑借“工業(yè)分析”的綜合方法,在“企業(yè)對企業(yè)商務(wù)卓越獎”競賽類(lèi)別中贏(yíng)得了2018年德國創(chuàng )新獎。工業(yè)分析業(yè)務(wù)部門(mén)研發(fā)負責人Markus Koster博士和工業(yè)分析業(yè)務(wù)部門(mén)負責人Tobias Gaukstern在柏林接受了該獎項。

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      圖左Markus Koster博士,圖右Tobias Gaukstern

      各領(lǐng)域知識的集合

      數據集合必須根據具體的機器或工藝加以解釋和評估,因此“特征”工程需要全面的應用知識。無(wú)論是數據科學(xué)家的專(zhuān)業(yè)知識,還是機械工程師或機器操作人員的應用知識,對于找出實(shí)際解決方案至關(guān)重要。只有應用專(zhuān)家才能評估一個(gè)數據異常是否代表了機器故障,在應用專(zhuān)家的幫助下,數據科學(xué)家才能建立準確識別正常運行和異常的算法。

      目前,人工智能模型已經(jīng)應用于許多領(lǐng)域,例如包裝機、填充技術(shù)、材料處理以及機器人技術(shù)。魏德米勒基于這些數據模型向用戶(hù)提供適合的定制化軟件,幫助用戶(hù)持續監測設備運行情況、做出預測,并將數據和分析結果可視化呈現。UI專(zhuān)家設計定制的用戶(hù)界面,以便每個(gè)用戶(hù)都能獲得與其應用領(lǐng)域相匹配的解決方案。

      對于設備歷史數據中未包括的異?;蚬收?,人工智能模型在運行之初是無(wú)法描述和預測的。因此,用戶(hù)可以通過(guò)更新學(xué)習數據、擴展軟件模塊來(lái)不斷完善工業(yè)分析模塊。當然,魏德米勒數據科學(xué)家會(huì )按用戶(hù)所需提供支持幫助。

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      數據和分析結果的可視化使我們更容易掌握機器的當前狀態(tài)。為此,我們可以查看并標記各個(gè)時(shí)間范圍應包含在未來(lái)數據評估中的信息。在此示例中,黃色區域顯示的是通過(guò)算法標注出來(lái)的潛在異常。用戶(hù)還可以查看這些區域,辨明是否存在異常。通過(guò)這種方式,該模型能繼續學(xué)習并且可以更精確地對未來(lái)狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)。

      “特征”工程助力成功

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      “特征”工程是工業(yè)分析解決方案成功的關(guān)鍵,魏德米勒將應用知識與數據科學(xué)相結合。由于人工智能模型的獨立性,機械工程師和設備操作者無(wú)須泄露其專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識,即可顯著(zhù)提高設備性能。

      關(guān)于魏德米勒

      作為有著(zhù)多年豐富經(jīng)驗的工業(yè)聯(lián)接專(zhuān)家,魏德米勒在電源,信號以及數據處理的工業(yè)環(huán)境中為全球的客戶(hù)和合作伙伴提供產(chǎn)品,解決方案和服務(wù)。魏德米勒扎根于這些行業(yè)和市場(chǎng),對未來(lái)的技術(shù)挑戰胸有成竹。

      魏德米勒堅持發(fā)展之路, 為滿(mǎn)足客戶(hù)的不同需求,提供創(chuàng )新、可持續發(fā)展和高效的解決方案。因此我們共同在工業(yè)聯(lián)接領(lǐng)域設立了標準。

      目前,魏德米勒集團公司在全球80多個(gè)國家設有生產(chǎn)制造工廠(chǎng)、銷(xiāo)售公司及聯(lián)絡(luò )處。

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