原創(chuàng)|大數(shù)據(jù)產(chǎn)品動(dòng)態(tài)|編輯:蔣永|2019-05-28 14:27:55.513|閱讀 678 次
概述:隨著工業(yè)4.0的到來(lái),智能工廠(chǎng)的工業(yè)設(shè)備都配上了各種感應(yīng)器,采集其振動(dòng)、溫度、電流、電壓等數(shù)據(jù)顯得輕而易舉,通過(guò)分析這些實(shí)時(shí)的傳感數(shù)據(jù),對(duì)工業(yè)設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)測(cè)將是一種行之有效的措施。
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在制造業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)上,工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備都會(huì)受到持續(xù)的振動(dòng)和沖擊,這導(dǎo)致設(shè)備材料和零件的磨損老化,從而導(dǎo)致工業(yè)設(shè)備容易產(chǎn)生故障,而當(dāng)人們意識(shí)到故障時(shí),可能已經(jīng)產(chǎn)生了很多不良品,甚至整個(gè)工業(yè)設(shè)備已經(jīng)奔潰停機(jī),從而造成巨大的損失。
如果能在故障發(fā)生之前進(jìn)行故障預(yù)測(cè),提前維修更換即將出現(xiàn)問(wèn)題的零部件,這樣就可以提高工業(yè)設(shè)備的壽命以及避免某個(gè)設(shè)備突然出現(xiàn)故障對(duì)整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)嚴(yán)重的影響。
隨著工業(yè)4.0的到來(lái),智能工廠(chǎng)的工業(yè)設(shè)備都配上了各種感應(yīng)器,采集其振動(dòng)、溫度、電流、電壓等數(shù)據(jù)顯得輕而易舉,通過(guò)分析這些實(shí)時(shí)的傳感數(shù)據(jù),對(duì)工業(yè)設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)測(cè)將是一種行之有效的措施。
因此設(shè)備故障預(yù)測(cè)方案成為了制造行業(yè)所青睞的解決方案,其具備的核心功能有:
故障超前預(yù)警,減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間;
分析結(jié)果實(shí)時(shí)推送,減少人工成本;
適用于企業(yè)各種類(lèi)型的設(shè)備,通用性強(qiáng)。
本次慧都科技就設(shè)備故障預(yù)測(cè)方案分享一個(gè)落地的案例,就案例本身的效果來(lái)為大家介紹他的核心功能和實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用價(jià)值。
該客戶(hù)主要是已開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)、制造、銷(xiāo)售汽車(chē)及汽車(chē)零部件(包括新能源汽車(chē)及其電池、電機(jī)、整車(chē)控制技術(shù))、電子電器、金屬機(jī)械、鑄金鍛件、粉末冶金、設(shè)備、工具和模具的一家汽車(chē)制造商公司。在整車(chē)生產(chǎn)過(guò)程中,需要利用沖壓設(shè)備將鋼板鍛造成型,沖壓設(shè)備故障會(huì)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程帶來(lái)不必要的損失,并存在以下三個(gè)痛點(diǎn):
傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)維運(yùn)維人員需要積累豐富的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn),時(shí)間、人力成本高;
對(duì)于設(shè)備故障的類(lèi)型和程度等級(jí)難以做出準(zhǔn)確的判斷;
對(duì)故障的發(fā)生時(shí)間以及可能性無(wú)法做出精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。
慧都大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)根據(jù)通過(guò)遠(yuǎn)程以及現(xiàn)場(chǎng)溝通的方式先為客戶(hù)提供了基于設(shè)備故障預(yù)警方案應(yīng)用的全面咨詢(xún)服務(wù)。根據(jù)咨詢(xún)反饋?lái)?xiàng)目組團(tuán)隊(duì)入駐客戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研,針對(duì)客戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)狀況以及客戶(hù)訴求,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,完成定制項(xiàng)目搭建方案。通過(guò)前期的咨詢(xún)與調(diào)研,項(xiàng)目組團(tuán)隊(duì)基于客戶(hù)訴求啟動(dòng)項(xiàng)目研發(fā)工作,項(xiàng)目組完成設(shè)備故障預(yù)警的算法模塊,離線(xiàn)測(cè)試通過(guò)(不和生產(chǎn)線(xiàn)對(duì)接)。
數(shù)據(jù)描述:液壓測(cè)試狀態(tài)監(jiān)控平臺(tái),共有17個(gè)傳感器,每個(gè)傳感器每秒鐘每赫茲讀取的數(shù)據(jù)。標(biāo)簽共有五類(lèi),也就是五種故障類(lèi)型,分別是冷卻狀態(tài)(3個(gè)類(lèi)別),閥門(mén)狀態(tài)(4個(gè)類(lèi)別),內(nèi)泵泄露(3個(gè)類(lèi)別),水壓累積(4個(gè)類(lèi)別),穩(wěn)定性(2個(gè)類(lèi)別)。
數(shù)據(jù)特征提取:調(diào)用慧都AI DRIVER的時(shí)間序列特征抽取工具的API,計(jì)算一些特征的統(tǒng)計(jì)矩、熵、譜,進(jìn)行特征組合后,一共有2205條樣本,85個(gè)特征。
數(shù)據(jù)的特征選擇和降維:運(yùn)用了Filter方法,Wrapper方法,Embedded方法,進(jìn)行特征選擇,結(jié)合降維方法PCA、LDA,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,以減少特征數(shù)量、數(shù)據(jù)降維,使模型泛化能力更強(qiáng),更穩(wěn)定,同時(shí)增強(qiáng)對(duì)特征和特征值之間的理解(如圖一)。再加上數(shù)據(jù)歸一化處理,讓數(shù)據(jù)區(qū)分度明顯提高(如圖二),
圖一
圖二
使用產(chǎn)品:慧都DataForce、慧都生產(chǎn)制造BI、慧都工業(yè)AI模型
建立故障預(yù)測(cè)模型:為了找到的合理預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng),比較了慧都AI模型的多個(gè)模型對(duì)設(shè)備五個(gè)故障預(yù)測(cè)目標(biāo)的準(zhǔn)確率指標(biāo)和F1分?jǐn)?shù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。整體預(yù)測(cè)效果在時(shí)間步長(zhǎng)為10分鐘時(shí)是最佳的,慧都建議企業(yè)按照10分鐘來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),同時(shí)安排設(shè)備維護(hù)計(jì)劃。
完成了咨詢(xún)、調(diào)研、研發(fā)后慧都大數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)施工程師和客戶(hù)對(duì)接,將我們的產(chǎn)品和方案,集成到客戶(hù)設(shè)備運(yùn)維系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的預(yù)測(cè)和分析。
慧都大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)模型,對(duì)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性探索,找到故障發(fā)生的所有相關(guān)數(shù)據(jù)特征(如圖方框選擇的數(shù)據(jù)區(qū)域所示),從而預(yù)測(cè)出故障會(huì)在接下來(lái)的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)故障(如圖橢圓形區(qū)域)。我們的預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確度在90%以上。
模型效果
沖壓設(shè)備故障5分鐘的預(yù)測(cè)狀況
沖壓設(shè)備故障10分鐘的預(yù)測(cè)狀況
效果界面
慧都設(shè)備故障預(yù)測(cè)解決方案項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在實(shí)施完成后,為客戶(hù)進(jìn)行了一個(gè)月的項(xiàng)目運(yùn)行維護(hù),做到了三分鐘響應(yīng),半小時(shí)處理,能夠完美融入客戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)過(guò)程,客戶(hù)非常滿(mǎn)意。最終實(shí)現(xiàn):
故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率93%以上;
預(yù)測(cè)時(shí)間只需要100毫秒;
節(jié)省人工成本現(xiàn)在只需要1個(gè)運(yùn)維人員;
方案線(xiàn)上全自動(dòng)預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)了完全的自動(dòng)化。
慧都工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)致力于打造國(guó)內(nèi)第一個(gè)端到端的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),為企業(yè)提供產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)管理和分析方案,為您提供從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、可視化分析的端到端解決方案。
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