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机械网--商业智能在压缩机产量控制中的应用研究

发布时间:2021-11-18 08:54:01 阅读: 来源:PBT厂家

1.前言目前,学术界对商业智能的定义其实不统1。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据发掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能就是数据仓库、OLAP和数据发掘等技术的综合利用。粗糙集理论作为1种分析不肯定性数据的数学工具,与经典集公道论是不同的。粗糙集理论认为知识即是将对象进行分类的根据,通过这些知识可以将其划分为不同的种别,对知识可以用属性和相应的值来描述。本文将基于粗糙集理论的的数据发掘技术,利用于制造业的紧缩机生产线数据分析中,主要是由于全部生产线数据的处理量非常大,人工处理非常困难,但随着电子信息技术的发展,可以通过先进计算机对大量的数据进行技术处理,而粗糙集理论则可以简洁高效地预测该紧缩机生产线的生产率和成品率。同时,当生产进程中突然出现产量异常变化时,用统计学相干的分析方法依托数据库可以迅速找出主要缘由。2.问题的提出缩短工件生产活动的循环时间、提高产品质量、降落次品率、降落生产本钱,同时获得尽可能多的经济效益,是生产企业共同寻求的目标。要保证生产中获得较高的成品率,必须在产量降落的时候,快速找出主要缘由在那里,进而提出对症的措施。但该紧缩机企业范围不断扩大,产品越来越丰富,要分析的数据变得巨大且维数较高,很难较好地进行人工分析。为此农村房屋为什么不司法强拆,必须借助更加高效率的数据发掘技术。3.建立紧缩机生产数据库为了对该企业生产线进行有效的数据发掘,首先要建立较完善的数据库。首先,必须及时准确地了解全部企业的生产状态,以便建立合适的数据库,做出正确的决策。本文的数据库模型主要包括以下数据化的信息:第1,生产类数据。包括生产机床(类型,数量)和紧缩机生产必须的1些机器设备;第2,加工类数据。指每零部件通过全部生产线的进程,包括加工的时间、用量和每一个加工操作或加工的步骤;第3,产品类数据。指产品的主要属性,如每紧缩机所含部件数量、每部件加工终了所需的时间等,同时,也包括制成品数据和需求数据等;第4,设备类数据。主要指设备的状态性数据(如运行和破坏的时间)、切换的时间及闲置时间等等拆迁房屋评估有什么条件。4.使用基于粗糙集的数据发掘技术生产线数据4.1 预测生产率和成品率的主要步骤主要利用的方法是,从抽样的数据中分析并导出规则,再用导出的规则去预测生产率和成品率。因条件的局限,获得数据资源有限,本文主要介绍使用粗糙集预测成品率和生产率的进程步骤。4.1.1 对生产数据进行预处理1般来说,初步建立的数据库由于比较冗繁,其实不1定很适用于用来数据发掘,常常需要对数据进行1定的预处理后才能用于数据发掘。数据库的预处理1般是从分析初始数据库中可能存在的问题入手,通过分析出问题,选择合适的算法。这个步骤中1般使用数据校验分析、连续值离散化分析、概念泛化和数据转换等。4.1.2 对知识进行约简并提炼规则把生产数据预处理后,可以得到1个较完备的决策表系统,1般来说可以进行数据发掘了。但是为了实现简洁迅速的决策,还必须进行知识的约简,提炼规则。知识的约简主要包括属性的约简和值的约简。属性的约简可以找出制约成品率和生产率提高的“瓶颈”;而值的约简能删除掉冗余的属性值,最后构成的决策表是1个完善而简洁的数据库,同时也是决策规则集合。再根据给定的正常阈值,在规则中使用高正确率和高覆盖率的作为主要的预测规则。4.2 分析出现产量突然降落时的流程和方法我们要到达的目的是,当产量突然降落或出现异常时, 能迅速产生合适的数据集来解释缘由。具体的方法主要采取统计学的相干方法,主要流程是:第1,对产量的统计数据进行辨认信号对比,对次品率高低不同的批次分别分批列表。第2,在取得不同次品率的信号对比表以后,用统计学方法对这些表自动进行假想性测试,找出制约产量的所有线索。第3,利用统计方法对线索进行分析,找出关键的线索并排序。第4,依照线索通过工作站的记录和实验,依照顺序对各个步骤的相干设备、程序、零部件等进行详细地调查。这类预测方法必须使用统计方法,不然会可能会产生很多毛病。同时,在找出了关键的线索后,要对各种出现问题的加工进程所相干的设备进行严格地调查,以肯定是否是在此处出现问题或是否是与其相干。同时,如果实际问题与线索不1致,则要反推复查线索,看是否是数据库或规则有不完善的地方,并迅速修正。这类方法不但可以在产生产量出现异常变化的时候迅速检查缘由,还可以对生产进程进行监控,自动对潜伏问题进行检测,保障生产率始终处于较高的水平。产品出现次品率高的情况,一定有1些因素是制约合格率的瓶颈。例如:将这类方法用于黄石某紧缩机生产企业的仿真利用模型中。该模型的生产序号最大到43步。仿真进程发现标号为12,22,43,54,等批的次品率较高,列出这些批次的加工路径,如标号12的批加工路径为1→5→6→7→9→…→54→60。将这些次品率高的加工进程纪录下来,与正常生产的纪录利用统计方法进行分析比较,发现编号为4,8,11和21号设备可能出现了问题,再将得到的信息反馈给设备运行工程师。工程师进行检测,发现11号设备出现故障,立即着手维修。据厂方模拟统计,使用这类方法找生产量降落的缘由比常规方法所需的时间缩短80%以上。5.总结在产量突然产生异常的变化时,使用基于粗糙集的数据发掘技术分析数据,可以得到合适的分析规则,再使用统计分析的方法可以迅速找出主要缘由,进而及时采取对症的措施,无状态产生时还可以有效监控生产线状态,保障生产线的稳定生产。该方法还存在不足的地方,主要体现在线索与线索之间可能存在连锁关系,还需进1步完善。(end)资讯分类行业动态帮助文档展会专题报道5金人物商家文章