機器の故障は産業部門に深刻な問題を引き起こし、生産損失や計画外のダウンタイムを引き起こします。この状況は世界中の加工メーカーにとって深刻な課題であり、年間数十億ドルに達する可能性のある損失を引き起こしています。たとえば、主要な生産設備が突然故障した場合、生産ライン全体が数時間停止し、サプライチェーン全体の運営に影響を与える可能性があります。
幸いなことに、最新の機械学習 (ML) は画期的なソリューションを提供します。 ML アルゴリズムは大量のセンサー データを分析することで、障害やバックログを発生前に予測し、事前の修復を可能にし、ダウンタイムを大幅に削減します。しかし、それだけではありません。ML は実稼働データの隠れたパターンも明らかにし、プロセスを最適化し、無駄を削減し、全体的な効率を向上させます。
組織が機械学習の可能性を最大限に発揮するには、まずチーム コラボレーションの基本要素の強化を開始する必要があります。正確で影響力のあるモデルを構築するには、データ サイエンティストと分野の専門家が緊密に連携し、産業機器の複雑さを深く理解する必要があります。彼らのコラボレーションは、製造現場の専門知識をデータ言語に変換し、機械学習ソリューションの適用を成功に導きます。
ML の洞察を使用して業務効率を向上させることは、一夜にして実現するものではありません。最初の課題は、生の産業データを理解することです。
産業データは、ネイティブ形式では膨大かつ多様であり、多くの場合、停止ログなどの誤った情報や無関係な情報が含まれています。ガイダンスがなければ、データ サイエンティストは、無関係な複雑性を選別して貴重な時間とリソースを浪費し、誤解を招くモデルを作成してしまうことがよくあります。このため、プロセス エンジニアやオペレーターなどの専門家は、正確なモデル用のデータを準備する際に重要であり、彼らの広範なプロセス知識は、正しいデータと関連する期間を決定するのに役立ちます。
ただし、適切なデータを特定することは最初のステップにすぎません。生の産業データは多くの場合乱雑であり、理解するにはコンテキストが必要です。メンテナンス中の温度測定値が動作中の温度測定値と混合されているモデルがあることを想像してください。これにより、予測モデルが混乱に陥ることになります! 手掛かりなしでモデルにデータを挿入すると、大混乱が生じる可能性があり、分析を実行する際にデータのクリーニングとコンテキスト化の重要性が示唆されます。予め。プロセスの専門家は、そのような考慮事項を特定し、アルゴリズムのエラーを減らし、一貫性を確保し、モデルの成功に最も重要な特定の動作条件を特定するのに役立ちます。
データがクリーンアップされた後も、ML で使用できるようにするためにやるべき作業がまだたくさんあります。特徴量エンジニアリングはこのギャップを埋めるものであり、生の読み取り値を目の前の問題に直接対処するコンテキストに即した洞察に変換するには、データ サイエンティストとプロセス専門家の継続的なコラボレーションが必要です。これらの情報洞察、つまり「シグネチャ」には、統計的な概要、頻度パターン、および ML アルゴリズムが隠れたパターンを発見し、モデルの精度を向上させ、複雑な運用上の決定を支援するのに役立つセンサー データのその他の賢い組み合わせが含まれます。
産業環境で ML モデルを導入するには、精度以上のものが必要です。真に価値を生み出すためには、モデルは生産プロセスで使用するためにオペレーターに簡単に転送できる必要があります。これは、インターフェイスが読みやすく、予測、アラート、リアルタイム データを明確かつ簡潔に表示する必要があることを意味します。さらに、可能な場合は、操作インターフェイスに説明を含めることで、エンド ユーザー間の信頼と理解を構築します。
産業プロセスは時間の経過とともに変化するため、機械学習を適切に導入するには、モデルを新しいデータで定期的に再トレーニングして精度を確保する必要があります。これには、データ サイエンティストと運用チームが緊密に連携してパフォーマンスを監視し、モデルを継続的に反復処理する必要があります。
運用ワークフローで ML モデルを構築および実装する多くの手順は簡単ではありませんが、最新の高度な分析ソリューションにより ML 統合のプロセスが簡素化され、全体的なソリューションを提供します産業プロセス向け。
これらのソリューションは、複数のデータ ソースをリアルタイムで接続することで、一般的な産業データの混乱を打破します。これらのソフトウェア ツールは、集計に加えてデータ クリーニングを自動化し、多くの手動データ処理と調整を排除します (図 1)。
図 1: Seeq は、一連の組み込みの平滑化メソッドを使用してデータ クリーニングを自動化し、プラントのパフォーマンスの状況に応じた全体像を提供します。たとえば、2 つの不適切な温度測定値は、精製されたプロセス変数から自動的に削除され、プロセスに関する洞察のモデリングと作成に使用されます。
この適応性は、ML モデルを最新の状態に保ち、現在の動作条件を反映する関連情報を提供するため、プロセスが変化する場合に非常に重要です。たとえば、コンベア ベルトの故障シナリオでは、高度な分析ソリューションにより、エンジニアは異常を迅速に特定し、不一致に対処し、意味のある情報を即座に抽出できます。この高品質のデータは、トラブルシューティングの手順を知らせ、実用的な ML の洞察を提供し、運用上の意思決定の信頼性を高めることができます。
特徴量エンジニアリングは産業環境における機械学習の成功に不可欠ですが、コラボレーションが必要です。高度な分析ソリューションは、さまざまな専門家の役割に合わせて構築された明確に厳選されたユーザー プロファイルと、運用チーム間で調査結果をシームレスに共有するために必要なツールを通じて、この必要な相乗効果を促進します (図 2)。
図 2: Seeq は、自動レポートとダッシュボードを簡単に構築することで ML を実装し、エンジニアやデータ サイエンティストが分析結果を基幹業務チームや運用チームと共有して推進できるようにします。日々の価値。
たとえば、Seeq の Data Lab を使用すると、データ サイエンティストはモデルを簡単にデプロイして、エンジニアリング チームや運用チームが直接使用できるようになり、フィードバックを提供してモデルを改良できるようになります。予測とアラートは、ワークベンチ、オーガナイザー、および外部視覚化ツールに送られ、通常は管理ユーザーがアクセスできます。高度な分析ソリューションは、歴史的に別々だったこれらの部門の橋渡しをし、モデルを強力なツールに変換して、組織全体でのより厳密なプロセス制御、運用の最適化、より賢明な意思決定を実現します。
実際の結果は、高度な分析ソリューションがコストのかかるダウンタイム イベントを効果的に削減できることを示しています。たとえば、重要なコンプレッサーの予期せぬ故障に悩まされている大手化学メーカーは、Seeq ソリューションを使用して、ある動作サイクルから別の動作サイクルまでのコンプレッサーの微妙な偏差を特定しました。損失は 1 件あたり 100 万ドルと推定されており、これらの障害を予測して防止する方法を見つけることがすぐに優先事項になりました。
同社は大量のプロセス データの収集を開始しましたが、データは 170 を超える変数を含む大規模かつ複雑なものであったため、ノイズから真のパターンを識別するのは困難でした。従来の分析方法では、障害の原因となっている可能性のある要因の組み合わせを特定できません。
このメーカーは Seeq に注目し、ソフトウェアに組み込まれた ML ツールを活用して、データ サイエンティストに全面的に依存することなく、自社のドメインの専門家がモデル開発の問題を解決できるようにしました。このソリューションのユーザーフレンドリーなインターフェイスは、包括的なコンプレッサーの専門知識を持つプロセス エンジニアの手に ML のパワーを直接与え、従来の分析では達成がより困難であった中小企業とデータ サイエンティストの間の知識のギャップを埋めるのに役立ちます。これは、予測モデルにドメインの正しい理解と進化を確実に組み込むのに役立ちます。
同社は、高度な分析ソリューションの専用機能を活用することで、モデルの結果をほぼリアルタイムの運用上の洞察に変換します。このモデルは、問題を示すコンプレッサー パラメーターの微妙な偏差に焦点を当てており、視覚的なダッシュボードは、運用チームやエンジニアリング チームに早期に警告を発し、コストのかかる障害を回避するための予防措置を講じるのに役立ちます。この予測アプローチにより、チームは事後的なメンテナンスを予防的な戦略に変えることができます。
同社は、問題が発生する前に問題を解決することで、コストのかかるダウンタイム イベントを大幅に削減します。高度な分析ソリューションは、技術的なバックボーンを提供するだけでなく、新しいデータの流動性も提供し、エンジニアが機器の状態をより適切に制御できるようにします。
メーターの凍結は石油とガスのサプライヤーの収益を脅かし、測定エラーや高価な製品の廃棄につながります。問題の規模は、32,000マイルのパイプラインにまたがり、1日あたり74億立方フィートの天然ガスを処理する、ある事業者の広大なネットワークによって増幅されます。フリーズ イベントを特定するための乱雑なデータとルールベースのアプローチへの依存は、時間がかかり信頼性が低いことが判明し、ルールの維持には貴重なリソースが消費されるだけでなく、多くの誤検知や検出漏れをフィルタリングする必要がありました。
同社は、清掃を合理化し、膨大な量のメーター データにアクセスするための新しい方法を必要としていました。ドメインの専門家はソフトウェア ツールを使用してデータ品質を向上させ、過去の凍結されたイベントに注釈を付けます。一方、データ サイエンティストはエンジニアと協力して正確なモデルを開発し、厳格なルールを超えて ML を採用します。
高度な分析ソリューションでは、オペレーターは、データの前処理、モデル構成、自動再トレーニングを含む完全に自動化されたワークフローを確立し、動作条件の変化に応じてモデルの精度を維持します。モデルの予測は視覚的なダッシュボードと入力されたレポートに直接フィードされ、潜在的なフリーズの問題についてのリアルタイムの洞察を関係者に提供します。
この合理化されたワークフローにより、一部の場所で精度がわずかに向上したとしても、フリーズの問題を軽減するために積極的に介入することができ、その結果、製品の特典が減り、年間数百万ドルの節約につながります。このソリューションは、精度の向上に加えて、業務効率を継続的に向上させるために不可欠なデータ駆動型のコラボレーションを促進します。
この取り組みは、ベンダーにとって 3 つの重要な成果をもたらします。
機械学習が製造プロセスを変えていることは否定できません。複雑なタスクを自動化し、生産サイクルを最適化し、予知保全を可能にするその機能は、従来の方法に比べて明らかな利点をもたらします。 ML は、資産の稼働時間を増やし、スループットを向上させ、意思決定プロセスを強化することにより、多くの産業分野で効率を高め、コストを削減します。
ML の導入には独自の課題がありますが、障害をはるかに上回る多大なメリットがあり、高度な分析ソリューションは導入を確実に成功させるのに役立ちます。これらのソフトウェア ツールは強力なデータ分析機能を提供し、産業環境における時系列データと ML アプリケーションのニーズに対応するように特別に設計されています。ユーザーフレンドリーなインターフェイスとコラボレーションに重点を置いたこれらのソリューションにより、企業は機械学習ベースの洞察を全面的に導入でき、競争が激化する製造市場において大幅な効率性と収益性のメリットをもたらします。
以上が産業用アプリケーションを機械学習で強化するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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