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基于机器学习的制丝车间设备状态预判模型
发布时间: 2022-12-05
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利,实用新型专利
行业领域：
制造业
成果介绍
工厂车间中设备多、设备管理较为复杂，设备产生的数据量大，设备的维修维护需要从原有基于状态监测的被动处理向综合分析主动管控进行转变，所以需深入探索设备数据的价值，利用数据综合分析设备状态，更好的提前预判设备状态，提升生产和维修维护效率。
设备运行情况的稳定有利于生产效率、产品工艺的提升，对于设备状态的监测，目前是通过观察目前运行情况和阈值规则进行约束，并不能了解设备运行状态、生产状态各个参数的未来趋势和走向，不能提前了解设备的运行状况，所以结合实时预测参数的未来趋势走向和阈值约束，进行设备运行状态的预判，进一步提高设备预测性维护的可能性和依据。
成果亮点
（一）研究效果
模型结果验证，通过测试数据进行验证，观察到参数趋势预测波动较小、趋势基本稳定，走势正常，精确度较好。使用模型在全新的生产数据中进行预测，得到预测结果，精确度和准确性效果较好。从只能观察现在的设备运行和生产情况，转变为可以实时掌握参数的未来趋势走向，结合阈值提前感知设备状态。
（二）效益
建立时间序列模型预测未来的趋势，进一步结合阈值规则，可以使工作人员不止是能观察现在的设备运行和生产情况，也可以实时掌握参数的未来变化趋势，提前预判设备和生产的状态，提前调整或者维护设备，提高生产效率。因该模型为基于开源平台自主开发研究，故为企业节约了费用，节约成本和经济效益为2万，已撰写相关材料，之后申请相关论文和专利。
（三）创新点
1.深入挖掘现有数据价值，建立数据趋势预测模型，形成科学合理的预判和提前优化。
2.形成一套设备运行状态数据预测的建模方法，为数据应用做基础研究。提供算法参数、数据模型的基础研究。结合未来数据流动和算法部署，探索参数预测趋势状态的监测模式。形成了结合机理模型、数据驱动和生产实际应用场景结合的探索模式。
团队介绍
该团队由 广西中烟工业有限责任公司柳州卷烟厂专业技术人员组成，在机械仪器领域专业性强，研究方向大胆创新、发明成果实用有效。
成果资料
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