Kasu:
- Võimalus teha tehisintellektiga kokkuvõtet lähetus-, telemeetria- ja OEE-andmetest ning avastada kitsaskohti ja kõrvalekaldeid
- Võimalus luua ennustavat hooldusloogikat koos vibratsiooni-, temperatuuri- ja õlianalüüsi andmetega tehisintellekti toega
- Võimalus testida tehisintellekti toodetud tootmis-/hooldusprognoosi koos välikontrolli ja tegevusjuhi otsusega
Ükskõik kui hea plaan paberil ka poleks, loeb toodang põllul: mitu tonni kaevati, mis kaldega, mitu veoautot seda vedas, kui kõvasti seadmed töötasid, kui palju kütust põletati. Kaasaegses avatud kaevandis toodavad ekskavaatorid, veoautod, puurijad ja buldooserid sekundi haaval andmeid; Autopargi haldussüsteemid (lähetus) registreerivad iga sõiduki asukoha, koormuse ja oleku. See andmete ookean on aare, mis õigesti lugedes suurendab tootmist, vähendab kulusid ja näitab kitsaskohti. AI; See on võimas abivahend tööandmete, trendide ja kõrvalekallete (oodatust kõrvalekaldumise) avastamisel, prognoositava hoolduse prognoosimisel ja aruandlusel. Vahetustega seotud otsused, seadmete seisakud ja tootmise eesmärgid kuuluvad aga operatiivjuhile; AI annab hoiatuse, inimene teeb otsuse.
OEE keel ja tootmisandmed
Levinud viis tootmise jõudluse mõõtmiseks on OEE (Overall Equipment Effectiveness). OEE koosneb kolmest komponendist: saadavus (kas seadmed on töökorras), jõudlus (kui palju see töötab projekteerimiskiirusel) ja kvaliteet (kui suur osa toodangust on seatud). Tõstuki madal OEE võib tuleneda rikkest, seiskumisest või aeglasest tööst; Selleks, et välja selgitada, milline neist on, tuleb andmed õigesti lõigata. AI oskab hästi OEE komponente lõhkuda ja vastata küsimusele “kus on kadu”; kuid täpse vahetuse katkestamise põhjuse leitakse välja kinnituse kaudu.
Samm-sammult: tehisintellekt töötab sõidukipargi andmetega
- Andmete anonüümseks muutmine ja tuvastamine. Mask sõiduki ID-d; Kirjeldage veerge, ajatemplit ja ühikuid.
- Tee kokkuvõte. Tonnid, sõitude arv, töö/oote/tõrkeajad vahetuses/päevas. AI: kokkuvõtlik kood ja tabel.
- Otsige kitsaskohti. Kas see piirab laadimist, kandmist või mahalaadimist? Kuhu järjekorraajad kogunevad? AI: soovitab ristlõike analüüsi.
- Märkige anomaalia. Kütus, tsükliaeg, ootustest kõrvalekalduv koormus. AI: soovitab statistilist läve või lihtsat mudelit.
- Kinnitage väljaga. Kontrollige iga anomaaliat töö-/hooldusmeeskonnaga; Andmete viga või tõeline probleem?
- Tegevus ja tagaajamine. Otsuse teeb operatiivametnik; AI koostab järelaruande.
Näpunäide: anomaalia ei ole alati rike; enamasti on see anduri viga, ajatempli triiv või rekordivahe. Esitage küsimus "Kas ma peaksin enne kahtlustama andmeid või masinat?" iga anomaaliaga.
Ennustav hooldus: kontseptsioon ja piir
Hooldust on kolm põlvkonda: korrigeeriv (remont tõrke ilmnemisel), ennetav (hooldus graafiku alusel) ja ennustav (ennustus: rikke ettenägemine andmetes olevate märkide järgi). Ennustava hoolduse käigus jälgitakse selliseid näitajaid nagu vibratsioon, temperatuur, õlianalüüs (kulumismetallid), vool ja rõhk; Normist kõrvalekaldumine võib viidata talitlushäirele. AI on võimas nende mitme muutujaga andmete mustrite ja kõrvalekallete leidmisel. Kuid kriitiline punkt on järgmine: anomaalia on hoiatus, mitte diagnoos. Otsus seadme peatamise, osade väljavahetamise või töö jätkamise kohta; See antakse hooldusmeeskonna füüsilise läbivaatuse ja käitamisjuhi nõusolekul. Valepositiivsed (tabamatu seiskamine) ja valenegatiivsed (tamata tõrge) on mõlemad kulukad; Inimesed juhivad seda tasakaalu.
Ennustava hoolduse väärtus seisneb rikke tuvastamises piisavalt varajas, et muuta see kavandatud seiskamiseks: planeerimata rike peatab tootmise keset vahetust, samas kui prognoositud rikke osad valmistatakse ette ja hooldus tehakse planeeritud aja jooksul. See toimib aga ainult siis, kui andmed on usaldusväärsed. Kaevanduses töötavad andurid tolmu, vibratsiooni ja kuumuse mõjul; Kalibreerimise triiv, lahtine ühendus ja registreerimislünk on tavalised. Seetõttu ei ole ennustava hooldusprogrammi esimene samm mudeli koostamine, vaid andmete kvaliteedi tagamine. Enne kui lasta tehisintellektil teha "tõrkeennustust", tuleb küsida, kui usaldusväärselt need andmed on kogutud; Isegi kõige arenenum halbade andmetega ehitatud mudel on eksitav. Pealegi ei ole kõik seadmed võrdselt kriitilised: ühe peakaitselüliti rike võib välja lülitada kogu tehase, samas kui varupumba rike on talutav. Seadme kriitilisuse põhjal prognoositavate jõupingutuste eelistamine suunab piiratud hooldusressursid õigesse kohta.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – varjatud pudelikael. Ühe kaevanduse toodang on 12% alla seatud. Vahetusejuhataja arvab "veokeid on vähe". Neil on AI-kokkuvõtte lähetusandmed; Selgub, et keskmiselt 28% veoautodest ootab ekskavaatori juures järjekorras. Probleem ei ole veokite arvus, vaid üksiku ekskavaatori laadimiskiiruses. Saba langeb teise laaduri kasutuselevõtul. AI näitas kitsaskohta numbrites; Meeskond tegi otsuse ja väljaku kinnituse.
Juhtum 2 – kütuseanomaalia. Tehisintellekt märgib, et veoauto kütusekulu on viimase kahe nädala jooksul olnud 18% kõrgem kui tema eakaaslastel. Hooldusmeeskond kontrollib; leiab, et õhufilter on ummistunud ja mootor on hädas. Filtri vahetamisel taastub tarbimine normaalseks. Siin andis AI varajase hoiatuse; kuid diagnoosi pani füüsiline läbivaatus (filter). Kui AI oleks öelnud "mootor vigane" ja mootor oleks vastavalt lahti võetud, oleks see olnud nii vale kui ka kallis.
Juhtum 3 – valepositiivne. AI näeb veski vibratsiooniandmetes järsku hüpet ja hoiatab "peatse rikke eest". Hooldusmeeskond hoolitseb; leiab, et põrge on tingitud anduri lõdvenemisest, masin on terve. Kui hoiatust oleks pimesi järgitud ja veski seisma pandud, oleks üks tootmisvahetus asjata kaotsi läinud. Õppetund: iga anomaalia korral seadke esmalt kahtluse alla andmete/anduri kvaliteet; AI hoiatus on hüpotees.
Kopeeritavad viipade mallid
FLEET ANDMETE KOKKUVÕTE"Roll: olete kaevandustegevuse analüütiku abi. Tehke vahetuste kaupa kokkuvõte järgmistest lähetusandmetest: tonnide koguarv, reiside arv, keskmine tsükli aeg, sõidu/ootamise/tõrke protsendid. Sõiduki ID-d on maskeeritud. Lipu nihked, mis tunduvad ebanormaalsed, kuid otsustavad MIKS; soovitage, millist täiendavat ristlõiget uurida]."
PUDELIKAELAANALÜÜS "Seadistage analüüs, et leida, kuhu laadimis-transpordi-mahalaadimise tsüklis järjekorra/ooteajad kogunevad. Väljund: keskmine ooteaeg ja kogu kaotatud aeg igas etapis. Näidake, kas kitsaskoht on laaduri juures, transportimisel või mahalaadimisel; SOOVITAGE lõplikku lahendust, loetlege võimalikud põhjused ja märkige, et väli kinnitus on vajalik."
MÄRGISTAMISE ANOMAALIA (HOOLDUS)"Allpool on toodud seadme [vibratsiooni/temperatuuri/kütuse] aegrida. Märkige punktid, mis kalduvad kõrvale normaalsest vahemikust ja iga kohta: (1) kõrvalekalde suurus, (2) võimaliku anduri/andmete rikke võimalus, (3) mida otsida füüsilisel ülevaatusel. [DIAGNOOSI]..":ipastive fault.
SHIFT ARUANNE"Kirjutage vahetuse aruande mustand järgmistest kokkuvõtlikest andmetest: toodetud tonnid, sihtmärgist kõrvalekaldumine, kaotuse peamised põhjused, märgistatud kõrvalekalded ja soovitatavad järelmeetmed. Märkige otsused "operatiivametniku heakskiidul". Andmed: [kleebi]."
Nõrk viip / Tugev viip
NÕRK VIIPA: "Kas see veok läheb katki?"
TUGEV VIIP: "Roll: olete ennustava hoolduse analüütiku assistent. Märkige vibratsiooni- ja temperatuuriseerias allpool olevad punktid, mis erinevad tavapärasest, andke kõrvalekalde suurus ja ERIGE võimaliku anduri rikke võimalikkust tegelikust mehaanilisest märgist. ÄRGE ennustage riket täpselt; kirjeldage üksikasjalikult, mida hooldusmeeskond peaks otsima: andmed: [paste füüsilise kontrolli käigus]."
Võrdlusskeem: andmesignaal ja otsus
signaali
AI väljund
kelle otsus
kontrollimine
Madal OEE
Puudub komponendi sõelumine
Operatiivjuht
välivaatlus
Järjekord/pudelikael
kuhu see koguneb
Vahetuse ülem
Välja kinnitus
Kütuse kõrvalekalle
anomaalia märk
hooldusmeeskond
füüsiline läbivaatus
vibratsioonipritsmed
Hoiatus (mitte diagnoosimine)
Hooldus + käitamine
Andur + kontroll
vahetuse aruanne
mustand
Operatiivjuht
Heakskiit
Levinud vead
- Anomaalia eksitamine kindla rikkega. Enamik kõrvalekaldeid on anduri/andmete vead; Esmalt küsige andmeid.
- Paludes AI-l täpselt ennustada "kas see laguneb?" AI signaalid; uuring paneb diagnoosi.
- Eeldades, et kitsaskoht on numbrilisest kontrollimisest. "Vähem veokeid" tunne osutub sageli valeks.
- Ajatempli/helitugevuse probleemidest möödahiilimine. Kirjelüngad moonutavad OEE- ja tsükliarvestust.
- Pimesi järgides hoiatust ja peatades tootmise. Valepositiivse tulemuse hind on samuti reaalne.
Tähelepanu: Ennustava hoolduse eesmärk on vältida rikkeid, kuid igale hoiatusele reageerimine masina seiskamisega põhjustab ka kahjusid. Otsus kuulub isikule, kes kaalub koos hoiatuse tõsidust, seadmete kriitilisust ja kontrollitulemust.
Kokkuvõttes
Autopargi- ja tootmisandmed on aare, mis suurendab toodangut, kui neid õigesti lugeda; AI tegeleb sellega tõhusalt kokkuvõtete tegemisel, kitsaskohtade leidmisel, anomaaliate märgistamisel ja ennustaval hooldusel. OEE kaod, järjekorraajad ja andurite kõrvalekalded tehakse tehisintellektiga kiiresti nähtavaks. Kuid anomaalia on hoiatus, mitte diagnoos; Seadmete seiskamise ja vahetuse otsused tehakse kohapealse kinnitusega ja tegevusjuhi kooskõlastusega. Iga anomaalia puhul küsige esmalt andmete/anduri kvaliteeti.
Rakenduse ülesanne
Kasutage oma näidiste (või oma anonüümseks muudetud) lähetusandmetega malle „Pargiandmete kokkuvõte” ja „Puhakaela analüüs”, et välja selgitada vahetuse kadumise põhjused. Seejärel rakendage seadme vibratsiooni/kütuse seeriale mall "Anomaalia märgistus" ja märkige iga lipu puhul, kas tegemist on andmeveaga või tõelise probleemiga. Lõpuks tõlkige aruande kavandi abil tulemused aruandeks ja märkige otsused heakskiitmiseks.
kontrollnimekiri
- [ ] Maskeerisin ja muutsin sõidukite/personali ID-d anonüümseks.
- [ ] Kontrollisin kitsaskohta järjekorra/ooteandmetega, mitte tunnetuse järgi.
- [ ] Iga anomaalia puhul seadsin kõigepealt kahtluse alla anduri/andmete kvaliteedi.
- [ ] Pidasin tehisintellekti hoiatust mitte diagnoosiks, vaid märgiks, mida tuleb läbivaatusega kinnitada.
- [ ] Jätsin seadmete seiskamise/tootmise otsustamise operatiivjuhi otsustada.
- [ ] Kontrollisin ajatempli ja helitugevuse järjepidevust.