Uru:
- Ikike iji AI chịkọta ozi, telemetry na data OEE wee chọpụta mkpọmkpọ na anomalies.
- Ikike iji wulite amụma mmezi amụma na ịma jijiji, okpomọkụ na data nyocha mmanụ na nkwado AI
- Ikike iji nwalee amụma mmepụta / mmezi nke AI mepụtara site na nkwenye ubi na mkpebi nke onye njikwa ọrụ
N'agbanyeghị otú atụmatụ ahụ si dị mma n'akwụkwọ, ọ bụ mmepụta na ubi ka ọ dị mkpa: ole tọn e gwuru, na ọkwa ole, ole gwongworo na-ebu ya, otú ngwá ọrụ siri sie ike, ole mmanụ ọkụ gbara. N'olulu mepere emepe nke oge a, ndị na-egwupụta ihe, gwongworo, ndị na-egwupụta ihe na dozers na-emepụta data nke abụọ na nke abụọ; Sistemụ njikwa ụgbọ mmiri (nzipu) na-edekọ ọnọdụ, ibu na ọkwa nke ụgbọ ala ọ bụla. Oké osimiri data a bụ akụ dị oké ọnụ ahịa nke, mgbe a na-agụ ya nke ọma, na-abawanye mmepụta, na-ebelata ọnụ ahịa ma na-egosi nkwụsịtụ. AI; Nke a bụ enyemaka dị ike n'ịchịkọta data arụmọrụ, omume na anomaly (wepụ site na-atụ anya) nchọpụta, amụma mmezi amụma na ịkọ akụkọ. Agbanyeghị, mkpebi ngbanwe, nkwụsị akụrụngwa na ebumnuche mmepụta bụ nke onye njikwa ọrụ; AI na-enye ịdọ aka ná ntị, mmadụ na-eme mkpebi ahụ.
Asụsụ OEE na data mmepụta
Ụzọ a na-ahụkarị iji tụọ arụmọrụ mmepụta bụ OEE (Overall Equipment Effectiveness). OEE bụ ngwaahịa nke ihe atọ: nnweta (bụ akụrụngwa na-arụ ọrụ), arụmọrụ ( ole ka ọ na-arụ ọrụ na ọsọ imewe), na ịdị mma ( ole nke mmepụta dị na ebumnuche). OEE dị ala nke gwongworo nwere ike ịpụta site na ndakpọ, akwụsị, ma ọ bụ ịrụ ọrụ nwayọ; Ịchọpụta nke ọ bụ na-achọ igbutu data nke ọma. AI dị mma n'ịkwatu ihe ndị OEE na ịza ajụjụ a "olee ebe ọnwụ dị"; mana a na-ahụ kpọmkwem ihe kpatara eji tụda ngbanwe site na nkwenye ubi.
Nzọụkwụ site na nzọụkwụ: AI na-arụ ọrụ na data ụgbọ mmiri
- Mechie ma chọpụta data. NJ ụgbọ ala mkpuchi; Kọwaa kọlụm, stampụ oge na nkeji.
- Mee nchịkọta. Tọn, ọnụ ọgụgụ nke njem, oge ọrụ / ichere / ọdịda na ngbanwe / ụbọchị. AI: koodu nchịkọta na tebụl.
- Chọọ ihe mgbochi. Ọ na-amachi ibu, ibu ma ọ bụ ibutu? Ebee ka oge kwụ n'ahịrị na-agbakọ? AI: na-atụ aro nyocha nke akụkụ.
- Kaa akara anomaly. Mmanụ ụgbọala, oge okirikiri, ibu na-atụgharị na atụmanya. AI: na-atụ aro ọnụ ọnụ ọnụ ọgụgụ ma ọ bụ ụdị dị mfe.
- Jiri ubi kwado. Nyochaa nke ọ bụla anomaly site na ndị ọrụ / mmezi; Njehie data ma ọ bụ ezigbo nsogbu?
- Action na ịchụso. Onye na-ahụ maka ọrụ na-eme mkpebi ahụ; AI na-edepụta akụkọ nleba anya.
NDỤMỌDỤ: Anomaly abụghị mgbe ọ bụla adịghị arụ ọrụ; Ọtụtụ mgbe ọ bụ njehie sensọ, mkpagharị timestamp ma ọ bụ oghere ndekọ. Jụọ ajụjụ a "Ekwesịrị m enyo data ma ọ bụ igwe mbụ?" na nke ọ bụla anomaly.
Nlekọta amụma: echiche na oke
E nwere ọgbọ atọ nke mmezi: mmezi (nrụzi mgbe arụrụ arụ ọrụ), mgbochi (mmezi dị ka usoro nhazi) na amụma (ibu amụma: ịhụ ọdịda site na akara na data). Na mmezi amụma, a na-enyocha ihe ngosi dị ka vibration, okpomọkụ, nyocha mmanụ (yiri ọla), ugbu a na nrụgide; Ngbanwe site na nkịtị nwere ike igosi adịghị arụ ọrụ. AI dị ike n'ịchọta ụkpụrụ na anomalies na data multivariate a. Ma isi ihe dị mkpa bụ nke a: anomaly bụ ịdọ aka ná ntị, ọ bụghị nchọpụta. Mkpebi ịkwụsị ngwá ọrụ, dochie akụkụ ma ọ bụ nọgide na-arụ ọrụ; A na-enye ya na nyocha anụ ahụ nke ndị ọrụ nlekọta na nkwenye nke onye njikwa ọrụ. Echiche ụgha (nkwụsị na-abaghị uru) na ndị na-ezighị ezi (ọdịda efu) na-efu; Ndị mmadụ na-ejikwa nguzozi a.
Uru nke nrụzi amụma dabere na ịhụ ọdịda n'oge zuru oke iji mee ka ọ bụrụ mmechi a na-eme atụmatụ: ọdịda a na-atụghị anya ya na-akwụsị mmepụta n'etiti oge mgbanwe, ebe a na-akwado akụkụ ọdịda amụma maka ma na-arụzi ya n'ime windo atụmatụ. Otú ọ dị, nke a na-arụ ọrụ naanị ma ọ bụrụ na data a pụrụ ịdabere na ya. N'ime ogbunigwe, ihe mmetụta na-arụ ọrụ n'okpuru uzuzu, ịma jijiji na okpomọkụ; Mfefe calibration, enweghị njikọ na oghere ndebanye aha bụ ihe a na-ahụkarị. Ya mere, nzọụkwụ mbụ nke mmemme mmezi amụma abụghị ịmepụta ihe nlereanya, kama iji hụ na ịdị mma data. Tupu inwe AI mee "amụma ọdịda", ọ dị mkpa ịjụ ka esi chịkọta data ahụ nke ọma; Ọbụna ụdị kachasị elu nke ejiri data ọjọọ wuo na-eduhie eduhie. Ọzọkwa, ọ bụghị ngwá ọrụ niile dị oke egwu: ọdịda nke otu onye na-agbaji isi nwere ike mechie ụlọ ọrụ ahụ dum, ebe enwere ike ịnagide ọdịda nke mgbapụta mgbapụta. Ịnye mbọ ibu amụma dabere na akụrụngwa dị mkpa na-eduzi akụrụngwa mmezi nwere oke na ebe kwesịrị ekwesị.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - ezoro ezo karama. Mmepụta n'otu ogbunigwe dị 12% n'okpuru ebumnuche. Onye nlekọta ngbanwe na-eche "ụgbọ ala dị ole na ole". Ha nwere AI chịkọta data izipu; Ọ na-apụta na nkezi nke 28% nke gwongworo na-echere n'ahịrị n'ọdụ ụgbọ mmiri. Nsogbu abụghị ọnụ ọgụgụ nke gwongworo, kama ọsọ ọsọ nke otu onye na-egwupụta ihe. Ọdụ ahụ na-adaba mgbe etinyere ihe nkedo nke abụọ. AI gosipụtara ihe mgbochi na ọnụọgụgụ; Ndị otu ahụ mere mkpebi na nkwenye ubi.
Ikpe 2 - Mmanụ anomaly. Ọkọlọtọ AI na mmanụ ụgbọ ala ejirila 18% dị elu karịa ndị ọgbọ ya n'ime izu abụọ gara aga. Ndị otu mmezi na-enyocha; chọpụtara na ihe nzacha ikuku akpọchiela ma injin ahụ na-agbasi mbọ ike. Nri na-alaghachi na nkịtị mgbe a gbanwere nzacha. Ebe AI nyere ịdọ aka ná ntị mbụ; mana nyocha anụ ahụ mere nchoputa (nyocha). Ọ bụrụ na AI kwuru na "engine ezighi ezi" na igwe ahụ emebiwo ya, ọ gaara abụ ihe na-ezighị ezi ma dị oke ọnụ.
Ikpe 3 - Ụgha ziri ezi. AI na-ahụ ịrị elu na mberede na data ịma jijiji nke grinder ma dọọ aka ná ntị maka "ọdịda dị nso." Ndị ọrụ nlekọta na-elekọta; na-achọpụta na bounce bụ n'ihi na-atọpụ ihe mmetụta, igwe adịghị emebi emebi. A sị na esorowo ịdọ aka ná ntị ahụ kpuo ìsì ma kwụsịkwa igwe ihe igwe, otu mgbanwe nke mmepụta ihe gaara efunahụ ya n'efu. Ihe nkuzi: na anomaly ọ bụla, buru ụzọ jụọ ogo data/ sensọ; Ịdọ aka ná ntị AI bụ echiche.
Ndebiri ozugbo enwere ike iṅomi
FLEET DATA SUMMARY"Ọrụ: Ị bụ onye na-enyere aka nyocha ọrụ m. chịkọta data izipu ndị a site na mgbanwe: ngụkọta ton, ọnụ ọgụgụ nke njem, nkezi oge okirikiri, ọsọ ọsọ/echere / pasent ọdịda. A na-ekpuchi ID ụgbọ ala. Mgbanwe ọkọlọtọ nke na-apụtaghị ihe na-adịghị mma ma kpebie ihe kpatara ya; na-atụ aro nke ọzọ: data ga-enyocha.
BOTTLENECK ANALYSIS "Halite nyocha iji chọta ebe kwụ n'ahịrị / oge echere na-agbakọba na okirikiri ibu-ebufe-ebubata. Nrụpụta: nkezi echere na ngụkọta oge furu efu n'oge ọ bụla. Gosi ma ọ bụrụ na ọkpọ ahụ dị na loader, na njem ma ọ bụ nbudata; KWESỊRỊ ngwọta doro anya, depụta ihe nwere ike ime, ma gosi nkwenye ubi chọrọ. "
MARKING ANOMALY (AKWỤKWỌ)"N'okpuru ebe a bụ usoro oge [vibration / okpomọkụ / mmanụ ụgbọala] nke otu ngwá ọrụ. Depụta ihe ndị na-esi na nke a na-emekarị na nke ọ bụla: (1) ịdị ukwuu nke ntụgharị ahụ, (2) enwere ike ịnweta ihe mmetụta / data ọdịda, (3) ihe ị ga-achọ na nyocha anụ ahụ. DIAGNIS.
DRAFT AKWỤKWỌ SHIFT"Dee akụkọ mgbanwe mgbanwe site na data nchịkọta ndị a: tọn emepụtara, mgbagha site na ebumnuche, isi ihe kpatara ọnwụ, akara anomalies, na usoro ndị a tụrụ aro na-akwado. Kanye mkpebi 'n'okpuru nkwado onye ọrụ ọrụ'. Data:[Tapawa]."
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
EKPERE IKE: "Gwongworo a ọ ga-adaba?"
IKE KWESỊRỊ: "Ọrụ: Ị bụ onye nnyemaaka amụma mmezi nyocha. Deba ihe ndị dị na usoro vibration na okpomọkụ dị n'okpuru nke na-esi na nkịtị, na-enye ịdị ukwuu nke ntụgharị ahụ, ma na-amanye ohere nke nwere ike ịda mbà n'obi site na n'ezie n'ibu ihe ịrịba ama. Emela kpọmkwem amụma nke ọdịda; tụlee ihe ndị ọrụ nlekọta kwesịrị ịchọ n'oge: nyocha anụ ahụ. " Data.
Chaatị atụnyere: mgbama data na mkpebi
mgbaàmà
mmepụta AI
onye mkpebi
nkwenye
OEE dị ala
Ntụle akụrụngwa na-efu efu
Onye njikwa ọrụ
nlele ubi
kwụ n'ahịrị/bottleneck
ebe ọ na-agbakọta
Onye nlekọta mgbanwe
Nkwenye mpaghara
Mgbanwe mmanụ
akara anomaly
otu mmezi
nyocha anụ ahụ
ịma jijiji ikwommiri
Ịdọ aka ná ntị (abụghị nchọpụta)
Nlekọta + arụ ọrụ
Sensọ + nyocha
akụkọ mgbanwe
akwukwo
Onye njikwa ọrụ
Nkwenye
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-emehie ihe anomaly maka arụrụ arụ arụrụ arụ. Ọtụtụ anomalies bụ ihe mmetụta / data njehie; Buru ụzọ jụọ data ahụ.
- Na-arịọ AI ka ọ buru amụma nke ọma "ọ ga-agbaji?" akara AI; nyocha na-eme nchọpụta ahụ.
- Na-eche na ọ bụ obere ọkpọ site na nkwenye ọnụọgụ. Mmetụta nke "ụgbọ ala na-erughị ala" na-apụtakarị na-ezighị ezi.
- Na-agafe nsogbu oge stampụ/olu. Ọpụpụ ndekọ na-agbagọ OEE na ndekọ ndekọ okirikiri.
- N'iji ìsì rube isi na ịdọ aka ná ntị na ịkwụsị mmepụta. Ọnụ ego nke ụgha ụgha dịkwa adị.
Nlebara anya: Ebumnuche nke mmezi amụma bụ igbochi arụghị ọrụ, mana ịzaghachi ịdọ aka ná ntị ọ bụla site na ịkwụsị igwe na-ebutekwa mfu. Mkpebi ahụ bụ nke onye na-atụle oke ịdọ aka ná ntị ahụ, ihe dị mkpa nke ngwá ọrụ na nchọpụta nyocha.
Na nchịkọta
Fleet na mmepụta data bụ akụ dị oké ọnụ ahịa na-abawanye mmepụta mgbe a gụrụ ya nke ọma; AI na-ejikwa nke a n'ụzọ siri ike na nchịkọta, nchọta mkpọmkpọ, ọkọlọtọ anomaly, na amụma amụma. A na-eme ka mfu OEE, oge kwụ n'ahịrị na mgbagha ihe mmetụta na AI ngwa ngwa. Ma anomaly bụ ịdọ aka ná ntị, ọ bụghị nchọpụta; A na-eme mkpebi nkwụsị na ngbanwe akụrụngwa site na nkwenye mpaghara na nkwenye nke onye njikwa ọrụ. Maka anomaly ọ bụla, buru ụzọ jụọ ogo data/sensor.
Ọrụ ngwa
Jiri ndebiri “nchịkọta data Fleet” na “Bottleneck analysis” jiri data izipu gị (ma ọ bụ nke gị onwe gị amaghị aha) wepụ ihe kpatara mgbanwe mgbanwe na-efunahụ gị. Wee tinye template "Anomaly marking" n'otu akụkụ nke usoro ịma jijiji/mmanụ mmanụ ma dee maka ọkọlọtọ ọ bụla ma ọ bụ njehie data ma ọ bụ ezigbo nsogbu. N'ikpeazụ, jiri "akwụkwọ akụkọ Shift", tụgharịa nchoputa ahụ ka ọ bụrụ akụkọ ma kaa mkpebi maka nkwado ọrụ.
ndetu
- [ ] Ekpuchire m ihe mkpuchi ụgbọ ala/NJ ndị ọrụ enweghị aha.
- [] Eji m kwụ n'ahịrị/data echere, ọbụghị site na mmetụta.
- [] Maka ọnya ọ bụla, ajụrụ m ajụjụ gbasara ịdịmma sensọ/data.
- [] Ahụrụ m ịdọ aka ná ntị AI abụghị nchoputa, kama ọ bụ ihe ịrịba ama ga-akwado ya site na nyocha.
- [ ] Ehapụrụ m mkpebi mmechi / nrụpụta akụrụngwa n'aka onye njikwa ọrụ.
- [ ] A leleere m stampụ oge na ndakọrịta olu.