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國工數(shù)據(jù)大腦之判別分析(DiscriminantAnalysis)與設備管理系統(tǒng)的融合應用

來源: 2022-01-05 17:25

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  前言

  近年來,數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關注,其主要原因是存在大量數(shù)據(jù),可以廣泛使用,并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用,包括商務管理,生產(chǎn)控制,市場分析,工程設計和科學探索等。國工智能實驗室管理系統(tǒng)融合了國工智能數(shù)據(jù)大腦平臺,平臺內提供上百種統(tǒng)計學相關算法及機器學習算法;通過這些算法對企業(yè)數(shù)據(jù)進行聚類分析、關聯(lián)分析、預測分析,挖掘數(shù)據(jù)潛在價值,探索人力無法探知的規(guī)律,提高企業(yè)產(chǎn)品附加值及行業(yè)競爭力,助力企業(yè)快速發(fā)展。本次案例就判別分析(Discriminant Analysis)與設備管理系統(tǒng)相融合進行探討及應用舉例。

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  含義

  判別分析是一種分類模型,它通過在k維空間選擇一個投影超平面,使得不同類別在該超平面上的投影之間的距離盡可能近,同時不同類別的投影之間的距離盡可能遠,在LDA中,我們假設每一個類別的數(shù)據(jù)服從高斯分布,且具有相同協(xié)方差矩陣Σ。此外,由LDA會將k維數(shù)據(jù)投影到k-1維的超平面,因此也具有dimension reduction的作用。不同于PCA會選擇數(shù)據(jù)變化最大的方向。

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  案例和提供數(shù)據(jù)

  某企業(yè)現(xiàn)需要對新來的180臺設備根據(jù)型號進行分類,并記錄了每臺設備的需要的參數(shù)。

  圖1數(shù)據(jù)準備

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   分析過程

  首先配置讀取組件然后從數(shù)據(jù)大腦中的組件面板查找判別分析組件,拖到到工作面板,配置數(shù)據(jù),判別分析組件參數(shù),點擊運行。

  圖2讀取組件配置

  再通過拖拽的方式將判別分析組件與Excel讀取鏈接到一起。使用集成好算法的判別分析組件進行數(shù)據(jù)分析處理,對組件參數(shù)進行設置。

  圖3判別分析組件配置

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   分析結果

  圖4數(shù)據(jù)分析結果

  “分類匯總”表顯示由模型正確歸入其實際組的觀測值比率。設備管理人員使用這些結果來查看模型如何準確地對設備進行分類。總體來看,93.9%的設備歸入正確的型號。組2 的正確歸入比率最低,60臺設備中只有53個(也就是88.3%)歸入正確的型號。

  “誤分類觀測值匯總”表顯示觀測值應歸入哪個組。設備管理人員使用這些結果來查看對哪些設備進行了誤分類。例如,設備4 應歸入組2,但錯誤地歸入到了組1。

  “分類匯總”表的列2 顯示53個觀測值已正確分配到組2。但是,來自組2 的5 個觀測值置入到組1,來自組2 的2 個觀測值置入到組3。因此,來自組2 的觀測值中的7 個觀測值錯誤地分類到了其他組。

  “誤分類觀測值匯總”表顯示觀測值65、71、78、79和 100誤分類到了組1,而不是組2,這是最常發(fā)生的誤分類。

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  與設備管理系統(tǒng)相融合

  國工數(shù)據(jù)大腦平臺可直接獲取設備管理系統(tǒng)數(shù)據(jù),直接將設備數(shù)據(jù)對接到創(chuàng)建好的判別分析模型中,根據(jù)得出的分析結果自動對報告進行判定,代替人工判定。對設備根據(jù)型號進行相應的歸類。

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  適用范圍

  1.對設備進行分組。

  2.對指定的設備進行相應的型號分組。

  國工智能是一家專業(yè)為流程制造業(yè)提供人工智能決策控制整體解決方案及落地服務的國有參股高新技術企業(yè),專注于利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術解決流程制造業(yè)海量數(shù)據(jù)下復雜場景的智能制造需求,為客戶提供“IOT+AI+OR”智能制造人工智能整體解決方案。目前,公司已經(jīng)成為化工新材料行業(yè)人工智能決策控制領域的領跑者。

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  國工數(shù)據(jù)大腦系統(tǒng)(MAI-CLI)是一個集數(shù)據(jù)調度,數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)分析平臺。系統(tǒng)以簡單易用拖動操作方式進行人機交互,屏蔽了數(shù)據(jù)分析預測業(yè)務的復雜性,大大降低了數(shù)據(jù)分析工作的技術門檻。

  以計算流的方式構建整個數(shù)據(jù)分析業(yè)務。平臺實現(xiàn)了對分散的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一調度,實現(xiàn)實驗室設備、工業(yè)傳感器、信息化系統(tǒng)接口多源數(shù)據(jù)整合。

  平臺提供上百個功能組件,包含方差、回歸、聚類、分類、時間序列等算法組件,支持SPC、DOE、CPK、MSA等分析理念,平臺擁有定時分析功能,可以同時監(jiān)控上萬的質量監(jiān)控點。能實現(xiàn)自動化六西格瑪實施落地。

  應用場景

  計劃經(jīng)理可以用來預測未來銷售情況,并自動跟蹤執(zhí)行。

  質量經(jīng)理可以用來做SPC分析、取樣差異、方差分析。

  研發(fā)經(jīng)理可以做配方優(yōu)化預測、實驗輔助設計、工藝分析、數(shù)據(jù)仿真。

  設備經(jīng)理可以用來做設備預測性維護、報警。

  平臺已經(jīng)完成邊緣計算封裝,可以與設備進行互動。

  同時所有算法對軟件開發(fā)商開放調用,可以用來做底層算法平臺。

  (數(shù)據(jù)大腦同時提供算法商城服務,任何伙伴都可以使用多編程語言開發(fā)算法,由國工智能進行測試回購。)

  數(shù)據(jù)大腦人工智能計算平臺背后擁有強大的數(shù)據(jù)分析團隊,您提需求我們解決。

責任編輯:閆廣欣

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