Is Predict
AI智能預(yù)測分析軟件
Is Predict故障預(yù)測
Is Predict 預(yù)知性智能科技是工業(yè)4.0所具備的前沿科技成果，已有多年的實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，是西門子、SAP合作伙伴，獲得美國GARTNER最佳創(chuàng)新大獎(jiǎng)。其核心技術(shù)是人工智能自學(xué)習(xí)。能預(yù)測性分析及控制、了解機(jī)器的運(yùn)行及操作者行為的過程、根據(jù)動(dòng)態(tài)變化靈活調(diào)節(jié)、在復(fù)雜的系統(tǒng)中仍能保持高精度、適應(yīng)不同數(shù)據(jù)類型。
案例分享
一.案例單位介紹
DB Cargo 德國聯(lián)邦鐵路公司
?主要業(yè)務(wù)
歐洲以及亞歐大陸之間的大宗貨物運(yùn)輸和客運(yùn)。2019年7月，發(fā)布2019《財(cái)富》世界500強(qiáng)：位列208位。 其屬下公司DB Cargo Eurasia是營運(yùn)連接漢堡的上海快線，是中國和德國之間新走廊的開始。
?合作目標(biāo)
◇發(fā)現(xiàn)引擎運(yùn)行時(shí)的異常狀況
◇預(yù)測引擎失效，提前進(jìn)行維護(hù)
◇找出導(dǎo)致引擎失效的原因，便于后期更改設(shè)計(jì)
二.DB Cargo所遇問題：減低火車引擎失效的影響
?分析對(duì)象
◇火車頭可牽引3000噸的貨物
◇一個(gè)火車頭由4個(gè)引擎組成，可提供6000KW的功率
◇齒輪或鏈接件的失效會(huì)導(dǎo)致引擎的失效
◇火車頭的維護(hù)和保養(yǎng)只能在DB Cargo自己的維修保養(yǎng)站進(jìn)行
一個(gè)引擎失效的直接損失約為200,000歐元，但預(yù)防性維護(hù)措施可將維修成本降低到正常的引擎損壞成本的10％以下。
?痛點(diǎn)
◇失效維護(hù)費(fèi)用
◇替代火車的運(yùn)輸費(fèi)用和時(shí)間
◇火車停運(yùn)時(shí)間損失
◇運(yùn)輸不及時(shí)送達(dá)
◇客戶抱怨
采取了幾項(xiàng)措施，即與機(jī)車供應(yīng)商進(jìn)行的研究，沒有發(fā)現(xiàn)預(yù)期的可靠損壞跡象
三.故障診斷和分析過程：分析現(xiàn)有診斷數(shù)據(jù)：
?分析手段
◇分析現(xiàn)有診斷數(shù)據(jù)；
◇確定組件失效可以通過溫度變化偵測
◇進(jìn)一步采取超聲分析
◇與供應(yīng)商一起分析失效
只依靠引擎和齒輪箱發(fā)熱的變化，會(huì)得出誤導(dǎo)的訊息實(shí)際上，很難可靠的預(yù)測失效的發(fā)生
需要更多維度的數(shù)據(jù)(流程、磨損...)和配置復(fù)雜的模型去分析
四.故障診斷和分析過程：ISPredict目標(biāo)與數(shù)據(jù)：
?ISPredict 的目標(biāo)
◇從引擎齒輪的數(shù)據(jù)中以人工智能科技尋找異常狀況訊息
◇預(yù)知失效：提早作出維修計(jì)劃
◇發(fā)掘影響因子：提供給可靠性設(shè)計(jì)
?ISPredict 的數(shù)據(jù)
◇總共890個(gè)數(shù)據(jù)，包含了診斷、分析、故障信息等等
◇都是間斷數(shù)據(jù)，而非連續(xù)數(shù)據(jù)
◇總能從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)異常，關(guān)鍵是辨別導(dǎo)致異常發(fā)生的原因，例如是磨損/退化導(dǎo)致、或是突然失效導(dǎo)致或是過程導(dǎo)致的等等，需要建立一個(gè)合適的模型
五.故障診斷和分析過程：ISPredict目標(biāo)與數(shù)據(jù)：
?ISPredict數(shù)據(jù)分析結(jié)果：發(fā)現(xiàn)了異常
◇在故障發(fā)生前3個(gè)星期（7月底），2號(hào)引擎就發(fā)生了失常，但直到9月份才發(fā)生了失效。
六.ISPredict交付的成果：
1.可將現(xiàn)有的預(yù)防性超聲波技術(shù)方法與故障預(yù)測相結(jié)合，以用于故障提前發(fā)現(xiàn)
2.通過自學(xué)習(xí)算法，故障預(yù)測可適用于各種不同工況，不同客戶習(xí)慣
3.節(jié)約了數(shù)據(jù)分析師的工作和失效后補(bǔ)救成本，為企業(yè)帶來了效益
?故障預(yù)測
提前3周的故障預(yù)測可以實(shí)現(xiàn)有效的維護(hù)計(jì)劃流程
?分析時(shí)機(jī)
根本原因分析不在故障發(fā)生時(shí)，而是在導(dǎo)致未來故障發(fā)生的時(shí)候
?改進(jìn)因素
找出8種可改善機(jī)械運(yùn)行過程的影響因子
?自學(xué)習(xí)算法
自學(xué)習(xí)算法了解機(jī)車行為以及其它機(jī)車工作的變化
