Отрасль 4.0 Предиктивная аналитика: революционизация производства на основе данных
Прогнозная или предиктивная аналитика — это практика извлечения значимых сведений и закономерностей из исторических данных для прогнозирования будущих результатов или тенденций. В сегодняшнем быстро развивающемся мире промышленность переживает смену парадигмы в сторону Индустрии 4.0. Четвертая промышленная революция подпитывается достижениями в области технологий и анализа данных, что позволяет предприятиям больше пользы извлекать из имеющихся данных. Одним из ключевых факторов такой трансформации является прогнозная аналитика, мощный инструмент, который помогает производителям использовать силу данных для повышения эффективности.
Что такое предиктивная аналитика?
Предиктивная аналитика предполагает использование алгоритмов и статистических моделей для анализа больших объемов данных и выявления закономерностей, которые могут быть использованы для составления точных прогнозов относительно потенциальных проблем или возможностей.
В контексте производства предиктивная аналитика играет решающую роль в оптимизации методов обслуживания. Анализируя данные датчиков от машин и оборудования, производители могут обнаружить аномалии и предсказать, когда могут произойти сбои или поломки. Это позволяет планировать мероприятия по профилактическому обслуживанию и избегать дорогостоящих простоев.
Данные: топливо для предиктивной аналитики
Успех прогнозной аналитики в значительной степени зависит от наличия и качества данных. В производстве эти данные поступают из различных источников, таких как датчики IoT, журналы регистрации машин, производственные записи и отчеты о техническом обслуживании. Путем сбора и интеграции данных из этих источников компании могут получить целостное представление о своей деятельности.
Однако обработка больших объемов данных сопряжена со специфическими проблемами. Производители должны инвестировать в надежные системы и технологии управления данными, которые могут эффективно обрабатывать огромные объемы данных. Кроме того, они должны обеспечивать точность и целостность данных, с тем чтобы избежать вводящих в заблуждение или неточных прогнозов.
Изменение практики технического обслуживания
Предиктивная аналитика имеет потенциал полностью изменить практику обслуживания в промышленности. Как правило, ремонтные работы проводились по фиксированным графикам или в случае поломки. Такой реактивный подход часто приводил к неожиданным простоям и увеличению расходов.
С помощью прогнозной аналитики, производители могут реализовать активную стратегию обслуживания. Анализируя исторические данные о производительности оборудования, можно выявить закономерности, указывающие на потенциальные отказы. Эти знания позволяют планировать задачи обслуживания до того, как произойдет сбой.
Кроме того, предиктивная аналитика позволяет осуществлять техобслуживание в зависимости от состояния. Новые возможности позволяют контролировать состояние оборудования в режиме реального времени. Датчики, встроенные в машины, собирают данные о таких параметрах, как температура, вибрация, потребление энергии, влажность и давление. Если какой-либо из этих параметров отклоняется от нормальных диапазонов, создаются предупреждения, инициирующие действия по обслуживанию. Прогнозная аналитика помогает производителям перейти от «исправить, когда сломалось» к подходу «исправить до того, как сломается».
Повышение эффективности и снижение затрат
Интеграция прогнозной аналитики в производственные операции не только улучшает методы обслуживания, но и сокращает затраты. Выявляя узкие места и недостатки в производственном процессе, производители могут принимать решения по оптимизации рабочих процессов и сокращению отходов.
Предиктивная аналитика также позволяет точно в срок управлять запасами. Анализируя данные о спросе за прошлые периоды, производители могут точно прогнозировать потребности в материалах, сокращая расходы на хранение запасов и рационализируя операции в рамках цепочки поставок.
Проблемы внедрения прогнозной аналитики
Хотя предиктивная аналитика имеет огромный потенциал, ее внедрение в производственных компаниях также создает ряд проблем. Эти проблемы необходимо преодолеть, чтобы в полной мере использовать преимущества этой технологии.
Качество данных: Точность и надежность прогнозной аналитики в значительной степени зависит от качества входных данных. Обеспечение точности, полноты и непротиворечивости данных может стать серьезным препятствием для организаций, имеющих дело с огромным объемом данных.
Интеграция данных: многие организации пытаются интегрировать данные из различных источников, включая датчики, оборудование и общеорганизационные системы. Эффективная интеграция данных имеет решающее значение для прогнозной аналитики, поскольку она требует всеобъемлющего взгляда на всю операционную экосистему.
Безопасность данных: Все более широкое использование данных и подключенных устройств в Индустрии 4.0 также вызывает обеспокоенность по поводу безопасности и конфиденциальности данных. Организации должны принимать жесткие меры безопасности для защиты конфиденциальных данных и обеспечения соблюдения нормативных требований.
Отсутствие персонала и навыков: Внедрение прогнозной аналитики требует квалифицированных специалистов, которые обладают знаниями в области информатики, статистики и машинного обучения. Однако на рынке ощущается нехватка таких специалистов, что затрудняет поиск и удержание организациями экспертов.
Определить ключевые цели: Четко определить цели, которые организация стремится достичь с помощью прогнозной аналитики. Независимо от того, идет ли речь о сокращении эксплуатационных расходов, повышении эффективности производства или повышении качества продукции, решающее значение имеет постановка четких целей.
Инвестиции в инфраструктуру хранения данных: создание надежной инфраструктуры данных, позволяющей осуществлять эффективный сбор, хранение и интеграцию данных. Это может включать развертывание датчиков, использование облачных вычислений или реализацию платформ управления данными.
Построение прогнозных моделей: разработка моделей и алгоритмов обучения машин, которые могут анализировать исторические данные и генерировать точные прогнозы. Для этого может потребоваться сотрудничество между учеными, занимающимися вопросами данных, экспертами по доменам и специалистами в области ИТ.
Методы и технологии предиктивной аналитики
- Предварительная обработка данных: Перед применением любого метода прогнозной аналитики крайне важно очистить и подготовить исходные данные. Это включает в себя устранение несоответствий, обработку отсутствующих значений, нормализацию данных и преобразование их в подходящий формат для анализа.
- Исследовательский анализ данных (EDA): EDA помогает понять базовую структуру данных путем визуального изучения их характеристик. Такие методы, как визуализация данных, профилирование данных и корреляционный анализ, помогают в определении соответствующих переменных и потенциальных взаимосвязей.
- Выбор реквизитов и проектирование результата: Важно выбрать наиболее информативные реквизиты данных из имеющихся наборов. Проектирование набора факторов для анализа включает в себя создание новых переменных или преобразование существующих для улучшения производительности прогнозных моделей. Такие методы, как анализ ключевых компонентов (РСА) и рекурсивное удаление признаков (RFE), обычно используются для выбора оптимального наборов факторов.
- Построение и оценка модели: Различные методы прогнозирования моделирования могут использоваться в зависимости от конкретной проблемы. К ним относятся линейная регрессия, деревья решений, метод опорных векторов (SVM) и нейронные сети. Модели обучаются на исторических данных и оцениваются с использованием соответствующих метрик.
Технологии в области прогнозной аналитики
- Машинное обучение: алгоритмы машинного обучения играют решающую роль в прогнозной аналитике. Контролируемые алгоритмы обучения, такие как регрессионные и классификационные модели, используются для предсказания конкретных результатов. Неконтролируемые алгоритмы обучения, такие как кластеризация и уменьшение размерности, помогают идентифицировать шаблоны внутри данных.
- Обработка больших данных: Поскольку производство генерирует огромные объемы данных, традиционных методов обработки данных уже недостаточно. Такие технологии, как Apache Hadoop, Spark и NoSQL, позволяют эффективно хранить, обрабатывать и анализировать большие данные. Эти инструменты облегчают параллельные вычисления, распределенное хранение и анализ в реальном времени.
- Искусственный интеллект (ИИ): Методы искусственного интеллекта, повышают возможности прогнозной аналитики.
- Облачные вычисления: Облачные платформы предлагают масштабируемую инфраструктуру и ресурсы для прогнозной аналитики. Они позволяют организациям хранить, получать и обрабатывать данные, не инвестируя в дорогостоящую инфраструктуру в помещениях. Облачные решения также обеспечивают гибкость, позволяя предприятиям быстро адаптироваться к меняющимся аналитическим потребностям.
Заключение
Прогнозная аналитика является неотъемлемым комплексной системы анализа данных Индустрии 4.0, предоставляя организациям возможность активно принимать решения, оптимизировать операции и повышать производительность. Используя различные методы, такие как предварительная обработка данных, исследовательский анализ данных, выбор факторов и построение моделей, наряду с такими технологиями, как машинное обучение, обработка больших данных, ИИ, и облачные вычисления, бизнес может использовать силу прогнозной аналитики, чтобы получить конкурентное преимущество в развивающемся цифровом ландшафте. Система Финоко: Производство позволяет консолидировать данные о работе оборудования, собирать информацию из цифровых датчиков и создавать на основе данных прогнозные модели обработки.