制造能耗优化中的大数据算法

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2013年,德国在汉诺威工业博览会上推出“工业4.0国家战略”,这被认为是人类第四次工业革命的开端,也开启了各个国家在新一轮产业革命中竞争的序幕。世界各主要经济体纷纷从自身的现状与优势出发,制定了应对新一轮制造业革命的国家战略,你们你们国家前会 了“中国制造2025”。

你们你们你们太浅入分析各个国家的政策,越是去尝试不同的转型路径,反而愈发地感觉迷茫和浮躁。我认为虽然会有曾经的感受,是是因为你们你们把智能制造当成了一另另一个技术大问题看待,因此在分析其它国家实施战略的以前也因此等待在表皮 的法子和技术上,却忽略了哪些地方地方行动头上的思维和逻辑。

事实上,智能制造何必 仅仅是一另另一个技术体系或文化,更重要的是头上对“智能”的理解、避免大问题的逻辑和重新定义制造的思维。

传统制造系统的核心5偏离 ,即材料、设备、工艺、测量和维护,过去的工业革命前会 围绕着这个 个偏离 来进行技术升级。然而,无论是设备的精度和自动化水平提升,还是使用统计科学进行数字化管理,哪些地方地方活动依然是围绕着人的经验开展的,人依然是驾驭着这个 个偏离 的核心。而智能制造系统区别于传统制造系统最重要的偏离 因此“建模”,因此正是通过这第俩个偏离 来驱动某些俩个偏离 ,从而避免或是避免制造系统的大问题。

因此,智能制造系统运行的逻辑是:发现大问题 — 模型(或在人的帮助下)分析大问题 — 模型调整俩个偏离 — 避免大问题 — 模型积累经验,或分析大问题根源 — 模型调整俩个偏离 — 避免大问题。

基于对智能制造的深入理解和不断的实践,基于全维度丰厚的行业数据业务经验和先进算法,你们你们开发了面向不同场景落地化应用,为车企实现以工业大数据为核心驱动的降本增效。

你们你们与某大型合资车企的制造基地一齐研发了一套针对水容器车身清洗的智能节能系统,你们你们选择了一另另一个涂装车间喷漆的前避免工位,作为智能制造模型探索的试点。

白车身进入喷漆工序以前,需要浸泡在前避免工序的多个恒温的水槽中进行脱脂、清洗、磷化等一系列避免,哪些地方地方巨型的水槽需要一个劲消耗全天然气来加热,使得水槽的温度保持恒温。是因为前道工序发生停线,还还能能 计算最佳的水槽加热启停时间,节省能源消耗,是你们你们要避免的关键大问题。

你们你们通过构建目标模型,求得了水容器的最佳启停时间。针对这个 能源优化大问题,数策项目组进行了精算:根据停线1.5小时计算,采用最佳启停时间可节省的能耗是2000元;是因为按照每个月停线200次,单个水槽每月的节约成本是3万元。按照一般清洗的另另一个工位计算,一年将节省107万元。

根据你们你们的实践经验,能源优化分析还还能能 从以下另另一个偏离 由易到难进行开展:

商业场景模拟

从工厂深度图看各车间请况,在生产线正常运作的工程中,一旦车身车间出现设备故障,生产线则会停机。传统的前避免工位启停模式为多个工位一齐启停,现在,基于“智能工厂”的发展方向,该车企希望利用车间内无所不在 的传感器、电子标签、监控器的数据,通过旺盛期图片 是什么是什么是什么是什么 是什么是什么先进的数据分析工具挖掘数据价值。油漆用户和车身确认实际停机预判时间后,可根据预测分析,通过能耗比对,更专业地为工程师提供最佳启停方案。

业务模式转换为数学建模

为了达到优化目标,即能耗最低,试验基于影响各个耗能的因素分别构建了耗能公式,计算恒温模式和停机后重启模式下的耗能。

恒温模式:属于表皮 散热。考虑到漆车间环境影响因素比较稳定,恒温耗能与时间基本成线性关系。

启停模式:着眼于停机管理,在能源监测的基础上,以数学理论分析启停最优时间,此计算可转化为优化大问题,能耗见下图绿色偏离 。

根据建模搭建系统

根据过点信息统计分析与工程师预估,将数据录入,实时计算能耗消耗请况与建议机器开启请况。

为了避免这个 大问题,你们你们除了使用先进的模型工具外,更重要的是结合了工业场景和应用原理的领域知识,是因为数据分析师们不单单要对智能算法非常了解,需要深耕工业生产系统,统筹利用各种数据资源。

 随着整车制造企业生产过程自动化程度的不断提高,生产线上各种自动化设备监控、记录着少量的原始生产工艺数据。哪些地方地方和联 产过程密切相关的业务数据亟待被利用和挖掘。

来源:盖世汽车大V说 作者:汽车商业评论 *本文由盖世汽车大V说专栏作者撰写,你们你们为本文的真实性和联 立性负责,观点仅代表被委托人,不代表盖世汽车。本文版权归原创作者和盖世汽车所有,禁止转载,违规转载法律必究。

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