專題文章:塑膠加工生產零件壽命預測

於 2020-06-22
專題文章

塑膠加工廠



客戶背景

  • 塑膠加工廠

     

客戶需求

  • 需求與痛點一:工廠累積許多大數據資料,但苦無適當之分析軟體,希望能透過一個完善的工具,提升工廠的生產良率與效能。
  • 需求與痛點二:設備當中的關鍵料件/耗材(蝶式過濾器),依照老師傅經驗每四週更換一次,但從來沒人知道為什麼?為何不能延長使用時間?是否有機會可以預測出真正需要更換的時間?

     

解決方案

  • 方案一、對大量的歷史資料,進行分析與理解,過濾不必要的資料,並進行篩選。
  • 方案二、針對原始資料(raw data),進行統計,並建立每筆紀錄的labeling資料。
  • 方案三、利用LinearRegression的機器學習方法來解決時間序列的預測問題。
  • 方案四、系統增加時間序列的what-if分析,而不是只有預測的輸出數值。

     

NTT DATA 導入效益

  • 透過IDI+平台的功能,可以將原本雜亂無章的資料,轉換成易於操作的訓練與測試資料集,並且透過選取平台的MODEL便可以進行訓練與預測。
  • 透過對過濾器的datasheet數值,進行LR學習與分析,平台自動轉置資料維度後,快速的預測出零件可以使用5週,可以提升耗材使用壽命達20%,有效降低生產/維護成本。


 

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