07.05.21

Почему математическим моделям от Factory5 можно доверять

Содержание публикации

Предиктивная аналитика данных позволяет бизнесу предсказывать вероятностные события, которые важны для операционной деятельности. Прогнозные модели рассчитывают вероятность просрочки по кредиту или возникновения страхового случая, определяют спрос на товары в ритейле и выявляют закономерности поведения покупателей. Промышленность — не исключение: здесь такие модели прогнозируют качество продукции, потребление энергии, предсказывают появление неисправностей в оборудовании и снижают издержки, предотвращая остановку производственного процесса. 

Сущность математических моделей

Математические модели — это часть предиктивной системы; значимый инструмент, который является ядром решения прогнозного подхода к обслуживанию оборудования. 

Усложнение современного оборудования и его систем управления ведет к тому, что человек не способен отслеживать поведение каждого параметра, измеряемого датчиком. Эти параметры имеют комплексные взаимосвязи, которые зависят от конструкции оборудования, а датчики генерируют гигабайты данных. Анализируя большие данные современными методами, например, с помощью машинного обучения, можно выявить эти взаимосвязи и извлечь из огромного потока данных ценную информацию. Математические модели играют не последнюю роль в этом.

В производственных процессах математические модели с высокой точностью  выявляют аномалии в его работе, определяют неисправности оборудования и причины их возникновения, вычисляют вероятность отказа и рассчитывают оставшийся ресурс. Это существенно облегчает деятельность предприятия на всех его этапах: от предотвращения остановки работы оборудования и стагнации снизу до принятия решений и планирования сверху.

Основные требования к таким моделям — их эффективность в решении ключевых задач и интерпретируемость рядовыми сотрудниками на предприятии. Однако сложность их понимания влечет за собой недоверие и, как следствие, снижение эффективности: не используются результаты прогнозирования и аналитики, работа возвращается к старым сценариям. 

Особенности математических моделей от Factory5

Целесообразность и эффективность прогнозной модели является главной задачей для Factory5. Мы разработали свой подход и называем такие модели МХ-моделями, от англ Mathematics & Experience — «математика и опыт». Разработка МХ-моделей основана на математической интерпретации физики процессов в системе и статистическом описании ее работы. 

Поведение объектов моделируется с учетом физики технологических процессов. Мы учитываем характер и особенности работы каждого узла оборудования и их взаимосвязи. Например, анализ данных от маслонасоса дизельного двигателя может показать, что есть корреляция (взаимосвязь) между давлением на выходе и частотой вращения вала. Без знания конструкции насоса и принципа его работы, только с помощью аналитики данных можно сделать ложный вывод о том, что частота вращения зависит от давления. На самом деле насос приводится во вращение валом двигателя: чем быстрее вращается вал, тем выше давление. Это достаточно простой пример, но он наглядно показывает подход Factory5.

Если для работы модели нужен параметр, который не измеряется, его можно вычислить. Для этого используется «виртуальный» датчик. Например, для прогнозирования отказов электродвигателя нужна температура его обмоток. Ее можно вычислить по данным с датчиков тока, напряжения и частоты вращения. Такой расчет невозможен без МХ-подхода.

Оборудование бывает уникальным и сложным, часто каждый его узел имеет особое значение. Поэтому важно выбирать метод математического анализа, подходящий для конкретного типа оборудования на производстве, его ключевых процессов и подсистем внутри. 

Специалисты Factory5 применяют логистическую и линейную регрессию, кластеризацию, метод опорных векторов и другие. В результате получается достичь высоких показателей оценки технического оборудования и точности прогноза отказов. 

Как MX-модель прогнозирует техническое состояние оборудования

При разработке МХ-модели главное — из всех переменных переменные, которые лучше всего характеризуют техническое состояние объекта. В машинной обучении их называют признаками. Признаком может быть как конкретный параметр, измеряемый датчиком — давление, так и производная от него величина — частота превышения заданного порога давления.

 МХ-модель выявляет аналитические и статистические зависимости входных параметров, получаемых с датчиков. На основе этих зависимостей вычисляет значение искомого выходного параметра.
Модель сравнивает расчетное значение параметра с реальным и находит отклонения, которые выходят за допустимые границы. По величине и динамике этих отклонений, модель вычисляет остаточный ресурс и прогнозирует будущее состояние оборудования.

Без имени-1.png

Любой инструмент, который внедряется на предприятии должен приносить ему пользу. Эффект от внедрения предиктивной аналитики во многом зависит от встраивания ее в существующие бизнес-процессы. Но он не достижим без качественной прогнозной модели. Оценивать качество МХ-моделей Factory5 помогают критерии точности (accuracy) и полноты (recall). Точность отвечает на вопрос «в каких случаях модель предсказала отказ, а его не было?», а полнота – «в каких случаях модель не предсказала отказ, а он случился?» Выбор критерия зависит от конкретного проекта. Например, для критичного оборудования важно не пропустить отказ, поэтому более весомым будет параметр полноты. Эти критерии выбираются в самом начале разработки модели с учетом целей внедрения.

Практическая значимость предиктивной аналитики и моделей

Как было сказано выше, математические модели — это инструмент системы прогнозирования. Он безусловно необходимый, но еще недостаточный, чтобы внедрить предиктивную систему на предприятии. Для целостности результата нужно подключиться к источникам данных, обработать их для корректной работы модели, а также вывести результат анализа специалистам. Эти задачи решаетF5 PMM (Predictive Maintenance & Monitoring)— система мониторинга и технического состояния. F5 PMM создана на базе собственной разработки Factory5 — технологической платформы Factory5 для создания бизнес-приложений по анализу данных.

Для наглядности в Factory5 проходят демонстрационные консультации: наши специалисты знакомят топ- и middle-менеджмент с этапами внедрения МХ-моделей и релевантными кейсами. Мы приветствуем не только теоретический подход, но и практический. Factory5 оказывает сопровождение на всех этапах, помогая предприятиям постепенно переходить от экстенсивного развития к интенсивному и внедрять инструменты цифровой трансформации.