汽车制造业能耗分析及故障预测成功事件
发布时间：2021-12-17 17:32:12 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：客户背景 XX汽车制造公司，成立于2003年，位于武汉，主营开发、设计、制造、销售汽车及汽车零部件（包括新能源汽车及其电池、电机、整车控制技术）、电子电器、金属机械、铸金锻件、粉末冶金、设备、工具和模具；进出口业务。 面临的挑战 客户本身是老牌汽车
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客户背景 XX汽车制造公司，成立于2003年，位于武汉，主营开发、设计、制造、销售汽车及汽车零部件（包括新能源汽车及其电池、电机、整车控制技术）、电子电器、金属机械、铸金锻件、粉末冶金、设备、工具和模具；进出口业务。 面临的挑战 客户本身是老牌汽车制造企业，在汽车制造行业有着不错的口碑，但是同样的，多年的生产制造经验下，也面临着比较大的挑战，尤其是在信息科技如此飞速发展的今天。 生产、设备等能耗相关的数据量太大，很难进行人工分析。 对于异常点的定义不是很明确，同时难以确定异常程度，更无法找到能耗优化的机会。 专业的分析人员，也很难找到能耗异常点与设备、生产之前的关系。 解决方案 慧都大数据分析平台下的能耗异常值分析解决方案。 慧都能耗异常值分析，从数据收集、数据探索、数据分析应用，给客户提供端到端的解决方案。搭建完整的设备能耗数据分析体系，构建预测分析模型，为企业生产过程中的能耗异常点处理提供决策支持。帮助用户找到能耗异常点，挖掘能耗异常值根因，显著降低能耗。 案例详细介绍 XX汽车制造公司在整车生产过程中将会产生巨量数据，包括能耗数据、生产数据、环境数据等，这些数据中蕴藏了巨大的价值，包括产品故障、生产优化的目标都可以从数据中进行挖掘。客户需要我们对能耗和生产数据进行挖掘，找出异常点，希望分析出节约能耗的方向，并且对生产过程中的故障进行预测。 慧都能耗异常值分析，为XX汽车制造公司提供咨询、调研、研发、实施、维护一整个环节的完善服务。 数据探索：耗电分析、耗水分析、耗时分析等 数据处理：基于耗电、耗水、耗时数据进行处理，找到数据的异常点，对异常点进行分析。 图1 识别时序数据中的异常点 图2 识别能耗时序数据的拐点 经分析发现，很多设备在非工作时间依然开机，如果关机，电泳和前处理阶段的节能情况如下 如果能够将某些车的前处理和电泳时间分别减少到37分钟和23分钟，在处理功率恒定的情况下，分别将会节约能耗3.23%和6.30%。 用Qlik进行数据探索分析——耗能分析 成功交付 慧都能耗异常值分析解决方案从2018年11月开始导入实施，项目团队结合客户现场生产情况通过和客户详细沟通斟酌，实施团队驻场开发经过接近半年的共同努力，最终于2019年3月项目经培训后成功交付。 客户表示，应用后效果显著： 人工判断异常准确率为50%，方案优化之后，可以提高到83%。 人工判断异常平均时间为10分钟，方案实施之后，只需要100ms。 方案实施后，前处理节能3.23%。 方案实施后，电泳节能6.30%。  （编辑：开发网_开封站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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