Divis intelligent solutions GmbH - PDF ingyenes letöltés
divis intelligent solutions GmbH Bevezető előadás 2015 Prof. Dr. Thomas Bäck, vezetői dipl. Ing. Frank Hebel, tanácsadás és értékesítésmenedzsment
Helyszínek Hol találhat meg minket? Előzmények: - 1999 NuTech Solutions GmbH/Inc. - 2007-es átvétele a Netezza Inc. részéről - 2009-es vezetés átvétele - 2009-ben a divis alapítása - 2010-es D.O.M. Technologies - 2014-es helyszínek USA/Kanada bizalmas információk, divis GmbH 2015 2
Szolgáltatások köre Szolgáltatások köre Standard szoftver Autóipar Feldolgozóipar CPG Energy ClearVu Analytics 3.1: Adatbányászat, modellezés, optimalizálás ClearVu Global Optimizer 4.1: Nemlineáris globális optimalizálás Egyedi szoftverfejlesztés Ügyfélspecifikus teljes rendszerek fejlesztése, beleértve a GUI rendszerintegrációt, folyamatintegráció a termelési folyamatokban Specifikus adatkapcsolat integrálása Ügyfélspecifikus modulok, beleértve 24/7 Támogatási tanácsadás Szolgáltatásként Strukturált eljárás a CRISP-folyamatnak megfelelően Támogatás a mérőátalakítók kiválasztásában, az érzékelők és az adatok validálása Bizalmas információk, divis GmbH 2015 3
Miért adatvezérelt elemzés? Egy termék sok befolyásoló változóval rendelkezik Heterogén nem lineáris, összetett Sok helyi minimum/maximum Több kritériumot figyelembe vevő cél figyelembe vétele A legjobb kompromisszum keresése Gyakran kevés adatpont A kísérletek költségesek, a célkitűzések előállítása sokszor bonyolult a felhasználó számára Bizalmas információk, divis GmbH 2015 4
Eszközünk ClearVu Analytics, a modellgyár bizalmas információi, divis GmbH 2015 5
Funkcionalitás, adatbevitel 1. Mely változók írják le a célértékeimet? a) A bemenetek teljesek? b) A bemenetek egyértelműek? Határozza meg a célokat: milyen méretet kell leírni? (A kimeneti változók lehetnek: költségek, áteresztőképesség, minőség stb.) Változók kiválasztása Adatszűrés Bemeneti és kimeneti változók meghatározása Bizalmas információk, divis GmbH 2015 6
Funkcionalitás, adatkezelés a) Ellenőrizze az adatokat a mért érték tulajdonságaira, pl. B. Az érzékelők átlagolása, mozgóátlaga, reakcióideje, adatgyűjtés b) A változók állandó értékének ellenőrzése nem eredményez a modelleket. C) Az adatok zajának elsimítása Az üres adatok adatmegjelenítésének törlése A szélső értékek eltávolítása A változók karakterlánc-vezérlése Bizalmas információ, divis GmbH 2015 7
Funkcionalitás, metamodellezés Értékelje az eredményeket a) A modelleket az egyes algoritmusok rangsorolják. B) Készítsen modelleket az érzékenység elemzésére, korrelálására, az előrehaladás értékelésére c) Sok változót felismertek nem érzékenynek? Vagy akár negatív hatással? Ezután esetleg új modellezés e változók nélkül. Modell létrehozása az összes jelenlegi algoritmussal. A kiválasztott algoritmusok alkalmazása a mérési adatokhoz a) Az algoritmusokat az adatok alapján automatikusan optimalizálják Elkerülve a modell rangsorolását Érzékenység elemzése Bizalmas információk, divis GmbH 2015 8
Feltáró adatelemzési funkciók, feltáró adatelemzés a) Szórtáblák b) Dobozos ábrák elosztási elemzéshez c) Autom. Változók transzformációja d) Kiugró észlelés e) Korrelációk f) Szabadon konfigurálható Eredmények értékelése Minden aktuális módszertan Teljes jelentés Teljes irodával kompatibilis Bizalmas információ, divis GmbH 2015 9
Funkcionalitás, interaktív elemzés A modellek interaktív használata a) Mi lenne, ha megváltoztatná a bemeneti változókat b) Írja be közvetlenül a modellt valós időben, és értékelje az okot/okot c) A modellek integrálása az online folyamatba d) Támogatás a statokkal. Folyamatvezérlés offline modellalkalmazás megváltoztatja a bemeneti értékeket ok-okozati valós idejű bizalmas információk megjelenítése, divis GmbH 2015 10
Funkciók, optimalizálás a) Egy- és többkritériumos optimalizálás b) A célváltozók számára a legjobb munkapontok keresése c) A hatókör meghatározása d) A legjobb kompromisszum kiválasztása A legjobb változó beállítása Célkészlet meghatározása Célbeállítás értékmeghatározással Több szempont a Pareto-Front bizalmas információkkal, divis GmbH 2015 11
Kis részlet a példákból: Automotive Confidential Information, divis GmbH 2015 12
Bevonási folyamat autóipari bevonat/felületjavítás 1/3 Kérdések a korrózióvédelemről Az előkezelés, a tisztítás, a fürdő tulajdonságainak és összetételeinek, lúgos eloszlásának, fészkek kialakulásának hatása Rétegvastagság-képződés, optimális áram, feszültségértékek, merítési idők, optimális szárítóbeállítások Rétegvastagság-eloszlás a kritikus pontokon (élek stb.) és kiküszöböli a hibák 89,5% -át: igen nem 2 adatpont igen nem igen igen nem 3 adatpont 1 adatpont 1 adatpont igen nem 17 adatpont! igen nem 1 adatpont 1 adatpont bizalmas információ, divis GmbH 2015 13
Bevonási folyamat Gépjárművek Bevonás/felületmegmunkálás 2/3-os kemence Sütő felvillanása KTL töltőanyag Alapbevonat Átlátszó bevonat Eredmény Teljes folyamatszabályozás az egyes eszközökig Bizalmas információk, divis GmbH 2015 14
Bevonat/felületmegmunkálás 3/3 Színérték meghatározása fémes festékekhez Fémes fekete - eredeti Fémes fekete, fordított Eredmények: A pelyhek kiküszöbölhetők a meghatározásból Fémes feketék, RGB értékekkel megfordítva A pelyhek száma és mérete A pelyhek száma, mérete és eloszlása meghatározható Nézőként láthatja a tényleges színt, a fémes hatást nem veszik figyelembe Bizalmas információk, divis GmbH 2015 15
Színérték-szabályozás 1/2 A színeltérések hibajavítása Azonos színértékek eltérő fényerő-eloszlást Megállapítás: A színeltérés nem mindig a szín színeltolódása Bizalmas információk, divis GmbH 2015 16
Színérték-szabályozás 2/2 A színeltérések hibájának észlelése Eloszlás telítettsége, fényereje Bizalmas információk, divis GmbH 2015 17
Érzékelő technológia Intelligens puha érzékelők Érzékelő technológia Intelligens hangérzékelők Cél: a tényleges mért érték átalakítók fizikai függőségeinek rögzítése további érzékelők felhasználásával, a mérési hiba kompenzálása modellezéssel és a valós érték kiadása Intelligens puha érzékelő kalibrációs mérés elemzés Javítás Integrációs adatbázis Robotika Felhasználói felület Bizalmas információk, divis GmbH 2015 18
Virtuális jármű-optimalizálás Virtuális jármű-optimalizálás 1/2 Célok: Súly minimalizálás és fokozott biztonsági követelmények Paraméterek: 136 lapvastagság 47 korlátozás (különböző terhelési esetek) 180 (10 x 18) értékelés
12 napos hátsó ütközés, nagy sebességű oldalütés elülső ütközés, nagy sebességű MDO hátsó ütés, alacsony sebességű statikus dinamika első ütés, alacsony sebességű algoritmus Átl. (Kg) Max. (Kg) Min (kg) Legjobb -6,6-8,3-3,3 osztó -9,0 -13.4-6.3 Bizalmas információk, divis GmbH 2015 19
Tömeges virtuális jármű optimalizálás 2/2 divis evolúciós stratégia Kezdeti érték generálás 13,5 kg súlycsökkenés Jelentős javulás más módszerekhez képest Magasabb konvergencia sebesség A fejlesztési idő 5-ről 2 hétre történő csökkentése 180 értékelés után még van lehetőség további fejlesztésekre Bizalmas információk, divis GmbH 2015 20
Optimális ajtóbemenet 1/2 Kezdeti helyzet: Cél: A megvalósíthatósági értékelés hosszú szimulációt igényel, és megszakítja a tervezői értekezletet Interaktív megvalósíthatósági értékelés a találkozón Valódi vagy metrikus kimeneti változók Vékonyítás: Elfogadhatatlan elvékonyodású régiók Repedés: 6 metrikus tervezési paraméter repedése 1998 tervek Nyitás latin hiperkockákkal szög a 2 Keretmélység h 2 Üres határparaméterek Bizalmas információk, divis GmbH 2015 21
Optimális ajtónyitás 2/2 Könnyezés/elvékonyodás előrejelzése a geometriától függően Bizalmas információk, divis GmbH 2015 22
A befecskendező fúvóka optimális alakja 1/2 Metrikus kimeneti változók Áramlási sebesség: A turbulencia mennyiségének maximalizálása: A hatékonyság maximalizálása 8 metrikus tervezési paraméter 265 minta (latin hiperkockákkal létrehozva) Ezenkívül 61 érvényesítési terv Bizalmas információ, divis GmbH 2015 23
A befecskendező fúvóka optimális alakja 2/2 Pareto elülső rész: áramlás és örvény Bizalmas információk, divis GmbH 2015 24
MDO ASF optimalizálás 1/3 Előre optimalizált térkeret koncepció Javítás lehetséges! Célkitűzés: A szerkezeti súly minimalizálása Szabadságfokok: A lapok és profilok vastagsága Anyagjellemzők A paramétertér korlátai: Kapcsolatok Bizalmas információk, divis GmbH 2015 25
MDO ASF optimalizálás 2/3 A biztosítási káresemények összetett modellje, 2 CPU globális dinamikus merevség, vágott karosszéria, 1 CPU elülső ütközés (EURO NCAP), teljes jármű 4 CPU erőforrás értékelésenként: 7 CPU, kb. 23 óra bizalmas információ, divis GmbH 2015 26-án
Mass Mass MDO ASF optimalizálás 3/3 Start tervezés, a korlátozások megsértése Optimum (Exp. 924), érvényes Korábbi optimalizáló Súly növekedett! Optimális (376-os expozíció), érvényes súly csökkentve! Bizalmas információk, divis GmbH 2015 27
A gyártás megtervezése és optimalizálása (1/2) Megoldás Előrejelzés 4 gyártóüzem megrendelésére Optimalizálni a gyárakhoz rendelt megrendeléseket Kényelmes felhasználói felület Előnyök A megrendelések optimális hozzárendelése az üzemekhez Termelési és logisztikai költségek minimalizálása Bizalmas információk, divis GmbH 2015 28
Operatív szoftver az OCC-ben Termeléstervezés és -optimalizálás (2/2) Algoritmus: Genetikai algoritmus Növényoptimalizálás Hangya telep optimalizálása Útvonal optimalizálás Párosított optimalizálási folyamat Előny: 4% -os költségcsökkentés, évi 1 milliárd USD energiaszámla Megoldás mérlegelése több helyszínen Optimális átfogó megoldás a különböző helyszínek egyedi szolgáltatásait figyelembe véve Bizalmas információk, divis GmbH 2015 29
Minőségi ellátási lánc optimalizálás A logisztikai lánc aknák, vasutak, kikötők általános optimalizálása Célok: A termelés maximalizálása A termékminőség optimalizálása Robusztus vonatút-tervezés (megszakítások!) 100 0 75 w = 0,99 0,950 Szállított tonnatartalom 0,940 170 000 175 000 180 000 185 000 190 000 195 000 200 000 Bizalmas információ, divis GmbH 2015 30
Szállítási menetrend optimalizálása 20+ csővezeték (> 11 000 km) 300+ termék 100+ szállítmányozó 20+ tartálytelep 800 000+ m3/nap Kapacitás 1500+ tétel havonta Eredmények: Automatikus menetrendkészítés Optimális menetrend Nagy rugalmasság (dinamikus) A szolgáltatás javítása (ratifikálhatóság) ) Bizalmas információk, divis GmbH 2015 31
Karbantartás optimalizálása Prediktív karbantartás a dinamikus karbantartási tervek bemeneteként Hibaprognózisok, géphiba-előrejelzések a hiba időtartamával, költségelemzés a meghibásodáshoz Erőforrás-tervezés A szállítás és a megrendelés feltételeinek figyelembevétele Bizalmas információk, divis GmbH 2015 32