魏德米勒工业生产剖析：集计算机科学与专业技能于一体化

加工厂和机器设备中布署了很多的控制器用以纪录统计数据。假如剖析恰当，这种统计数据会在改善生产制造加工工艺及保证生产制造品质等层面造成极大的使用价值。

因此，魏德米勒工业生产剖析单位与顾客紧密配合，开发设计需要的数据统计分析实体模型。

人们从加工厂和机器设备中获取各种统计数据非空子集，例如溫度、工作压力、耗能和震动，称作“特点”，并应用人工智能技术（AI）对其评定。以前的工作经验说明，大部分加工厂和机器设备早已纪录了所有关键统计数据，无须增加控制器。真实的挑戰来源于于找到统计数据身后的掩藏信息内容和他们中间的相关关系，而这更是魏德米勒工业生产剖析单位善于的。

出现异常检验和归类 

出现异常归类的工作中，是将已鉴别的统计数据误差按关键水平开展归类，关键出现异常因此是造成机械故障的缘故。拥有这种信息内容的輔助，机器设备作业者能够迅速地解决难题，乃***能够鉴别潜在性常见故障。那样的迅速确诊方法能够降低关机時间、控制成本并提升生产能力。

“特点”工程项目鉴别繁杂方式

“特点”工程项目是开发设计靠谱人工智能技术实体模型的关键技术性，该方式从***测量统计数据中找到繁杂的统计分析关联性。比如，以便找到那样的统计分析有关，能够用相关系数表达在过段时间内2个或好几个“特点”的关系转变。大数据工程师会依据机器设备的历史记录来开发的“特点”。与仅应用原始记录对比，那样做能够更靠谱地鉴别出现异常情况。比如，根据震动***测量或頻率变换得到的高频率数据信号，能够应用场景数学建模模型溶解到相对的不一样频率段上。人工智能技术实体模型从机器设备的一切正常个人行为中学习培训数据信号的频率段特点，对比于仅应用未溶解的初始数据信号，可尽快分折常见故障概率。

各行业专业知识的非空子集

统计数据非空子集务必依据实际的设备或加工工艺多方面表述和评定，因而“特点”工程项目必须全方位的运用专业知识。不论是大数据工程师的专业技能，還是机械工程师或设备实际操作工作人员的运用专业知识，针对找到实际上解决方法尤为重要。只能运用权威专家能够评定1个统计数据出现异常是不是意味着了设备常见故障，在运用权威专家的协助下，大数据工程师能够创建***鉴别一切正常运作和出现异常的优化算法。

现阶段，人工智能技术实体模型早已运用于很多行业，比如包装机、添充技术性、原材料解决及其自动化技术。魏德米勒应用场景这种数据模型向客户出示合适的订制化手机软件，协助客户不断检测机器设备运作状况、作出分折，并将统计数据和剖析結果数据可视化展现。UI权威专家设计方案订制的操作界面，便于每一客户都能得到两者之间主要用途相符合的解决方法。

针对机器设备历史记录中未包含的出现异常或常见故障，人工智能技术实体模型在运作之初是没法叙述和分折的。因而，客户能够根据升级学习培训统计数据、拓展手机软件控制模块来逐步完善工业生产剖析控制模块。或许，魏德米勒大数据工程师会按客户需要出示适用协助。

特点”工程项目助推取得成功

“特点”工程项目是工业生产剖析解决方法取得成功的重要，魏德米勒将运用专业知识与计算机科学紧密结合。因为人工智能技术实体模型的自觉性，机械工程师和机器设备作业者不必泄漏其技术专业行业专业知识，只能明显提升设备英文。

推荐阅读：

电压互感器的性能要求

箱变怎样配备

怎么提高齿轮泵的使用寿命