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业务目标:

对于许多OEM制造商或拥有独立生产线的客户,业务目标是提高整体设备的有效性,这不仅定义了生产数量损失对产品的影响,还定义了生产质量损失对产品的影响,这可能会导致巨大的返工。

业务问题/机会:

对OEE(整体设备)的主要影响因素有效性)在这一行中,2018世界人工智能大会,是由于技术原因,或由于影响机器OEE的另一种停机类型的操作后果而导致的计划外设备停机。向预测性维护的转变将使维护工程师将注意力转移到实现更高的设备运行时间上,云服务器服务好,将计划性维护减少到基于生产机器和流程的早期警告而设计的增加运行时间的任务上。

作为现成部署解决方案而构建的资产范围:

基于用户围绕关键绩效指标的要求得到初始数据分析、数据准备和机器学习算法,用于识别影响或导致停机的特征的

异常值/异常模式识别是指能够调用潜在的排序,在此基础上有发生故障的可能性基于异常记录和事务历史的组合预测故障

目标是让SAP Data Intelligence提供的解决方案不仅作为数据编排产品,而且作为基于AI/ML的处理程序,可以解决上述情况。

复杂性:

项目的复杂性不仅仅是建立预测模型,但也能够使用SAP DI管道进行数据处理,其中使用基于R的脚本和标准运算符获得所需的输出,然后将其作为输入输入输入到ML场景管理器。

解决的关键绩效指标:

而OEE是工厂管理用来评估的关键指标工厂和工厂设备的生产率。OEE受到3个关键损失的影响

(a)停机损失-机器意外停机和停止生产

(b)质量损失-生产不良零件减少总产品(产量)和增加废品

(c)速度损失-生产线或设备因瓶颈或故障而不能生产目标数量的零件较慢的手动进给

因此,主要的关键绩效指标是如何根据其他影响因素预测设备故障和潜在停机时间,以确保OEE可以临时完成?

我们利用了IBM的数据科学基础方法来交付这个用例

IBM数据科学基础方法

在我们深入了解DI和SAC中解决方案的细节之前,让我们看一下利用

PdMS和SAP DI/HANA/SAC的解决方案体系结构

该解决方案不仅利用SAP HANA as DB以及SAP DI、SAP SAC,而且还利用处理到SAP MII的机器层数据实现了一个用例,并从那里将相同的数据推送到基于SAP IOT的系统中这些数据被处理到SAP PDMS中,以便利用"自动异常检测"技术进行异常检测。

请继续关注后续博客,以获得有关PDMS使用的更多详细信息以及与SAP data Intelligence相比的优缺点。

回到解决方案,让我们快速回顾一下SAP DI管道以满足需求:

我们开发了三个图形/管道,它们消耗数据、转换数据并按照POC要求存储在数据库或数据湖中。我们尝试使用不同的操作符从建模角度展示DI的全部功能。

我们的数据智能图可以从任何SDL(在我们的例子中是AWS S3)读取非结构化数据。通过使用Python操作符,软件企业管理,将非结构化数据转换为结构化格式(.csv),以便进一步处理。我们使用HANA DB作为暂存来存储转换后的结构化数据,并使用相同的HANA表按照预定义的业务逻辑来转换数据。基于流水线docker图像的R脚本运算符,用于将十六进制的数值转换为十进制,以备最终数据准备。

最终输出将存储在HANA DB中。SAP MII将使用相同的数据通过SAP Leonardo推送SAP PDMS以生成异常分数。

DI管道快照

PDMS相关输出流到HANA DB

要了解更多关于管道的技术细节,请阅读我们的下一篇博客。

SAP PDMS数据只能由API使用。DI有很多预定义的操作符来使用结构化格式(JSON,.CSV)的API数据。我们没有使用任何预定义的DI操作符,而是使用了一个python脚本,它不仅读取API数据,还将数据直接存储在hanadb中。Python脚本依赖于Docker映像,Docker映像安装了所需的库。

基于Python的流用于读取基于API的数据

用于序列和分类相关数据处理的DI管道

管道的技术细节将在我们的下一个博客中提供

使用的关键DI功能:

关键要点:

可以执行管道一步一步地调试。

现在我们已经回顾了DI管道相关的工作,让我们完成SAP DI ML Scenario manager的流程:

一旦数据准备好并保存在HANA数据库中,我们就通过机器学习Scenario manager使用Jupyter笔记本创建机器学习(ML)实验。我们使用Python生产者模板图来读取数据(来自HANA表),训练并最终在这些数据的基础上生成模型。保存度量以检查模型的性能,保存模型工件以推断新数据。下面详细介绍了3ml用例。

检测异常电压和电流读数

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