Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Machine learning - Plantyst

453 views

Published on

The presentation created for Machine Learning MeetUp 12.11.2014.

Published in: Data & Analytics
  • Be the first to comment

Machine learning - Plantyst

  1. 1. Analýza dat z výroby ve velkém - výzva pro machine learning? Roman Čapek 12.11.2014
  2. 2. Kdo jsme a co je naším cílem • Jsme startup, chceme dělat věci jednoduše, lidsky a hlavně pro lidi • Primárním cílem je zvyšování efektivity výroby • Žádné ruční reporty a jiné zdržování • Místo toho jen přesný obraz reality – monitoring výroby • Řešení Plantyst = synergie HW + SW + metodika • HW = sensor, box, přenos dat • SW = uložení (cloud), analýza (cloud) a prezentace dat (web) • Metodika = jak správně podporovat lidi ve výrobě Analýza výrobních dat 1/7Roman Čapek – Plantyst
  3. 3. K čemu je monitoring výroby? Jak rychle jede toto auto? Dojede k domu včas? Nepřekračuje povolenou rychlost? Analýza výrobních dat 2/7Roman Čapek – Plantyst
  4. 4. K čemu je monitoring výroby? A teď? Analýza výrobních dat 2/7Roman Čapek – Plantyst
  5. 5. Co už máme – monitoring výroby • Měříme rychlost produkce, data sbíráme a dlouhodobě archivujeme • Pro každý měřený bod (stroj) máme časovou řadu rychlosti Analýza výrobních dat 3/7Roman Čapek – Plantyst
  6. 6. Co už máme – monitoring výroby • Počet pulzů za každých 10 vteřin (umíme i po 1 vteřině) – raw data • Agregace do větších časových úseků – minuty, hodiny, dny, měsíce • Data jsou archivována – u některých strojů máme i 2 roky dat Analýza výrobních dat 3/7Roman Čapek – Plantyst
  7. 7. Co už máme – monitoring výroby Některé stroje jedou opravdu se strojovou přesností Analýza výrobních dat 3/7Roman Čapek – Plantyst
  8. 8. Co už máme – monitoring výroby Některá data nejsou tak „hezká“ Analýza výrobních dat 3/7Roman Čapek – Plantyst
  9. 9. Co už máme – monitoring výroby Někdy je to jen „teď úder, … , teď úder, …“ Analýza výrobních dat 3/7Roman Čapek – Plantyst
  10. 10. Co už máme – monitoring výroby A někdy je to „jede/nejede“ s dlouhou časovou konstantou Analýza výrobních dat 3/7Roman Čapek – Plantyst
  11. 11. Kam chceme směřovat vývoj • Automatická analýza dat – co, kdy, jak, proč, predikce • Identifikace důležitých (atypických) úseků dat • Nalezení skrytých závislostí • Poslední páteční směna má většinou nízkou efektivitu • V zimních měsících je produkce u pecí vyšší • Když hraje Sparta, dochází příliš často k výpadkům na lince 1 • Frantovi vyhovují noční směny Analýza výrobních dat 4/7Roman Čapek – Plantyst
  12. 12. Jak na to? Analýza výrobních dat 5/7Roman Čapek – Plantyst
  13. 13. Pokus první – machine learning • (Možné) výstupy: • identifikace atypických úseků • analýza závislostí – co má vliv na co • ... představivosti se meze nekladou • Vstupy: • časové řady v délce jednotek až desítek měsíců (jednotky milionů vzorků) • to samozřejmě zahrnuje přesnou časovou stopu (rozlišení až na vteřiny) • dále doplnit dle vlastního uvážení o počasí, příliv a odliv, zápasy NHL… Analýza výrobních dat 6/7Roman Čapek – Plantyst
  14. 14. Co je tedy cílem této prezentace? • Pro vás: • Motivovat chytré hlavy reálnou výzvou • Podnítit chuť podílet se na řešení zajímavé úlohy • Pro nás: • Získat zpětnou vazbu k našim nápadům • Vytvořit si lepší představu o možnostech použití machine learningu Analýza výrobních dat 7/7Roman Čapek – Plantyst
  15. 15. Kontakt • Dávala vám prezentace smysl, našli jste se v ní? • Máte dojem, že víte jak nastíněnou úlohu řešit? • Chybělo vám něco a chtěli byste vědět víc? • Nebo vám připadá, že jsme spadli z višně? Nebojte se ozvat! roman.capek@plantyst.com http://plantyst.cz/o-nas/
  16. 16. Vize do budoucna (když to s ML vyjde…) • Identifikace důležitých úseků expertem – mistr ve výrobě • Anotace dat – textový popis důvodů některých úseků dat • Propojení s daty z ERP systému – údaje o zakázkách a podobně • Automatický výpočet doby zpracování na základě několika parametrů • Rozšíření o monitoring akcí uživatelů v systému • Automatická personalizace dle historie Analýza výrobních dat ARoman Čapek – Plantyst

×