Is Predict
AI智能預測分析軟件
Is Predict故障預測
Is Predict 預知性智能科技是工業4.0所具備的前沿科技成果，已有多年的實踐應用經驗，是西門子、SAP合作伙伴，獲得美國GARTNER最佳創新大獎。其核心技術是人工智能自學習。能預測性分析及控制、了解機器的運行及操作者行為的過程、根據動態變化靈活調節、在復雜的系統中仍能保持高精度、適應不同數據類型。
案例分享
一.案例單位介紹
DB Cargo 德國聯邦鐵路公司
?主要業務
歐洲以及亞歐大陸之間的大宗貨物運輸和客運。2019年7月，發布2019《財富》世界500強：位列208位。 其屬下公司DB Cargo Eurasia是營運連接漢堡的上海快線，是中國和德國之間新走廊的開始。
?合作目標
◇發現引擎運行時的異常狀況
◇預測引擎失效，提前進行維護
◇找出導致引擎失效的原因，便于后期更改設計
二.DB Cargo所遇問題：減低火車引擎失效的影響
?分析對象
◇火車頭可牽引3000噸的貨物
◇一個火車頭由4個引擎組成，可提供6000KW的功率
◇齒輪或鏈接件的失效會導致引擎的失效
◇火車頭的維護和保養只能在DB Cargo自己的維修保養站進行
一個引擎失效的直接損失約為200,000歐元，但預防性維護措施可將維修成本降低到正常的引擎損壞成本的10％以下。
?痛點
◇失效維護費用
◇替代火車的運輸費用和時間
◇火車停運時間損失
◇運輸不及時送達
◇客戶抱怨
采取了幾項措施，即與機車供應商進行的研究，沒有發現預期的可靠損壞跡象
三.故障診斷和分析過程：分析現有診斷數據：
?分析手段
◇分析現有診斷數據；
◇確定組件失效可以通過溫度變化偵測
◇進一步采取超聲分析
◇與供應商一起分析失效
只依靠引擎和齒輪箱發熱的變化，會得出誤導的訊息實際上，很難可靠的預測失效的發生
需要更多維度的數據(流程、磨損...)和配置復雜的模型去分析
四.故障診斷和分析過程：ISPredict目標與數據：
?ISPredict 的目標
◇從引擎齒輪的數據中以人工智能科技尋找異常狀況訊息
◇預知失效：提早作出維修計劃
◇發掘影響因子：提供給可靠性設計
?ISPredict 的數據
◇總共890個數據，包含了診斷、分析、故障信息等等
◇都是間斷數據，而非連續數據
◇總能從數據中發現異常，關鍵是辨別導致異常發生的原因，例如是磨損/退化導致、或是突然失效導致或是過程導致的等等，需要建立一個合適的模型
五.故障診斷和分析過程：ISPredict目標與數據：
?ISPredict數據分析結果：發現了異常
◇在故障發生前3個星期（7月底），2號引擎就發生了失常，但直到9月份才發生了失效。
六.ISPredict交付的成果：
1.可將現有的預防性超聲波技術方法與故障預測相結合，以用于故障提前發現
2.通過自學習算法，故障預測可適用于各種不同工況，不同客戶習慣
3.節約了數據分析師的工作和失效后補救成本，為企業帶來了效益
?故障預測
提前3周的故障預測可以實現有效的維護計劃流程
?分析時機
根本原因分析不在故障發生時，而是在導致未來故障發生的時候
?改進因素
找出8種可改善機械運行過程的影響因子
?自學習算法
自學習算法了解機車行為以及其它機車工作的變化
