Divisinteligent solutions GmbH - завантажити безкоштовно PDF
divis intelligent solutions GmbH Вступна презентація 2015 р. проф. д-р Томас Бек, менеджер з питань інженерії Франк Хебель, консалтинг та управління продажами
Місцезнаходження Де ви можете нас знайти? Історія: - 1999 NuTech Solutions GmbH/Inc. - Поглинання Netezza Inc. 2007 р. - Поглинання управління 2009 р. - Заснування підрозділу 2009 р. - Поглинання D.O.M. 2010 р. Technologies - 2014 місцезнаходження США/Канада Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 2
Спектр послуг Спектр послуг Стандартне програмне забезпечення автомобільної переробної промисловості CPG Energy ClearVu Analytics 3.1: Видобуток даних, моделювання, оптимізація ClearVu Global Optimizer 4.1: Нелінійна глобальна оптимізація Розробка спеціального програмного забезпечення Розробка специфічних для клієнта повних систем, включаючи інтеграцію системи графічного інтерфейсу користувача, інтеграцію процесів у виробничі процеси Інтеграція конкретного з'єднання даних Модулі, що відповідають замовнику, включаючи 24/7 Консультації з питань підтримки Як послуга Структурована процедура відповідно до процесу CRISP Підтримка у виборі вимірювальних перетворювачів, датчиків та перевірки даних Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 3
Чому аналіз на основі даних? Продукт має багато змінних змінних Неоднорідні, нелінійні, складні Багато місцевих мінімумів/максимумів Багатокритеріальний цільовий розгляд Пошук кращого компромісу Часто мало точок даних Експерименти є дорогими, виробничі роботи з цільовим аналізом та оптимізацією даних часто ускладнюються для користувача Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 4
Наш інструмент ClearVu Analytics Конфіденційна інформація фабрики моделей, divis GmbH 2015 5
Функціональність, введення даних 1. Які змінні описують мої цільові значення? а) Чи введені дані повні? б) Чи чіткі входи? Визначте цілі: який розмір слід описати? (Вихідними змінними можуть бути: витрати, пропускна здатність, якість тощо) Вибір змінних Фільтрування даних Визначення вхідних та вихідних змінних Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 6
Функціональність, попередня обробка даних a) Перевірте дані на наявність властивостей виміряних значень, наприклад B. Усереднення, ковзне середнє, час реакції датчиків, збір даних b) Перевірка змінних на постійні значення не дає ніяких результатів для моделей c) Згладжування шуму даних Очищення візуалізації даних для пропусків Видалення викидів Строковий контроль змінних Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 7
Функціональність, метамоделювання Оцініть результати a) Моделі підлягають ранжируванню за окремими алгоритмами b) Створюють аналізи чутливості моделей, кореляції, оцінюють прогрес c) Чи багато змінних визнано нечутливими? Або навіть з негативним впливом? Тоді можливо нове моделювання без цих змінних. Створення моделі з усіма поточними алгоритмами. Застосування обраних алгоритмів до даних вимірювань a) Алгоритми автоматично оптимізуються на основі даних b) Дані підлягають 10-кратній перехресної перевірки для надійних результатів c) Не потрібно перетренування, перенавчання, навчання напам'ять Аналіз чутливості, що уникає ранжування моделей, конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 8
Функціональні можливості аналізу дослідницьких даних, аналіз дослідницьких даних a) Діаграми розсіяного типу b) Ділянки вікон для аналізу розподілу c) Автоматична трансформація змінних d) Виявлення вибуху e) Кореляції f) Безкоштовна конфігурація Оцінка результатів Усі поточні методології Повна звітність Повністю сумісна з офісом конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 9
Функціональні можливості, інтерактивний аналіз Інтерактивне використання моделей a) Що робити, якщо змінити вхідні змінні b) Ввести модель безпосередньо в реальному часі та оцінити причину/наслідок c) Інтеграція моделей в онлайн-процес d) Підтримка статистики. Управління процесом офлайн модель застосування зміна вхідних значень причинно-наслідковий ефект відображення конфіденційної інформації в реальному часі, divis GmbH 2015 10
Функціональність, оптимізація a) Одномісна та багатокритеріальна оптимізація b) Знайдіть найкращі робочі точки для цільових змінних c) Вкажіть сферу дії d) Виберіть найкращий компроміс Найкраща настройка змінної Визначте цільову формулю Цільову задачу із специфікацією значень Багатокритеріальність із Pareto-Front Confidential Information, divis GmbH 2015 11
Невеликий уривок із прикладів Автомобільна конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 12
Процес нанесення покриття автомобільне покриття/доопрацювання поверхні 1/3 Питання про захист від корозії Вплив попередньої обробки, очищення, властивостей та композицій ванни, лужного розподілу, формування гнізд Формування товщини шару, оптимальний струм, значення напруги, час занурення, оптимальні настройки Розподіл товщини шару в критичних точках (краях тощо) Пояснення результату та усуває 89,5% помилок: так ні 2 точки даних так ні так так ні 3 точки даних 1 точка даних 1 точка даних так ні 17 точок даних! так ні 1 точка даних 1 точка даних конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 13
Процес нанесення покриття Автомобільне нанесення покриття/обробка поверхні 2/3 піч Духовка духової шафи KTL наповнювач базове покриття прозорий шар Результат Повний контроль процесу до окремих пристроїв Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 14
Покриття/оздоблення поверхні 3/3 Визначення значення кольору для металевих фарб Чорний металік - оригінальний Металево-чорний, перевернутий Результати: Хлопчики можуть бути виключені з визначення Металево-чорні, перевернуті зі значеннями RGB Кількість та розмір відшарувань Кількість, розмір та розподіл відшарувань можна визначити Як переглядач ви можете побачити фактичний колір, металевий ефект не враховується Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 15
Контроль значення кольору 1/2 Виявлення помилок кольорових відхилень Однакові кольорові значення різний розподіл яскравості Знахідка: Колірне відхилення - це не завжди кольоровий дрейф кольору Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 16
Контроль значення кольору 2/2 Виявлення помилок відхилень кольору Насиченість розподілу, яскравість Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 17
Технологія датчиків Інтелектуальні м'які датчики Технологія датчиків Інтелектуальні м'які датчики Мета: реєструвати фізичні залежності датчиків фактичної виміряної величини за допомогою додаткових датчиків, компенсувати помилку вимірювання за допомогою моделювання та виводити реальне значення Інтелектуальний м'який датчик Калібрування Аналіз вимірювань Корекція Інтеграція База даних Роботика Інтерфейс користувача Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 18
Оптимізація віртуального автомобіля Оптимізація віртуального автомобіля 1/2 Цілі: Мінімізація ваги та підвищення вимог безпеки Параметри: 136 товщини аркуша 47 обмежень (різні випадки навантаження) 180 (10 x 18) оцінок
12-денний удар іззаду, боковий удар із високою швидкістю, фронтальний удар із високою швидкістю, удар із задньої сторони MDO, низька швидкість статичної динаміки, фронтальний удар, низька швидкість Алгоритм Сер. (Кг) Макс. (Кг) Хв. (Кг) Найкраще -6,6-8,3-3,3 ділення -9,0 -13,4-6,3 Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 19
Масова віртуальна оптимізація транспортного засобу 2/2 поділ стратегії еволюції Початкове значення Значення 13,5 кг Зниження ваги Значне поліпшення порівняно з іншими методами Більша швидкість збіжності Скорочення часу розробки з 5 до 2 тижнів Після 180 оцінок потенціал для подальших удосконалень ще є Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 20
Оптимальний вхід у двері 1/2 Початкова ситуація: Ціль: Техніко-економічна оцінка вимагає тривалого моделювання та перериває проектну зустріч. Інтерактивна оцінка техніко-економічного обгрунтування на нараді Реальні або метричні вихідні змінні Витончення: Регіони з неприпустимим витонченням Розтріскування: тріщини 6 метричних параметрів проектування 1998 Дизайн Відкриття, створене латинськими гіперкубами кут a 2 Глибина кадру h 2 Пусті параметри меж Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 21
Оптимальний вхід у двері 2/2 Прогноз тріщин/витончень залежно від геометрії Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 22
Оптимальна форма нагнітального сопла 1/2 Метричні вихідні змінні Швидкість потоку: Максимізація величини турбулентності: Максимізація ефективності 8 метричних параметрів конструкції 265 конструкцій (створених з латинськими гіперкубами) Додатково 61 проект перевірки Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 23
Оптимальна форма інжекційного сопла 2/2 фронт Парето: потік і турбулентність Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 24
Оптимізація MDO ASF 1/3 Концепція попередньо оптимізованого космічного кадру Можливе вдосконалення! Завдання: Мінімізація конструктивної ваги Ступені свободи: Товщина листів та профілів Характеристики матеріалу Обмеження простору параметрів: Зв'язки Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 25
MDO ASF Optimization 2/3 Дисципліни збитків щодо страхових збитків, модель компонентів, глобальна динамічна жорсткість 2 процесорів, обрізаний корпус, 1 аварія переднього процесора (EURO NCAP), комплектний транспортний засіб 4 ЦП на оцінку: 7 процесорів, приблизно 23 години конфіденційної інформації, divis GmbH 2015 26-й
Маса Маса MDO Оптимізація АЧС 3/3 Розпочати проект, порушені обмеження Оптимум (Досвід 924), дійсний Попередній оптимізатор Вага збільшена! Оптимальний (досвід 376), допустима вага знижена! Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 27
Планування та оптимізація виробництва (1/2) Рішення Прогноз замовлень на 4 виробничі заводи Оптимізація розподілу замовлень на заводи Комфортний користувальницький інтерфейс Переваги Оптимальне призначення замовлень на заводи Мінімізація виробничих та логістичних витрат Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 28
Операційне програмне забезпечення в OCC Планування та оптимізація виробництва (2/2) Алгоритм: Генетичний алгоритм Оптимізація заводу Оптимізатор колонії мурашок Оптимізація маршруту Зв’язаний процес оптимізації Перевага: Зниження витрат на 4%, річний рахунок за енергію в розмірі 1 млрд. Доларів Рішення розгляду декількох місць Оптимальне загальне рішення з урахуванням окремих послуг різних місць Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 29
Якісна оптимізація ланцюга поставок Загальна оптимізація логістичного ланцюга шахт, залізниць, портів Цілі: Максимізація виробництва Оптимізація якості продукції Надійне планування маршруту поїздів (зриви!) Оптимізація плану технічного обслуговування 1000 MCO - Rel 2.0 2008 Запаси 0,990 0,980 0,970 0,960 w = 0,2 w = 0,3 w = 0,4 25 50 100 0 75 w = 0,99 0,950 Відвантажена тоннаж 0,940 170 000 175 000 180 000 185 000 190 000 195 000 200 000 Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 30
Оптимізація графіку транспорту 20+ трубопроводів (> 11000 км) 300+ товарів 100+ вантажовідправників 20+ цистерн 800000+ м3/день Продуктивність 1500+ партій на місяць Результати: Автоматичне створення графіку Оптимальні графіки Висока гнучкість (динамічна) Покращення обслуговування (раціональність ) Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 31
Оптимізація технічного обслуговування Прогнозне технічне обслуговування як вхідні дані для динамічних планів технічного обслуговування Прогнози несправностей, прогнози відмов машини з тривалістю несправності, аналіз витрат на несправність Планування ресурсів Розгляд умов постачання та замовлення Конфіденційна інформація, divis GmbH 2015 32