設備故障使工業部門陷入癱瘓，導致重大生產損失和計劃外停機。對于世界各地的加工制造商來說，這些損失每年高達數十億美元。例如，一條關鍵的傳送帶在中途停止運行，可能會迫使整條工廠生產線閑置數小時，從而可能使整個供應鏈陷入困境。

幸運的是，現代機器學習 (ML) 提供了一個突破性的解決方案。通過分析大量傳感器數據，ML 算法可以在故障和積壓發生之前預測故障和積壓，從而實現主動維修并大幅減少停機時間。但這還不是全部，ML還揭示了生產數據中隱藏的模式，優化了流程，減少了浪費，提高了整體效率。

在組織能夠釋放機器學習的全部潛力之前，他們必須從掌握團隊合作的基本組成部分開始。為了建立準確且有影響力的模型，對工業設備復雜性有深刻理解的數據科學家和領域專家必須建立合作伙伴關系。這種合作將工廠車間的知識轉化為數據語言，推動 ML 解決方案取得成果。

克服傳統工業數據的短板

利用 ML 洞察提高運營效率并非一蹴而就。第一個挑戰是理解原始工業數據。

在其原生格式中，工業數據是海量、多樣的，并且經常充斥著錯誤或不相關的信息，例如停機日志。如果沒有指導，數據科學家通常會浪費寶貴的時間和資源來篩選無關的復雜性，浪費寶貴的時間，并經常產生誤導性的模型。這就是為什么領域專家(包括工藝工程師和操作人員)在為準確模型準備數據方面至關重要，他們廣泛的工藝知識有助于確定正確的數據和相關時間段。

然而，識別正確的數據只是第一步。原始工業數據通常是混亂的，需要上下文才能理解。想象一下，在一個模型中，維護期間的溫度讀數與運行期間的溫度讀數混合在一起：這將使預測模型陷入混亂!毫無頭緒地將數據插入模型可能會造成嚴重破壞，這表明在執行分析之前清理數據并將其置于情境中的重要性。過程專家可以幫助確定這樣的注意事項，減少算法錯誤，確保一致性，并確定對模型成功最重要的特定操作條件。

數據清理完畢后，仍有許多工作要做，才能為 ML 做好準備。特征工程彌補了這一差距，需要數據科學家和流程專家的持續合作，將原始讀數轉化為直接針對當前問題的上下文見解。這些信息洞察力或 "特征 "包括統計摘要、頻率模式以及傳感器數據的其他巧妙組合，可幫助 ML 算法發現隱藏的模式，提高模型的準確性，并輔助復雜的運營決策。

在工業環境中部署 ML 模型需要的不僅僅是準確性。為了真正產生價值，模型必須易于轉移給操作員，以便在生產過程中使用。這意味著界面必須易于閱讀，清晰簡潔地呈現預測、警報和實時數據。此外，在可行的情況下，在操作界面中包括解釋，可以在最終用戶之間建立信任和理解。

此外，工業流程會隨著時間的推移而變化，而 ML 部署的成功需要使用新數據重新訓練模型以保持準確性的方法。這需要數據科學家和運營團隊之間的持續協作，以監控性能并繼續模型迭代。

高級分析增強了工業機器學習計劃

在操作工作流中構建和實施 ML 模型的許多步驟并不容易，但現代高級分析解決方案正在簡化程序，為 ML 集成到工業流程中提供整體解決方案。

這些解決方案通過實時連接多種數據源，打破了常見的工業數據混亂局面。除了聚合，這些軟件工具還能自動進行數據清理，省去了大量的人工數據處理和調節工作 (圖 1)。

圖 1：Seeq 使用一系列內置的平滑方法自動進行數據清理，以提供工廠性能的情境化圖片。例如，兩個不良溫度讀數會自動從凈化的過程變量中刪除，該變量用于建模和創建過程見解。

當流程發生變化時，這種適應性至關重要，因為它可以使 ML 模型保持最新狀態，并提供相關信息以反映當前的操作條件。例如傳送帶故障場景，高級分析解決方案使工程師能夠快速識別異常、處理不一致并立即提取有意義的信息。然后，這些高質量的數據可以為故障排除步驟提供信息，提供可操作的 ML 見解，并增強運營決策的信心。

特征工程對于機器學習在工業環境中的成功至關重要，但它需要協作。高級分析解決方案通過為不同專家的角色構建的明確策劃的用戶檔案，以及在各個運營團隊之間無縫共享發現所需的工具，有助于促進這種所需的協同作用(圖 2)。

圖 2：Seeq 可以輕松構建自動化報告和儀表板，工程師和數據科學家可以在其中與業務線和運營團隊共享他們的分析結果，從而實施 ML 以推動日常價值。

例如，Seeq 的數據實驗室使數據科學家能夠輕松部署模型，供工程和運營團隊直接使用，他們可以提供反饋以幫助完善模型。然后，預測和警報將流向 Workbench、Organizer 和外部可視化工具，這些工具通常可供管理用戶訪問。高級分析解決方案彌合了這些歷史上分離的部門，將模型轉換為強大的工具，以實現更嚴格的流程控制、運營優化和整個組織更明智的決策。

利用預測分析控制壓縮機故障

實際結果表明，高級分析解決方案可有效減少代價高昂的停機事件。例如，一家大型化工制造商深受關鍵壓縮機意外故障的困擾，他們使用 Seeq方案來識別壓縮機從一個運行周期到另一個運行周期的細微偏差。每起事故的損失估計達 100 萬美元，因此尋找一種方法來預測和預防這些故障很快就成為當務之急。

該公司開始收集大量的過程數據，但數量龐大且復雜，超過 170 個變量，因此很難從噪聲中辨別出真正的模式。傳統的分析方法無法確定可能導致故障的因素組合。

該制造商于是求助于 Seeq，利用軟件內置的 ML 工具，使其領域專家能夠在不完全依賴數據科學家的情況下解決模型開發問題。該解決方案的用戶友好界面將 ML 的強大功能直接交到了擁有全面壓縮機專業知識的工藝工程師手中，幫助縮小了中小型企業與數據科學家之間的知識差距，而這種差距在傳統分析中更為嚴重。這有助于確保預測模型包含正確的領域理解和演化。

通過利用高級分析解決方案中的專用功能，該公司將模型結果轉化為近乎實時的運營見解。這些模型關注了壓縮機參數的細微偏差，這些偏差表明出現了問題，可視化儀表板有助于及早提醒運營和工程團隊采取預防措施，以避免代價高昂的故障。這種預測性方法使團隊能夠將被動維護轉變為主動策略。

通過在故障之前解決問題，該公司大大減少了代價高昂的停機事件。先進的分析解決方案不僅提供了技術支柱，而且還提供了新的數據流暢性，使工程師能夠更好地控制設備運行狀況。

解決儀表凍結問題，優化氣體輸送

凍結的儀表威脅到石油和天然氣供應商的盈利能力，導致測量錯誤和昂貴的產品浪費。一家運營商龐大的網絡跨越 32,000 英里的管道，每天處理 74 億立方英尺的天然氣，放大了這個問題的規模。事實證明，混亂的數據和對基于規則的方法來識別凍結事件的依賴既耗時又不可靠，而且維護規則除了篩選許多誤報和漏檢之外，還消耗了寶貴的資源。

該公司需要一種新的方法來簡化清潔和訪問其大量儀表數據。領域專家使用軟件工具提高數據質量并標注過去的凍結事件，而數據科學家則與工程師合作開發精確的模型，超越僵化的規則并采用ML。

在高級分析解決方案中，操作員建立了一個全自動化的工作流程，包括數據預處理、模型配置和自動再訓練，以在操作條件發生變化時保持模型準確性。模型預測直接饋送到可視化儀表板和填充的報告，為利益相關者提供對潛在凍結問題的實時洞察。

這種簡化的工作流程能夠主動干預，緩解凍結問題，即使某些地方的準確性略有提高，也會因減少產品贈送而每年節省數百萬美元。除了提高準確性外，該解決方案還促進了數據驅動的協作，這對于不斷提高運營效率至關重要。

這項工作給供應商帶來了三個重要啟示：

• 可擴展性：高級分析解決方案可處理公司的海量數據集，這是大規模資產管理的關鍵優勢。
• 作為效率倍增器的ML：自動檢測任務使工程師能夠專注于價值更高的問題。
• 從洞察到盈利：高級分析解決方案簡化了從預測到節約成本的過程，這是ML有效部署的重要標志。

在工業環境中有效引入機器學習

不可否認，機器學習正在改變制造流程。與傳統方法相比，它能夠自動執行復雜任務、優化生產周期并實現預測性維護，從而具有明顯的優勢。通過延長資產正常運行時間、提高產量和增強決策流程，ML 在許多工業領域提高了效率并節省了成本。

雖然實施 ML 本身就存在挑戰，但其巨大的好處遠遠大于障礙，高級分析解決方案有助于確保成功部署。這些軟件工具提供強大的數據分析功能，專門設計用于處理工業環境中時間序列數據和 ML 應用程序的需求。憑借用戶友好的界面和對協作的關注，這些解決方案使公司能夠完全采用基于機器學習的見解，在競爭日益激烈的制造市場中提供顯著的效率和盈利能力優勢。