汽车制造业能耗分析及故障预测成功案例

原创|解决方案案例|编辑:郑恭琳|2020-06-18 16:12:24.717|阅读 45 次

概述:慧都能耗异常值分析,从数据收集、数据探索、数据分析应用,给客户提供端到端的解决方案。搭建完整的设备能耗数据分析体系,构建预测分析模型,为企业生产过程中的能耗异常点处理提供决策支持。帮助用户找到能耗异常点,挖掘能耗异常值根因,显著降低能耗。

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客户背景

XX汽车制造公司,成立于2003年,位于武汉,主营开发、设计、制造、销售汽车及汽车零部件(包括新能源汽车及其电池、电机、整车控制技术)、电子电器、金属机械、铸金锻件、粉末冶金、设备、工具和模具;进出口业务。


面临的挑战

客户本身是老牌汽车制造企业,在汽车制造行业有着不错的口碑,但是同样的,多年的生产制造经验下,也面临着比较大的挑战,尤其是在信息科技如此飞速发展的今天。

  • 生产、设备等能耗相关的数据量太大,很难进行人工分析。
  • 对于异常点的定义不是很明确,同时难以确定异常程度,更无法找到能耗优化的机会。
  • 专业的分析人员,也很难找到能耗异常点与设备、生产之前的关系。


解决方案

慧都大数据分析平台下的能耗异常值分析解决方案。

慧都能耗异常值分析,从数据收集、数据探索、数据分析应用,给客户提供端到端的解决方案。搭建完整的设备能耗数据分析体系,构建预测分析模型,为企业生产过程中的能耗异常点处理提供决策支持。帮助用户找到能耗异常点,挖掘能耗异常值根因,显著降低能耗。


案例详细介绍

XX汽车制造公司在整车生产过程中将会产生巨量数据,包括能耗数据、生产数据、环境数据等,这些数据中蕴藏了巨大的价值,包括产品故障、生产优化的目标都可以从数据中进行挖掘。客户需要我们对能耗和生产数据进行挖掘,找出异常点,希望分析出节约能耗的方向,并且对生产过程中的故障进行预测。

慧都能耗异常值分析,为XX汽车制造公司提供咨询、调研、研发、实施、维护一整个环节的完善服务。


数据探索耗电分析、耗水分析、耗时分析等

数据处理:基于耗电、耗水、耗时数据进行处理,找到数据的异常点,对异常点进行分析。

1 识别时序数据中的异常点


2 识别能耗时序数据的拐点

经分析发现,很多设备在非工作时间依然开机,如果关机,电泳和前处理阶段的节能情况如下

如果能够将某些车的前处理和电泳时间分别减少到37分钟和23分钟,在处理功率恒定的情况下,分别将会节约能耗3.23%6.30%


Qlik进行数据探索分析——耗能分析








成功交付

慧都能耗异常值分析解决方案从201811月开始导入实施,项目团队结合客户现场生产情况通过和客户详细沟通斟酌,实施团队驻场开发经过接近半年的共同努力,最终于20193月项目经培训后成功交付。

客户表示,应用后效果显著:

  • 人工判断异常准确率为50%,方案优化之后,可以提高到83%
  • 人工判断异常平均时间为10分钟,方案实施之后,只需要100ms
  • 方案实施后,前处理节能3.23%
  • 方案实施后,电泳节能6.30%




关于慧都大数据分析平台


慧都大数据分析平台「GetInsight®升级发布,将基于企业管理驾驶舱产品质量分析及预测设备分析及预测等大数据模型的构建,助力企业由传统运营模式向数字化、智能化的新模式转型升级,抓住数据经济的发展势头,提供管理效能,精准布局未来。了解更多,请联系在线客服


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