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國工數(shù)據(jù)大腦之觀測值聚類與MES系統(tǒng)的融合應(yīng)用
2022-01-14
行業(yè)新聞

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前言:

面對(duì)市場競爭的日益激烈,制造企業(yè)想要得到客戶的認(rèn)可,不得不從價(jià)格優(yōu)勢轉(zhuǎn)向高質(zhì)量的產(chǎn)品優(yōu)勢。產(chǎn)品質(zhì)量的高低已經(jīng)關(guān)系到企業(yè)核心競爭力的重要一環(huán)。如何有效地管理和利用這些從企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營中產(chǎn)生的龐雜的質(zhì)量數(shù)據(jù),是企業(yè)迫切需要解決的問題。

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)過程質(zhì)量管理中,挖掘出生產(chǎn)過程中影響質(zhì)量的關(guān)鍵因素及其內(nèi)在聯(lián)系,有針對(duì)性地采取預(yù)防措施,從而提高產(chǎn)品質(zhì)量,為企業(yè)持續(xù)改善質(zhì)量提供決策支持。

聚類分析將個(gè)體或?qū)ο蠓诸悾沟猛活愔袑?duì)象之間的相似性比其他類的對(duì)象的相似性更強(qiáng)。其目的在于使類內(nèi)對(duì)象的同質(zhì)性最大化和類與類之間對(duì)象的異質(zhì)性最大化。觀測值聚類就是把相似的樣品歸成類,處理起來就簡單很多。

含義:

1. 觀測值聚類是通過分析數(shù)據(jù),把值最接近的數(shù)據(jù)分配到同一個(gè)組,直到最后只剩一個(gè)組,每個(gè)組也都會(huì)計(jì)算出距離值,測算的距離值越小說明數(shù)據(jù)越接近,距離值越大,說明數(shù)據(jù)的相似度越低。

2. 圖中畫圈的值表示的是數(shù)據(jù)之間的距離值。 

2.觀測值聚類檢測的數(shù)據(jù)不能使用字符串類型,需要轉(zhuǎn)換為數(shù)字類型。比如性別,可以使用1表示男和2表示女。

案例:

現(xiàn)有7種飲品,可口可樂,百事可樂,七喜,芬達(dá),咖啡,雪碧,橙汁。測試人員對(duì)其營養(yǎng)成分進(jìn)行觀測值聚類分析。

 

分析過程:

   用到數(shù)據(jù)大腦觀測值聚類插件,使?fàn)I養(yǎng)成分相近的分為同一聚類。

 分析結(jié)果:

    通過國工數(shù)據(jù)大腦分析平臺(tái)分析的聚類結(jié)果可以看出,如果想看聚2類找倒數(shù)第二行,0到5都是1分為一類,6為0作為另一類。如果想看聚3類找倒數(shù)第三行,0、1、3都是1,分為一類,2、4、5都是2作為第二類,6為0作為第三類。依次類推。

    最終推薦聚成幾類主要看距離這一列,從3到422距離依次增大,觀察到從11增加到44.5增幅比3到8.5及8.5到11都要大的多,因此說明44.5這行聚為3類是不合適的,最好聚成11這行的4類(可口可樂、百事可樂、芬達(dá)聚為一類,咖啡、雪碧聚成一類,七喜單獨(dú)聚成一類,橙汁單獨(dú)聚成一類)。

  

與國工智能MES系統(tǒng)相融合:

    1. 數(shù)據(jù)大腦之觀測值聚類與國工智能MES系統(tǒng)相結(jié)合,客戶在生產(chǎn)電極糊時(shí),因?yàn)槊總€(gè)批次的產(chǎn)品配方都不相同,人工無法將產(chǎn)品進(jìn)行有效分類。

    2. 使用國工智能數(shù)據(jù)大腦,對(duì)電極糊產(chǎn)品的每個(gè)倉的投料信息進(jìn)行分析,從而將投料實(shí)際值,喂料值,提前量值,慢喂值,以及誤差值相近聚類結(jié)果的電極糊分為同一個(gè)聚類。

    3. 下圖是生產(chǎn)電極糊的部分配方數(shù)據(jù)。

 

    4. 我們將此數(shù)據(jù)放進(jìn)國工數(shù)據(jù)大腦進(jìn)行測試。

 

分析結(jié)果:

如果想聚2類,看上表中距離一列中315435.9722對(duì)應(yīng)的這一行(分別是碳粉單獨(dú)聚為一類,其余聚為一類),依次類推,可以看到從1429這行到7504距離值突然變大,因此說明距離值為7054這一行對(duì)應(yīng)的聚6類是不合適的,所以推薦距離值為1429這一行對(duì)應(yīng)的聚7類的這種聚類方式。

適用范圍:

觀測值聚類主要是適用對(duì)樣本進(jìn)行聚類,特別是事先不明確聚成多少類的情況下。

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