READING

　　前言

　　近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各種應(yīng)用，包括商務(wù)管理，生產(chǎn)控制，市場(chǎng)分析，工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。國(guó)工智能實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)融合了國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦平臺(tái)，平臺(tái)內(nèi)提供上百種統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)算法及機(jī)器學(xué)習(xí)算法；通過(guò)這些算法對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)分析，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，探索人力無(wú)法探知的規(guī)律，提高企業(yè)產(chǎn)品附加值及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，助力企業(yè)快速發(fā)展。本次案例就判別分析(Discriminant Analysis)與設(shè)備管理系統(tǒng)相融合進(jìn)行探討及應(yīng)用舉例。

　　READING

　　含義

　　判別分析是一種分類模型，它通過(guò)在k維空間選擇一個(gè)投影超平面，使得不同類別在該超平面上的投影之間的距離盡可能近，同時(shí)不同類別的投影之間的距離盡可能遠(yuǎn)，在LDA中，我們假設(shè)每一個(gè)類別的數(shù)據(jù)服從高斯分布，且具有相同協(xié)方差矩陣Σ。此外，由LDA會(huì)將k維數(shù)據(jù)投影到k-1維的超平面，因此也具有dimension reduction的作用。不同于PCA會(huì)選擇數(shù)據(jù)變化最大的方向。

　　READING

　　案例和提供數(shù)據(jù)

　　某企業(yè)現(xiàn)需要對(duì)新來(lái)的180臺(tái)設(shè)備根據(jù)型號(hào)進(jìn)行分類，并記錄了每臺(tái)設(shè)備的需要的參數(shù)。

　　圖1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

　　READING

　　　分析過(guò)程

　　首先配置讀取組件然后從數(shù)據(jù)大腦中的組件面板查找判別分析組件，拖到到工作面板，配置數(shù)據(jù)，判別分析組件參數(shù)，點(diǎn)擊運(yùn)行。

　　圖2讀取組件配置

　　再通過(guò)拖拽的方式將判別分析組件與Excel讀取鏈接到一起。使用集成好算法的判別分析組件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，對(duì)組件參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

　　圖3判別分析組件配置

　　　READING

　　　分析結(jié)果

　　圖4數(shù)據(jù)分析結(jié)果

　　“分類匯總”表顯示由模型正確歸入其實(shí)際組的觀測(cè)值比率。設(shè)備管理人員使用這些結(jié)果來(lái)查看模型如何準(zhǔn)確地對(duì)設(shè)備進(jìn)行分類。總體來(lái)看，93.9%的設(shè)備歸入正確的型號(hào)。組2 的正確歸入比率最低，60臺(tái)設(shè)備中只有53個(gè)(也就是88.3%)歸入正確的型號(hào)。

　　“誤分類觀測(cè)值匯總”表顯示觀測(cè)值應(yīng)歸入哪個(gè)組。設(shè)備管理人員使用這些結(jié)果來(lái)查看對(duì)哪些設(shè)備進(jìn)行了誤分類。例如，設(shè)備4 應(yīng)歸入組2，但錯(cuò)誤地歸入到了組1。

　　“分類匯總”表的列2 顯示53個(gè)觀測(cè)值已正確分配到組2。但是，來(lái)自組2 的5 個(gè)觀測(cè)值置入到組1，來(lái)自組2 的2 個(gè)觀測(cè)值置入到組3。因此，來(lái)自組2 的觀測(cè)值中的7 個(gè)觀測(cè)值錯(cuò)誤地分類到了其他組。

　　“誤分類觀測(cè)值匯總”表顯示觀測(cè)值65、71、78、79和 100誤分類到了組1，而不是組2，這是最常發(fā)生的誤分類。

　　READING

　　與設(shè)備管理系統(tǒng)相融合

　　國(guó)工數(shù)據(jù)大腦平臺(tái)可直接獲取設(shè)備管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)，直接將設(shè)備數(shù)據(jù)對(duì)接到創(chuàng)建好的判別分析模型中，根據(jù)得出的分析結(jié)果自動(dòng)對(duì)報(bào)告進(jìn)行判定，代替人工判定。對(duì)設(shè)備根據(jù)型號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的歸類。

　　READING

　　適用范圍

　　1.對(duì)設(shè)備進(jìn)行分組。

　　2.對(duì)指定的設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)的型號(hào)分組。

　　國(guó)工智能是一家專業(yè)為流程制造業(yè)提供人工智能決策控制整體解決方案及落地服務(wù)的國(guó)有參股高新技術(shù)企業(yè)，專注于利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)解決流程制造業(yè)海量數(shù)據(jù)下復(fù)雜場(chǎng)景的智能制造需求，為客戶提供“IOT+AI+OR”智能制造人工智能整體解決方案。目前，公司已經(jīng)成為化工新材料行業(yè)人工智能決策控制領(lǐng)域的領(lǐng)跑者。

　　作為一家國(guó)內(nèi)專業(yè)的智能制造落地服務(wù)商，國(guó)工智能憑借深厚的內(nèi)功和優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)，自主研發(fā)了基于人工智能的數(shù)據(jù)大腦分析平臺(tái)(MAI)、智能制造管理平臺(tái)(MES)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)(SCADA)、實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)(LIMS)、雙體系設(shè)備管理系統(tǒng)(EMS)，均在行業(yè)內(nèi)成功應(yīng)用。

　　國(guó)工智能在化工、醫(yī)藥、食品、飼料、新材料等行業(yè)深耕已久，客戶遍布全國(guó)，已成功為海大集團(tuán)、華潤(rùn)三九藥業(yè)、康緣藥業(yè)、豐原集團(tuán)、道恩集團(tuán)、九目化學(xué)、藍(lán)帆醫(yī)療、新時(shí)代健康產(chǎn)業(yè)集團(tuán)、安然納米集團(tuán)等客戶提供智能制造落地服務(wù)。

　　國(guó)工智能秉承“利于國(guó)，精于工”的企業(yè)發(fā)展理念，以高端IT技術(shù)服務(wù)于傳統(tǒng)制造企業(yè)，推動(dòng)國(guó)家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，以工匠精神為中國(guó)智造賦能！努力成為科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)革命的引領(lǐng)者，為中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)崛起、實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造2025貢獻(xiàn)力量！

　　國(guó)工數(shù)據(jù)大腦系統(tǒng)(MAI-CLI)是一個(gè)集數(shù)據(jù)調(diào)度，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。系統(tǒng)以簡(jiǎn)單易用拖動(dòng)操作方式進(jìn)行人機(jī)交互，屏蔽了數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，大大降低了數(shù)據(jù)分析工作的技術(shù)門(mén)檻。

　　以計(jì)算流的方式構(gòu)建整個(gè)數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室設(shè)備、工業(yè)傳感器、信息化系統(tǒng)接口多源數(shù)據(jù)整合。

　　平臺(tái)提供上百個(gè)功能組件，包含方差、回歸、聚類、分類、時(shí)間序列等算法組件，支持SPC、DOE、CPK、MSA等分析理念，平臺(tái)擁有定時(shí)分析功能，可以同時(shí)監(jiān)控上萬(wàn)的質(zhì)量監(jiān)控點(diǎn)。能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化六西格瑪實(shí)施落地。

　　應(yīng)用場(chǎng)景

　　計(jì)劃經(jīng)理可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)銷售情況，并自動(dòng)跟蹤執(zhí)行。

　　質(zhì)量經(jīng)理可以用來(lái)做SPC分析、取樣差異、方差分析。

　　研發(fā)經(jīng)理可以做配方優(yōu)化預(yù)測(cè)、實(shí)驗(yàn)輔助設(shè)計(jì)、工藝分析、數(shù)據(jù)仿真。

　　設(shè)備經(jīng)理可以用來(lái)做設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、報(bào)警。

　　平臺(tái)已經(jīng)完成邊緣計(jì)算封裝，可以與設(shè)備進(jìn)行互動(dòng)。

　　同時(shí)所有算法對(duì)軟件開(kāi)發(fā)商開(kāi)放調(diào)用，可以用來(lái)做底層算法平臺(tái)。

　　(數(shù)據(jù)大腦同時(shí)提供算法商城服務(wù)，任何伙伴都可以使用多編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)算法，由國(guó)工智能進(jìn)行測(cè)試回購(gòu)。)

　　數(shù)據(jù)大腦人工智能計(jì)算平臺(tái)背后擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，您提需求我們解決。