如何让机器学习赋能工业应用？

设备故障对工业部门造成了严重的问题，导致生产损失和计划外停机。这种情况对全球加工制造商来说是一个严重的挑战，每年造成的损失可高达数十亿美元。例如，如果一个关键的生产设备突然出现故障，可能会导致整个生产线停摆数小时，进而影响整个供应链的运作。

幸运的是，现代机器学习 (ML) 提供了一个突破性的解决方案。通过分析大量传感器数据，ML 算法可以在故障和积压发生之前预测故障和积压，从而实现主动维修并大幅减少停机时间。但这还不是全部，ML还揭示了生产数据中隐藏的模式，优化了流程，减少了浪费，提高了整体效率。

在组织充分发挥机器学习潜力之前，必须先着手加强团队协作的基本要素。为了打造准确且有影响力的模型，数据科学家和领域专家需要建立密切合作关系，深刻了解工业设备的复杂性。他们的合作将把车间内的专业知识转化为数据语言，推动机器学习解决方案的成功应用。

克服传统工业数据的短板

利用 ML 洞察提高运营效率并非一蹴而就。第一个挑战是理解原始工业数据。

在其原生格式中，工业数据是海量、多样的，并且经常充斥着错误或不相关的信息，例如停机日志。如果没有指导，数据科学家通常会浪费宝贵的时间和资源来筛选无关的复杂性，浪费宝贵的时间，并经常产生误导性的模型。这就是为什么领域专家(包括工艺工程师和操作人员)在为准确模型准备数据方面至关重要，他们广泛的工艺知识有助于确定正确的数据和相关时间段。

然而，识别正确的数据只是第一步。原始工业数据通常是混乱的，需要上下文才能理解。想象一下，在一个模型中，维护期间的温度读数与运行期间的温度读数混合在一起：这将使预测模型陷入混乱!毫无头绪地将数据插入模型可能会造成严重破坏，这表明在执行分析之前清理数据并将其置于情境中的重要性。过程专家可以帮助确定这样的注意事项，减少算法错误，确保一致性，并确定对模型成功最重要的特定操作条件。

数据清理完毕后，仍有许多工作要做，才能为 ML 做好准备。特征工程弥补了这一差距，需要数据科学家和流程专家的持续合作，将原始读数转化为直接针对当前问题的上下文见解。这些信息洞察力或 "特征 "包括统计摘要、频率模式以及传感器数据的其他巧妙组合，可帮助 ML 算法发现隐藏的模式，提高模型的准确性，并辅助复杂的运营决策。

在工业环境中部署 ML 模型需要的不仅仅是准确性。为了真正产生价值，模型必须易于转移给操作员，以便在生产过程中使用。这意味着界面必须易于阅读，清晰简洁地呈现预测、警报和实时数据。此外，在可行的情况下，在操作界面中包括解释，可以在最终用户之间建立信任和理解。

随着时间的推移，工业流程会发生变化，因此成功部署机器学习需要定期使用新数据对模型进行重新训练，以确保其准确性。这需要数据科学家与运营团队之间的密切协作，以监测性能并不断进行模型迭代。

高级分析增强了工业机器学习计划

在操作工作流中构建和实施 ML 模型的许多步骤并不容易，但现代高级分析解决方案正在简化程序，为 ML 集成到工业流程中提供整体解决方案。

这些解决方案通过实时连接多种数据源，打破了常见的工业数据混乱局面。除了聚合，这些软件工具还能自动进行数据清理，省去了大量的人工数据处理和调节工作 (图 1)。

图 1：Seeq 使用一系列内置的平滑方法自动进行数据清理，以提供工厂性能的情境化图片。例如，两个不良温度读数会自动从净化的过程变量中删除，该变量用于建模和创建过程见解。

当流程发生变化时，这种适应性至关重要，因为它可以使 ML 模型保持最新状态，并提供相关信息以反映当前的操作条件。例如传送带故障场景，高级分析解决方案使工程师能够快速识别异常、处理不一致并立即提取有意义的信息。然后，这些高质量的数据可以为故障排除步骤提供信息，提供可操作的 ML 见解，并增强运营决策的信心。

特征工程对于机器学习在工业环境中的成功至关重要，但它需要协作。高级分析解决方案通过为不同专家的角色构建的明确策划的用户档案，以及在各个运营团队之间无缝共享发现所需的工具，有助于促进这种所需的协同作用(图 2)。

图 2：Seeq 可以轻松构建自动化报告和仪表板，工程师和数据科学家可以在其中与业务线和运营团队共享他们的分析结果，从而实施 ML 以推动日常价值。

例如，Seeq 的数据实验室使数据科学家能够轻松部署模型，供工程和运营团队直接使用，他们可以提供反馈以帮助完善模型。然后，预测和警报将流向 Workbench、Organizer 和外部可视化工具，这些工具通常可供管理用户访问。高级分析解决方案弥合了这些历史上分离的部门，将模型转换为强大的工具，以实现更严格的流程控制、运营优化和整个组织更明智的决策。

利用预测分析控制压缩机故障

实际结果表明，高级分析解决方案可有效减少代价高昂的停机事件。例如，一家大型化工制造商深受关键压缩机意外故障的困扰，他们使用 Seeq方案来识别压缩机从一个运行周期到另一个运行周期的细微偏差。每起事故的损失估计达 100 万美元，因此寻找一种方法来预测和预防这些故障很快就成为当务之急。

该公司开始收集大量的过程数据，但数量庞大且复杂，超过 170 个变量，因此很难从噪声中辨别出真正的模式。传统的分析方法无法确定可能导致故障的因素组合。

该制造商于是求助于 Seeq，利用软件内置的 ML 工具，使其领域专家能够在不完全依赖数据科学家的情况下解决模型开发问题。该解决方案的用户友好界面将 ML 的强大功能直接交到了拥有全面压缩机专业知识的工艺工程师手中，帮助缩小了中小型企业与数据科学家之间的知识差距，而这种差距在传统分析中更为严重。这有助于确保预测模型包含正确的领域理解和演化。

通过利用高级分析解决方案中的专用功能，该公司将模型结果转化为近乎实时的运营见解。这些模型关注了压缩机参数的细微偏差，这些偏差表明出现了问题，可视化仪表板有助于及早提醒运营和工程团队采取预防措施，以避免代价高昂的故障。这种预测性方法使团队能够将被动维护转变为主动策略。

通过在故障之前解决问题，该公司大大减少了代价高昂的停机事件。先进的分析解决方案不仅提供了技术支柱，而且还提供了新的数据流畅性，使工程师能够更好地控制设备运行状况。

解决仪表冻结问题，优化气体输送

冻结的仪表威胁到石油和天然气供应商的盈利能力，导致测量错误和昂贵的产品浪费。一家运营商庞大的网络跨越 32,000 英里的管道，每天处理 74 亿立方英尺的天然气，放大了这个问题的规模。事实证明，混乱的数据和对基于规则的方法来识别冻结事件的依赖既耗时又不可靠，而且维护规则除了筛选许多误报和漏检之外，还消耗了宝贵的资源。

该公司需要一种新的方法来简化清洁和访问其大量仪表数据。领域专家使用软件工具提高数据质量并标注过去的冻结事件，而数据科学家则与工程师合作开发精确的模型，超越僵化的规则并采用ML。

在高级分析解决方案中，操作员建立了一个全自动化的工作流程，包括数据预处理、模型配置和自动再训练，以在操作条件发生变化时保持模型准确性。模型预测直接馈送到可视化仪表板和填充的报告，为利益相关者提供对潜在冻结问题的实时洞察。

这种简化的工作流程能够主动干预，缓解冻结问题，即使某些地方的准确性略有提高，也会因减少产品赠送而每年节省数百万美元。除了提高准确性外，该解决方案还促进了数据驱动的协作，这对于不断提高运营效率至关重要。

这项工作给供应商带来了三个重要启示：

• 可扩展性：高级分析解决方案可处理公司的海量数据集，这是大规模资产管理的关键优势。
• 作为效率倍增器的ML：自动检测任务使工程师能够专注于价值更高的问题。
• 从洞察到盈利：高级分析解决方案简化了从预测到节约成本的过程，这是ML有效部署的重要标志。

在工业环境中有效引入机器学习

不可否认，机器学习正在改变制造流程。与传统方法相比，它能够自动执行复杂任务、优化生产周期并实现预测性维护，从而具有明显的优势。通过延长资产正常运行时间、提高产量和增强决策流程，ML 在许多工业领域提高了效率并节省了成本。

虽然实施 ML 本身就存在挑战，但其巨大的好处远远大于障碍，高级分析解决方案有助于确保成功部署。这些软件工具提供强大的数据分析功能，专门设计用于处理工业环境中时间序列数据和 ML 应用程序的需求。凭借用户友好的界面和对协作的关注，这些解决方案使公司能够完全采用基于机器学习的见解，在竞争日益激烈的制造市场中提供显著的效率和盈利能力优势。