Divis интелигентни решения GmbH - PDF безплатно изтегляне
divis интелигентни решения GmbH Уводна презентация 2015 г. проф. д-р Томас Бек, дипломиран мениджър инж. Франк Хебел, Консултантски услуги и управление на продажбите
Местоположения Къде можете да ни намерите? История: - 1999 NuTech Solutions GmbH/Inc. - 2007 поглъщане от Netezza Inc. - 2009 поглъщане на управление - 2009 основаване на дивизия - 2010 поглъщане на D.O.M. Технологии - 2014 местоположения САЩ/Канада Поверителна информация, divis GmbH 2015 2
Гама от услуги Гама от услуги Стандартен софтуер Автомобилна промишленост CPG Energy ClearVu Analytics 3.1: Извличане на данни, моделиране, оптимизация ClearVu Global Optimizer 4.1: Нелинейна глобална оптимизация Разработка на софтуер по поръчка Разработка на специфични за клиента цялостни системи, включително интеграция на GUI система, интеграция на процеси в производствени процеси Интеграция на специфична връзка за данни Модули, специфични за клиента Включително. Денонощна консултация за поддръжка Като услуга Структуриран подход съгласно процеса CRISP Подкрепа при избора на измервателни преобразуватели, валидиране на сензори и данни Поверителна информация, divis GmbH 2015 3
Защо управляван от данни анализ? Продуктът има много влияещи променливи Хетерогенни нелинейни, сложни Много локални минимуми/максимуми Многокритериално разглеждане на целта Търсене на най-добрия компромис Често малко точки от данни Експериментите са скъпи, производствените работи за целта Извличането на данни и оптимизацията често са сложни за потребителя Поверителна информация, divis GmbH 2015 4
Нашият инструмент ClearVu Анализ на модела Фабрична поверителна информация, divis GmbH 2015 5
Функционалности, въвеждане на данни 1. Кои променливи описват моите целеви стойности? а) Входовете пълни ли са? б) Ясни ли са входовете? Определете цели: какъв размер трябва да бъде описан? (Изходните променливи могат да бъдат: разходи, производителност, качество и т.н.) Избор на променливи Филтриране на данни Определяне на входни и изходни променливи Поверителна информация, divis GmbH 2015 6
Функционалности, предварителна обработка на данни a) Проверете данните за свойства на измерената стойност, напр. Б. Усредняване, плъзгаща се средна, време за реакция на сензорите, събиране на данни b) Проверка на променливите за постоянни стойности не дава никакви резултати за моделите c) Изглаждане на шума от данни Почистване на визуализацията на данните за празни места Премахване на отклонения Контрол на низовете на поверителната информация, divis GmbH 2015 7
Функционалности, метамоделиране Оценяване на резултатите a) Моделите подлежат на класиране на отделните алгоритми b) Създаване на анализи на чувствителността на модели, корелации, оценка на напредъка c) Много променливи са признати като нечувствителни? Или дори с негативно влияние? Тогава е възможно ново моделиране без тези променливи Избягван анализ на модела Класификация на чувствителността Поверителна информация, divis GmbH 2015 8
Функционалности за анализ на изследователски данни, анализ на изследователски данни a) Графики за разпръскване b) Графики за анализ на разпределението c) Автоматична трансформация на променливи d) Откриване на извънредни точки e) Корелации f) Свободно конфигурируеми Оценяване на резултатите Всички текущи методологии Пълно отчитане Напълно съвместима с офиса Поверителна информация, divis GmbH 2015 9
Функционалности, интерактивен анализ Интерактивно използване на моделите а) Ами ако, промяна на входните променливи б) Въвеждане на модела директно в реално време и оценка на причината/следствието в) Интегриране на моделите в онлайн процеса г) Подкрепа със статистиката. Контрол на процеса офлайн приложение приложение промяна входни стойности причина-ефект дисплей в реално време поверителна информация, divis GmbH 2015 10
Функционалности, оптимизация a) Единична и многокритериална оптимизация b) Намерете най-добрите работни точки за целевите променливи c) Посочете обхвата d) Изберете най-добрия компромис Най-добрата променлива настройка Определете целевата формулировка Целева настройка със спецификация на стойността Многокритериални с Pareto-Front Поверителна информация, divis GmbH 2015 11
Малък откъс от примери Автомобилна поверителна информация, divis GmbH 2015 12
Процес на нанасяне на покритие автомобилно покритие/усъвършенстване на повърхността 1/3 Въпроси за защита от корозия Влияние на предварителната обработка, почистване, свойства и композиции на ваната, алкално разпределение, образуване на гнезда Формиране на дебелината на слоя, оптимален ток, стойности на напрежението, време на потапяне, оптимални настройки Разпределение на дебелината на слоя в критични точки (ръбове и др.) Обяснен резултат и елиминира 89,5% от грешките: да не 2 точки с данни да не да да не 3 точки с данни 1 точка с данни 1 точка с данни да не 17 точки с данни! да не 1 точка от данни 1 точка от данни поверителна информация, divis GmbH 2015 13
Процес на нанасяне на покритие Автомобилно покритие/завършване на повърхността 2/3 фурна Фурна за изгаряне на фурната KTL пълнител Основно покритие Прозрачно покритие Резултат Пълен контрол на процеса до отделни устройства Поверителна информация, divis GmbH 2015 14
Покритие/завършване на повърхността 3/3 Определяне на стойността на цвета за метални бои Метално черно - оригинално Метално черно, обърнато Резултати: Флаковете могат да бъдат премахнати от определянето Метално черно, обърнато със стойности RGB Брой и размер на люспите Броят, размерът и разпределението на люспите могат да бъдат определени Като зрител можете да видите действителния цвят, металният ефект не се взема предвид Поверителна информация, divis GmbH 2015 15
Контрол на стойността на цвета 1/2 Откриване на грешки при цветови отклонения Идентични цветови стойности, различно разпределение на яркостта Намиране: Цветното отклонение не винаги е цветово отклонение на цвета Поверителна информация, divis GmbH 2015 16
Контрол на стойността на цвета 2/2 Откриване на грешки при цветни отклонения Наситеност на разпределението, яркост Поверителна информация, divis GmbH 2015 17
Сензорна технология Интелигентни меки сензори Сензорна технология Интелигентни меки сензори Цел: да записва физическите зависимости на действителните преобразуватели на измерената стойност чрез използване на допълнителни сензори за компенсиране на грешката при измерване и извеждане на реалната стойност Интелигентен мек сензор Калибриране Анализ на измерванията Корекция Интеграция База данни Роботика Потребителски интерфейс Поверителна информация, divis GmbH 2015 18
Виртуална оптимизация на автомобила Виртуална оптимизация на автомобила 1/2 Цели: Минимизиране на теглото и повишени изисквания за безопасност Параметри: 136 дебелини на листа 47 ограничения (различни случаи на натоварване) 180 (10 x 18) оценки
12 дни заден удар, високоскоростен страничен удар отпред, висока скорост MDO заден удар, ниска скорост статична динамика отпред, ниска скорост Алгоритъм Ср. (Кг) Макс (кг) Мин (кг) Най-добър -6,6-8,3-3,3 деления -9,0 -13.4-6.3 Поверителна информация, divis GmbH 2015 19
Масова виртуална оптимизация на превозното средство 2/2 дивизия стратегия за развитие Първоначални стойности Генериране на стойност 13,5 кг Значително подобрение в сравнение с други методи По-висока скорост на конвергенция Намаляване на времето за разработка от 5 на 2 седмици След 180 оценки все още има потенциал за допълнителни подобрения Поверителна информация, divis GmbH 2015 20
Оптимално влизане на врата 1/2 Първоначална ситуация: Цел: Оценката за осъществимост изисква продължителна симулация и прекъсва срещата за проектиране Интерактивна оценка за осъществимост в срещата Реални или метрични изходни променливи Изтъняване: Региони с неприемливо изтъняване Напукване: пукнатини 6 метрични параметъра на дизайна 1998 проекти Отваряне, създадено с латински хипер кубчета ъгъл a 2 Дълбочина на кадъра h 2 Празни параметри на границата Поверителна информация, divis GmbH 2015 21
Оптимално влизане на вратата 2/2 Прогноза за пукнатини/изтъняване в зависимост от геометрията Поверителна информация, divis GmbH 2015 22
Оптимална форма на инжекционната дюза 1/2 Променливи метрични изходи Скорост на потока: Максимизиране на количеството турбулентност: Максимизиране на ефективността 8 метрични параметри на проектиране 265 проекта (създадени с латински хипер кубчета) Освен това 61 проекта за валидиране Поверителна информация, divis GmbH 2015 23
Оптимална форма на инжекционната дюза 2/2 Парето отпред: поток и завихряне Поверителна информация, divis GmbH 2015 24
MDO ASF оптимизация 1/3 Предварително оптимизирана концепция за космическа рамка Възможно подобрение! Цел: Минимизиране на структурното тегло Степени на свобода: Дебелина на листове и профили Характеристики на материала Ограничения на пространството на параметрите: Поверителна информация за връзките, divis GmbH 2015 25
MDO ASF Оптимизация 2/3 Дисциплините застрахователни щети, модел на компонент, 2 CPU глобална динамична твърдост, подрязан корпус, 1 CPU предна катастрофа (EURO NCAP), цялостно превозно средство 4 CPU ресурси на оценка: 7 CPU, около 23 часа поверителна информация, divis GmbH 2015 26-ти
Маса Маса MDO Оптимизация на АЧС 3/3 Стартиране на дизайна, нарушени ограничения Оптимум (Exp. 924), валиден Предишен оптимизатор Теглото е увеличено! Оптимално (Exp. 376), намалено валидно тегло! Поверителна информация, divis GmbH 2015 27
Планиране и оптимизиране на производството (1/2) Решение Прогноза на поръчките за 4 производствени предприятия Оптимизиране на възлагането на поръчки на заводи Комфортен потребителски интерфейс Предимства Оптимално разпределение на поръчките на заводи Минимизиране на производствените и логистични разходи Поверителна информация, divis GmbH 2015 28
Оперативен софтуер в OCC Планиране и оптимизация на производството (2/2) Алгоритъм: Генетичен алгоритъм Оптимизация на растенията Оптимизатор на колонии от мравки Оптимизация на маршрута Съчетан процес на оптимизация Полза: 4% намаление на разходите, годишна сметка за енергия от 1 млрд. USD Разглеждане на решението на няколко места Оптимално цялостно решение с оглед на отделните услуги на различните места Поверителна информация, divis GmbH 2015 29
Качествено оптимизиране на веригата за доставки Цялостна оптимизация на логистичната верига мини, железопътни линии, пристанища Цели: Максимизиране на производството Оптимизиране на качеството на продукта Здраво планиране на маршрута на влака (прекъсвания!) Оптимизация на плана за поддръжка 1000 MCO - Rel 2.0 2008 Минни запаси 0,990 0,980 0,970 0,960 w = 0,2 w = 0,3 w = 0,4 25 50 100 0 75 w = 0,99 0,950 Доставен тонаж 0,940 170 000 175 000 180 000 185 000 190 000 195 000 200 000 Поверителна информация, divis GmbH 2015 30
Оптимизация на транспортния график 20+ тръбопровода (> 11 000 км) 300+ продукта 100+ спедитори 20+ резервоари за цистерни 800 000+ м3/ден Капацитет 1500+ партиди на месец Резултати: Автоматично създаване на график Оптимални графици Висока гъвкавост (динамична) Подобряване на услугата (рационалност) ) Поверителна информация, divis GmbH 2015 31
Оптимизация на поддръжката Прогнозна поддръжка като вход за динамични планове за поддръжка Прогнози за неизправности, прогнози за неизправност на машината с продължителност на неизправности, анализ на разходите за отказ Планиране на ресурсите Разглеждане на условията за доставка и поръчка Поверителна информация, divis GmbH 2015 32