汽車制造商

1、預(yù)測需求和預(yù)測供應(yīng)商績效

問題：一家汽車制造商希望預(yù)測需求、優(yōu)化庫存水平并預(yù)測供應(yīng)商績效。

目標(biāo)：提高效率并改進(jìn)供應(yīng)鏈管理。

解決方案：通過預(yù)測分析，該制造商能夠預(yù)測其產(chǎn)品需求以及供應(yīng)商績效。

結(jié)果：

·優(yōu)化庫存水平并減少缺貨。

·按時交付率提高 10%。

·庫存持有成本降低 20%。

2、預(yù)測汽車部件何時可能發(fā)生故障

問題：一家制造商正在收集其最近生產(chǎn)的汽車部件的質(zhì)量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括各個傳感器的測量值（如溫度和壓力），以及操作員輸入的值。由于數(shù)據(jù)中有許多噪聲變量，因此很難識別導(dǎo)致缺陷的關(guān)鍵因素。

目標(biāo)：預(yù)測汽車部件何時可能發(fā)生故障，以便主動進(jìn)行維護(hù)。

解決方案：在這種情況下，Random Forests 是理想方法，因為它可以處理具有許多噪聲變量的高維數(shù)據(jù)，并且仍然可以識別導(dǎo)致缺陷的重要特征。Random Forests 讓用戶能夠在一個位置利用多種備選分析和隨機(jī)化策略。

3、預(yù)測最終產(chǎn)品中的缺陷

問題：一家汽車制造商正在使用計算機(jī)視覺系統(tǒng)來檢測其最終產(chǎn)品中的缺陷。從各種傳感器和攝像頭捕獲數(shù)據(jù)，包括壓力、溫度和視覺圖像的測量值。數(shù)據(jù)是高維數(shù)據(jù)，變量之間存在復(fù)雜的交互作用。此外，變量之間具有非線性關(guān)系，線性模型可能會遺漏某些變量組合產(chǎn)生的缺陷。

目標(biāo)：預(yù)測最終產(chǎn)品中的缺陷。

解決方案：TreeNet 是理想的算法，因為它能夠識別復(fù)雜的交互作用并捕獲變量之間的非線性關(guān)系。有了這些新見解，用戶可以構(gòu)建高度準(zhǔn)確的回歸。

食品制造商

預(yù)測產(chǎn)品缺陷和改進(jìn)質(zhì)量

問題：一家食品制造商想要識別影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素。這可以讓制造商在缺陷產(chǎn)生之前采取糾正措施。

目標(biāo)：減少質(zhì)量問題并保持質(zhì)量控制。

解決方案：通過預(yù)測分析，該食品制造商能夠識別影響質(zhì)量的因素，從而主動預(yù)防質(zhì)量問題。

結(jié)果：

·缺陷數(shù)量減少 50%。

鋼鐵制造商

預(yù)測能源消耗和節(jié)約能源

問題：一家鋼鐵制造商希望發(fā)現(xiàn)節(jié)約能源和降低成本的機(jī)會。

目標(biāo)：減少能耗并降低成本。

解決方案：通過預(yù)測分析，該制造商能夠分析能源消耗數(shù)據(jù)，以識別不同模式的發(fā)展趨勢，從而預(yù)測能源消耗何時可能會激增。

結(jié)果：

·為減少高峰期的能源消耗而調(diào)整生產(chǎn)計劃。

·能源成本降低 15%。

半導(dǎo)體制造商

預(yù)測產(chǎn)量并提高生產(chǎn)效率

問題：一家半導(dǎo)體制造商希望優(yōu)化其流程，并開始識別影響產(chǎn)量的因素。

目標(biāo)：提高生產(chǎn)效率。

解決方案：通過預(yù)測分析，該制造商能夠分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)并識別影響產(chǎn)量的確切因素。

結(jié)果：

·產(chǎn)量增加 5%。

其他行業(yè)

1、實(shí)時減少停機(jī)以節(jié)約總成本

問題：制造機(jī)械極少出現(xiàn)故障。如果出現(xiàn)故障，將會產(chǎn)生巨額成本。制造商幾乎無法承受這么昂貴的失誤，因此小區(qū)域用戶和產(chǎn)品制造商希望在停機(jī)時有所準(zhǔn)備。

目標(biāo)：通過準(zhǔn)確預(yù)測停機(jī)改進(jìn)操作準(zhǔn)備和提高生產(chǎn)量。

解決方案：通過使用可能導(dǎo)致產(chǎn)品缺陷的“信號”指標(biāo)（例如溫度、濕度等），工程師按運(yùn)行時間和停機(jī)時間分類建立了準(zhǔn)確的預(yù)測統(tǒng)計模型。

結(jié)果：

·將 2 年內(nèi)的總停機(jī)持續(xù)時間降低了 6%。

·將機(jī)器使用壽命延長了 4 年。

·通過降低機(jī)器購買和運(yùn)行成本提高了利潤率。

2、改進(jìn)維護(hù)流程，確保連續(xù)服務(wù)

問題：一家西海岸發(fā)電廠因燃?xì)鉁u輪機(jī)出現(xiàn)重大維護(hù)成本問題。為避免未來發(fā)生同樣的問題，他們需要找到定期執(zhí)行維護(hù)，同時無需停機(jī)而導(dǎo)致服務(wù)中斷的方法。

目標(biāo)：改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)維護(hù)流程，降低維護(hù)成本，同時確保渦輪機(jī)運(yùn)行的高可用性、可靠性和總體成本效益。

解決方案：通過預(yù)測分析，該電力公司能夠在發(fā)生問題或故障前發(fā)現(xiàn)并查明提示未來燃?xì)鉁u輪機(jī)退化的確切情況，從而避免代價高昂的維修。

結(jié)果：

·實(shí)現(xiàn)前瞻性和標(biāo)準(zhǔn)化維護(hù)。

·確定了 3 個最重要的條件，將其變成性能參數(shù)并受到密切監(jiān)控。

3、預(yù)測設(shè)備故障和維護(hù)

問題：為了主動預(yù)防維護(hù)成本，一家風(fēng)力渦輪機(jī)制造商希望預(yù)測設(shè)備故障和維護(hù)。制造商使用預(yù)測分析來識別渦輪機(jī)的溫度和振動數(shù)據(jù)模式。

目標(biāo)：預(yù)測渦輪機(jī)何時可能發(fā)生故障，以便在故障發(fā)生之前主動進(jìn)行維護(hù)。

解決方案：通過預(yù)測分析，該制造商能夠使用傳感器和機(jī)器提供的數(shù)據(jù)來主動預(yù)測設(shè)備故障。

結(jié)果：

·維護(hù)成本降低 25%。

·渦輪機(jī)正常運(yùn)行時間增加 15%。

4、機(jī)器故障

問題：一家制造公司正在收集一條生產(chǎn)線上單臺機(jī)器的性能數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括溫度、壓力和振動等測量值，但由于設(shè)備故障或其他問題，一些測量值缺失。此外，影響機(jī)器性能的變量之間存在非線性關(guān)系。理想情況下，工程師希望通過一個簡單的模型來捕獲所有的數(shù)據(jù)復(fù)雜度，并用一組方程來表示。

目標(biāo)：預(yù)測渦輪機(jī)何時可能發(fā)生故障，以便在故障發(fā)生之前主動進(jìn)行維護(hù)。

解決方案：在這種情況下，MARS 是理想方法，因為它可以處理缺失的數(shù)據(jù)，并使用一系列易于理解和報告的方程來捕獲變量之間的非線性關(guān)系。

5、回歸

問題：一家制造商正在收集產(chǎn)品制造過程中溫度和壓力之間關(guān)系的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是低維數(shù)據(jù)，只有兩個變量，溫度和壓力之間存在很強(qiáng)的線性關(guān)系。

解決方案：在這種情況下，回歸是理想方法，因為一個簡單的線性模型足以捕獲變量之間的關(guān)系。

審核編輯黃宇