Прогнозирование и оптимизация производительности машины, основанной на большом анализе данных, это процесс прогнозирования и оптимизации производительности автомобиля с использованием больших технологий и методов обработки данных, которые позволяют предсказать и оптимизировать производительность автомобиля. Конкретные шаги следующие: сбор и обработка данных: сбор и сортировка большого количества данных, связанных с автомобильной ковкой, включая физические свойства материала, кузнические технологические параметры, условия обработки и т.д. Данные можно получить с помощью сенсоров, устройств мониторинга, лабораторных тестов и т.д. Предварительная обработка данных: очистка, дескрипция и обработка собранных исходных данных, замена полностью потерянных значений и т.п., обеспечение качества и целостности данных. В то же время форматирование и интеграция данных из различных источников, различных форматов для последующего анализа и моделирования. Отображение и выбор характеристик: использование методов работы с характеристиками для извлечения значимых характеристик из предварительно обработанных данных. Эти характеристики могут быть физическими, материальными параметрами, технологическими параметрами и т.д. При извлечении характеристик необходимо также учитывать важность характеристик, выбирать характеристики и отсеять характеристики, которые не связаны с прогнозом производительности или избыточными. Построение и обучение моделей: построение математических моделей, способных прогнозировать и оптимизировать производительность автомобиля, основываясь на извлеченных данных. Часто используемые методы включают регрессивный анализ, машинное обучение, нейронные сети и т.д. После создания модели, используя исторические данные для подготовки и настройки параметров, оптимизации точности и предсказания модели. Прогноз производительности и оптимизация: использование хорошо обученных моделей для прогнозирования производительности новых автомобилей. Вводя соответствующие собственные значения, модель может предсказать показатели производительности ковки, такие как интенсивность, твердость, гибкость и т.д. Оптимизированные корректировки формул материала, технологических параметров и т.п., основанные на прогнозируемых результатах, с тем чтобы достичь более идеальных требований к производительности. Обратная связь и обновление: передавать данные о производительности ковки из реального производства в прогнозируемые модели для обновления и итерационных усовершенствований. Постоянно собирая и анализируя реальные данные, модели могут быть постоянно оптимизированы, увеличивая точность и надежность прогнозов. Прогнозирование и оптимизация производительности автомобилей, основанных на крупном анализе данных, могут предоставить научные и эффективные методы, которые помогут оптимизировать дизайн и производственный процесс, улучшить качество и производительность продукции, снизить затраты на производство и людские ресурсы.
