Com o rápido desenvolvimento da indústria de energia eólica, a produção de forjamento de energia eólica tornou-se um elo vital. Visando aumentar a produtividade, reduzir custos e melhorar a qualidade do produto, foi desenvolvido um sistema de apoio à decisão baseado em inteligência artificial para a produção de forjamentos eólicos. Este trabalho apresenta aspectos como análise de requisitos, projeto de arquitetura do sistema, implementação de algoritmos e testes do sistema.
I. análise das necessidades
Na fase de análise de requisitos, precisamos esclarecer os requisitos para um sistema de apoio à decisão para a produção de forjamento de energia eólica. Especificamente, o sistema precisa atender às seguintes necessidades:
Capacidade de aquisição e monitoramento de dados em tempo real no processo de produção de forjamento de energia eólica para garantir a segurança e estabilidade do processo de produção;
Capacidade de processar e analisar os dados coletados para detectar problemas e gargalos no processo produtivo e, consequentemente, propor ações de melhoria;
Capacidade de acompanhar e analisar a dinâmica do mercado, a fim de desenvolver um planejamento mais racional da produção e estratégias de vendas;
Capacidade de fornecer previsões adequadas e apoio à decisão para ajudar as empresas a tomar decisões mais cientificamente fundamentadas.
Ii. Projeto da arquitetura do sistema
Na fase de projeto da arquitetura do sistema, precisamos projetar a arquitetura geral do sistema com base nos resultados da análise de requisitos. Especificamente, o sistema deve incluir os seguintes níveis:
Camada de aquisição de dados: esta camada é principalmente responsável por coletar vários dados no processo de produção de forjamento de energia eólica, incluindo parâmetros do processo, dados de teste de qualidade, etc.;
Camada de processamento de dados: esta camada é responsável principalmente pelo processamento, análise e mineração dos dados coletados para detectar problemas e gargalos no processo produtivo;
Camada de análise de dados: esta camada é principalmente responsável por realizar uma análise profunda dos dados processados para desenvolver um planejamento de produção mais racional e estratégias de vendas;
Camada de previsão e apoio à decisão: esta camada é responsável principalmente por monitorar e analisar a dinâmica do mercado e fornecer previsões e apoio à decisão correspondentes.
Além disso, a estabilidade do sistema é um aspecto importante a ser considerado na fase de projeto da arquitetura. Para garantir a estabilidade do sistema, precisamos introduzir mecanismos de tolerância a falhas e esquemas de backup no sistema para evitar falhas devido a circunstâncias inesperadas.
Iii. Implementação do algoritmo
Na fase de implementação do algoritmo, precisamos implementar o algoritmo do sistema com base nos resultados da análise de requisitos e do projeto da arquitetura do sistema. Especificamente, o sistema deve incluir algoritmos para:
Algoritmo de pré-processamento de dados: este algoritmo é responsável principalmente por limpar, filtrar e normalizar os dados coletados para garantir a qualidade e confiabilidade dos dados;
Algoritmo de mineração de dados: este algoritmo é principalmente responsável pela mineração profunda dos dados processados para encontrar problemas e gargalos no processo de produção;
Algoritmo de machine learning: este algoritmo é principalmente responsável pelo monitoramento e análise da dinâmica do mercado, a fim de desenvolver um planejamento de produção mais racional e estratégias de vendas;
Algoritmo de previsão e apoio à decisão: este algoritmo é principalmente responsável pela previsão e apoio à decisão sobre a dinâmica do mercado para ajudar as empresas a tomar decisões mais científicas e racionais.
Iv. Teste do sistema
Na fase de teste do sistema, precisamos de testar completamente a funcionalidade, o desempenho e a fiabilidade do sistema. Especificamente, o sistema deve ser testado sobre:
Teste funcional: este teste é principalmente responsável por testar todas as funções do sistema para garantir que o sistema pode executar corretamente as funções necessárias;
Teste de desempenho: este teste é principalmente responsável por testar o desempenho do sistema, a fim de garantir que o sistema possa operar de forma eficiente com a garantia da estabilidade;
Teste de confiabilidade: este teste é principalmente responsável por testar a confiabilidade do sistema para evitar interrupções no processo produtivo ou perda de dados devido a falhas do sistema.
Após os testes acima, este sistema de apoio à decisão baseado em inteligência artificial para a produção de forjamento de energia eólica pode ser colocado em aplicações reais sem problemas.
Em conclusão, este trabalho apresenta a análise de requisitos, o projeto da arquitetura do sistema, a implementação de algoritmos e o teste do sistema em um sistema de apoio à decisão para a produção de forjamentos eólicos, com o objetivo de fornecer às empresas envolvidas uma metodologia baseada em inteligência artificial para o projeto e implementação de um sistema de apoio à decisão para a produção de forjamentos eólicos.
