Mit dem schnellen wachstum des produktionssektors werden intrainistische techniken als wichtig für die herstellung Von wertvolle fitnesstechnik gefördert. Dennoch ist es nicht mehr möglich, dass die traditionelle methode, die intraktion zu überwachen und zu kontrollieren, die bedürfnisse der modernen industrie nach effizienz, qualität und niedrigen kosten befriedigt. Dieser beitrag untersucht daher die aus big data resultierenden anwendungen zur überwachung und optimierung des qualitätsmanagements Von mani-trainierten fertigungsprozessen, um die produktivität und qualität der produkte zu steigern und die produktionskosten zu senken.
Während der fleistamunden kommen mehrere kreise und parameter vor wie etwa wärme, wärmphase, dicke drücken. Diese argumente beeinflussen voneinander, und eine fehler in einer einzelnen komponente kann zu dem scheitern des ganzen produktionssammels führen. Die traditionelle beobachtung Von empfänglichem produktionsprozess erfordert in erster linie manipulation der menschlichen erfahrung, regelmäßige prüfungen und die unfähigkeit, informationen über die empfänge in echtzeit zu erfassen Oder diesen prozess optimal zu kontrollieren. Und so bedarf es auch der einführung Von big data, um diese probleme zu lösen.
Dass big data die herstellung Von starker inzucht überwacht
Datengewinnung und -speicherung: mittels sensoren und geräten werden daten über raten bei der inkubationsproduktion, wie temperatur, druck und verschiebung, in echtzeit gesammelt und in einer datenbank gespeichert Diese daten könnten eine datenbasis bilden, die die analyse und optimierung sich anschließende produktionsprozesse ermöglicht.
Datenvorbearbeitung: die verarbeitung der gesammelten daten einschließlich datenwäsche, umwandlung und datenkomprimierung zur verbesserung der qualität und verfügbarkeit der daten. Bei der vorbearbeitung Von daten werden anomalie, fehlende werte und redundanzen unter den tisch gelegt, daten in ein für die analyse geeigneter format umgewandelt und komprimiert, um lagerplatz zu sparen.
Echtzeit-überwachung und -warnung: durch die echtzeit-überwachung aller parameter und zustände im produktionsprozess können anomalien im produktionsprozess rechtzeitig bemerkt und frühzeitig gewarnt werden. Gerät bei einem sensor eine anomalie auf, wird der alarm ausgelöst, und die sensoren werden entsprechend verwaltet. Durch echtzeit-überwachung und frühwarnung können probleme rechtzeitig erkannt und behoben werden und verluste im produktionsprozess vermieden werden.
Datenvisualisierungen: mit datenableitungsverfahren kann man daten im verlauf der produktion in diagrammen und kurven visualisieren, um managern und mitarbeitern die sicht und die analyse zu erleichtern. Visualisierungen ermöglichen es, ein visualisiertes bild Von produkten zu erstellen, probleme rechtzeitig zu erkennen und zu verarbeiten.
Big data trainiere die qualität optimierung
Analyse der qualitätskontrolle: durch eine eingehende analyse der im produktionsprozess gesammelten daten lassen sich zentrale faktoren und mögliche probleme erkennen, die die qualität der produkte beeinflussen. Die analyse Von wirkungsindikatoren beispielsweise ermöglicht es, den wichtigsten grund für die qualitätskontrolle zu ermitteln und verbesserungen vorzunehmen.
Qualität vorhersagen und prävention: durch analyse Von historischen qualitative daten und die anwendung Von algorithmus aus dem roboterhaften lernen kann die qualität der produkte sowohl vorhersagen als auch vorbeugen. So kann beispielsweise die qualität der produkte im laufe des nächsten zeitraums durch die erstellung Von qualitätsprognosemodellen vorhergesehen werden, die die entsprechende anpassung und optimierung ermöglichen. Durch qualitätsvorhersagen und -prävention kann man probleme frühzeitig erkennen und beheben und eventuelle qualitätsmängel vermeiden.
Entscheidungsfindung zur optimierung Von qualität: durch die umfassende analyse und ausgraben verschiedener daten im produktionsprozess kann die entscheidungsfindung zur qualitätssicherung unterstützt werden. Indem man beispielsweise den zusammenhang zwischen verschiedenen parametern und zuständen im produktionsprozess und der qualität der produkte analysiert, kann man die besten prozente der prozesse und bedingungen bestimmen und optimieren. Die entscheidungsfindung kann durch optimierung der qualität verbessert und die produktivität verbessert sowie die produktionskosten gesenkt werden.
Intelligente vermittlung und synergien: durch die verknüpfung Von riesigen daten mit brillanten mobilitätsalgorithmen kann eine intelligente dimension sowie synergien im produktionsprozess entstehen. So sind beispielsweise effiziente synergien im produktionsprozess und die gemeinsame nutzung Von ressourcen möglich, wenn die produktionspläne und der ressourcenaufwand optimiert werden. Durch intelligente operations und synergien kann effizienz und qualität gesteigert werden.
Die überwachung und optimierung der qualitätssteuerung Von big data trainierten prozessen ist einer der wichtigen trends in der entwicklung des modernen produktionssektors. Durch die verknüpfung Von big-dating mit windows trainierungsprozessen ermöglicht die echtzeit-überwachung des produktionsprozesses mit frühwarnung, qualitativer datenanalyse, qualitativer vorhersage und prävention sowie intelligenz – und synergien verbesserungen der produktivität und eine stärkere unterstützung der laufenden entwicklung der unternehmen.
