Avec le développement rapide de l’industrie éolienne, la production de pièces forgées éoliennes est devenue un maillon vital. Afin d’améliorer la productivité, de réduire les coûts et d’améliorer la qualité des produits, un système d’aide à la décision basé sur l’intelligence artificielle a été conçu pour la production de pièces forgées éoliennes. Les aspects de l’analyse des exigences, de la conception de l’architecture du système, de la mise en œuvre des algorithmes et des essais du système seront abordés.
I. analyse des besoins
Lors de la phase d’analyse des besoins, nous avons besoin de clarifier les besoins d’un système d’aide à la décision pour la production de pièces forgées éoliennes. Plus précisément, le système doit répondre aux besoins suivants:
Capacité d’acquisition et de surveillance en temps réel des données pendant la production de pièces forgées éoliennes pour assurer la sécurité et la stabilité du processus de production;
Capacité de traiter et d’analyser les données recueillies afin de détecter les problèmes et les goulets d’étranglement dans le processus de production et de proposer des mesures d’amélioration;
Capacité de surveiller et d’analyser la dynamique du marché afin de développer une planification plus rationnelle de la production et des stratégies de vente;
Capacité de fournir des prévisions et un soutien à la décision appropriés pour aider les entreprises à prendre des décisions plus scientifiquement fondées.
Ii. Conception de l’architecture du système
Lors de la phase de conception de l’architecture du système, nous devons concevoir l’architecture globale du système en fonction des résultats de l’analyse des besoins. Plus précisément, le système devrait comprendre les niveaux suivants:
Couche d’acquisition de données: cette couche est principalement responsable de collecter toutes sortes de données dans le processus de production de pièces forgées éoliennes, y compris les paramètres du processus, les données d’inspection de qualité, etc.;
Couche de traitement des données: cette couche est principalement responsable du traitement, de l’analyse et de l’extraction des données collectées afin de détecter les problèmes et les goulets d’étranglement dans le processus de production;
Couche d’analyse de données: cette couche est principalement responsable de l’analyse approfondie des données traitées afin de développer une planification plus rationnelle de la production et des stratégies de vente;
Niveau de prévision et d’aide à la décision: ce niveau est principalement chargé de surveiller et d’analyser la dynamique du marché et de fournir les prévisions et l’aide à la décision correspondantes.
De plus, la stabilité du système est un aspect important à prendre en compte lors de la phase de conception de l’architecture. Pour assurer la stabilité du système, nous devons introduire des mécanismes de tolérance aux pannes et des schémas de sauvegarde dans le système afin d’éviter les plantages dus à des circonstances imprévues.
Iii. Implémentation de l’algorithme
Dans la phase de mise en œuvre de l’algorithme, nous devons mettre en œuvre l’algorithme du système en fonction des résultats de l’analyse des besoins et de la conception de l’architecture du système. Plus précisément, le système devrait comprendre des algorithmes pour:
Algorithme de prétraitement des données: cet algorithme est principalement responsable du nettoyage, du filtrage et du traitement normalisé des données collectées afin d’assurer la qualité et la fiabilité des données;
Algorithme de data mining: cet algorithme est principalement chargé d’explorer en profondeur les données traitées afin de détecter les problèmes et les goulets d’étranglement dans le processus de production;
Algorithme de machine learning: cet algorithme est principalement responsable du suivi et de l’analyse de la dynamique du marché afin de développer une planification plus rationnelle de la production et des stratégies de vente;
Algorithme de prévision et d’aide à la décision: cet algorithme est principalement responsable de la prévision et de l’aide à la décision sur la dynamique du marché afin d’aider les entreprises à prendre des décisions plus scientifiquement saines.
Iv. Essai du système
Lors de la phase de test du système, nous avons besoin d’un test complet de la fonctionnalité, des performances et de la fiabilité du système. Plus précisément, le système doit être testé sur les points suivants:
Test de fonctionnement: ce test est principalement chargé de tester toutes les fonctions du système afin de s’assurer que le système peut remplir correctement les fonctions requises;
Test de performance: ce test est principalement responsable de tester les performances du système afin de s’assurer que le système peut fonctionner efficacement tout en garantissant la stabilité;
Test de fiabilité: ce test est principalement chargé de tester la fiabilité du système afin d’éviter l’interruption du processus de production ou la perte de données due à une défaillance du système.
Après les tests ci-dessus, ce système d’aide à la décision basé sur l’intelligence artificielle pour la production de pièces forgées éoliennes peut être mis en application pratique sans à-coup.
En conclusion, avec une introduction à l’analyse des besoins, la conception de l’architecture du système, la mise en œuvre des algorithmes et les tests du système pour les systèmes d’aide à la décision pour la production de pièces forgées éoliennes, cet article vise à fournir aux entreprises concernées une méthode basée sur l’intelligence artificielle pour la conception et la mise en œuvre de systèmes d’aide à la décision pour la production de pièces forgées éoliennes.
