國工智能項目部—白興婭

　　MES系統，是為了幫助企業實現生產數據采集與分析、生產計劃管理、生產過程控制、產品質量管理、車間庫存管理等功能的生產過程執行系統。傳統MES系統更傾向于作為一個信息化工具，且這種基礎信息系統內信息處理的邏輯相對簡單，并不能主動發現問題。而國工智能MES系統融合了國工智能數據大腦平臺，平臺內提供上百種統計學相關算法及機器學習算法；通過這些算法對企業數據進行分類分析、聚類分析、關聯分析、預測分析，挖掘數據潛在價值，探索人力無法探知的的規律，提高企業產品附加值及行業競爭力，助力企業快速發展。本次案例就驗證試驗案與生產MES系統相融合進行探討及應用舉例。

　　使用驗證試驗方案可以確定在一定的置信水平下，驗證可靠性超過給定標準所需的樣本數量或檢驗時間。驗證試驗方案與以下兩種類型的驗證檢驗結合使用：

　　1>實證檢驗，它提供重新設計的系統已抑制或顯著減少了已知失效原因的統計證明。

　　2>可靠性檢驗，它提供可靠性規格已經達到的統計證據。

　　案例與數據

　　在某企業的生產車間，因為在高溫下繞組可能會分解的過快，因此會造成設備的停機，進而對生產進度造成負面影響。為了減少設備停機率，某可靠性工程師想研究渦輪裝置中發動機繞組的失效率以確定繞組失效的時間。

　　使用此數據展示分布ID圖(右刪失)、分布概要圖(右刪失)、參數分布分析(右刪失)和非參數分布分析(右刪失)。

　　渦輪發動機燃燒室的可靠性目標是1個百分位數至少2000次循環。失效循環數趨向于服從形狀為3的Weibull分布。對于每個燃燒室，最多可以累積到8000次檢驗循環。因此必須確定使用1失效檢驗計劃驗證該可靠性目標所需的燃燒室數。

　　分析過程

　　單擊該組件，右側會出現【組件配置】操作面板，進行一系列參數配置：將尺度參數設置為8000，允許最大失效數設置為1，樣本數量設置為2000，形狀參數設置為3，顯著性水平選擇0.05，單擊運行，從調試面板中查看分析結果。

　　分析結果

　　從圖4可以看出，必須對燃燒室檢驗8000次循環，才能驗證置信度為95%時第一個百分位數至少是2000次循環。圖形顯示了實際通過指定的檢驗的可能性。其中：

　　1>隨著改善比率從0增加到2，1失效檢驗的通過概率穩步上升。

　　2>如果改善比率大于6，幾乎可以確定檢驗肯定通過。

　　與MES系統相融合

　　國工數據大腦平臺可直接獲取MES系統中的設備失效數據，直接將失效數據對接到創建好的驗證試驗方案模型中，自動計算出改善比率，并將結果自動反寫到MES系統進行預警提示，從而降低設備停機率。

　　參數說明

　　①威布爾：威布爾分布有一個”形狀參數”，可以擬合失效率隨時間下降、失效率為常數、失效率隨時間上升等不同的失效分布情況，在可靠性研究領域應用廣泛。

　　②尺度參數：樣本的試驗數。

　　③顯著性水平：估計總體參數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率為顯著性水平。

　　適用范圍

　　用于在一定的置信水平下，驗證可靠性超過給定標準所需的樣本數量或檢驗時間時。

責任編輯：胡金鵬