汽車制造商

1、預測需求和預測供應商績效

問題：一家汽車制造商希望預測需求、優(yōu)化庫存水平并預測供應商績效。

目標：提高效率并改進供應鏈管理。

解決方案：通過預測分析，該制造商能夠預測其產品需求以及供應商績效。

結果：

·優(yōu)化庫存水平并減少缺貨。

·按時交付率提高 10%。

·庫存持有成本降低 20%。

2、預測汽車部件何時可能發(fā)生故障

問題：一家制造商正在收集其最近生產的汽車部件的質量數據。數據包括各個傳感器的測量值（如溫度和壓力），以及操作員輸入的值。由于數據中有許多噪聲變量，因此很難識別導致缺陷的關鍵因素。

目標：預測汽車部件何時可能發(fā)生故障，以便主動進行維護。

解決方案：在這種情況下，Random Forests 是理想方法，因為它可以處理具有許多噪聲變量的高維數據，并且仍然可以識別導致缺陷的重要特征。Random Forests 讓用戶能夠在一個位置利用多種備選分析和隨機化策略。

3、預測最終產品中的缺陷

問題：一家汽車制造商正在使用計算機視覺系統(tǒng)來檢測其最終產品中的缺陷。從各種傳感器和攝像頭捕獲數據，包括壓力、溫度和視覺圖像的測量值。數據是高維數據，變量之間存在復雜的交互作用。此外，變量之間具有非線性關系，線性模型可能會遺漏某些變量組合產生的缺陷。

目標：預測最終產品中的缺陷。

解決方案：TreeNet 是理想的算法，因為它能夠識別復雜的交互作用并捕獲變量之間的非線性關系。有了這些新見解，用戶可以構建高度準確的回歸。

食品制造商

預測產品缺陷和改進質量

問題：一家食品制造商想要識別影響產品質量的因素。這可以讓制造商在缺陷產生之前采取糾正措施。

目標：減少質量問題并保持質量控制。

解決方案：通過預測分析，該食品制造商能夠識別影響質量的因素，從而主動預防質量問題。

結果：

·缺陷數量減少 50%。

鋼鐵制造商

預測能源消耗和節(jié)約能源

問題：一家鋼鐵制造商希望發(fā)現節(jié)約能源和降低成本的機會。

目標：減少能耗并降低成本。

解決方案：通過預測分析，該制造商能夠分析能源消耗數據，以識別不同模式的發(fā)展趨勢，從而預測能源消耗何時可能會激增。

結果：

·為減少高峰期的能源消耗而調整生產計劃。

·能源成本降低 15%。

半導體制造商

預測產量并提高生產效率

問題：一家半導體制造商希望優(yōu)化其流程，并開始識別影響產量的因素。

目標：提高生產效率。

解決方案：通過預測分析，該制造商能夠分析生產數據并識別影響產量的確切因素。

結果：

·產量增加 5%。

其他行業(yè)

1、實時減少停機以節(jié)約總成本

問題：制造機械極少出現故障。如果出現故障，將會產生巨額成本。制造商幾乎無法承受這么昂貴的失誤，因此小區(qū)域用戶和產品制造商希望在停機時有所準備。

目標：通過準確預測停機改進操作準備和提高生產量。

解決方案：通過使用可能導致產品缺陷的“信號”指標（例如溫度、濕度等），工程師按運行時間和停機時間分類建立了準確的預測統(tǒng)計模型。

結果：

·將 2 年內的總停機持續(xù)時間降低了 6%。

·將機器使用壽命延長了 4 年。

·通過降低機器購買和運行成本提高了利潤率。

2、改進維護流程，確保連續(xù)服務

問題：一家西海岸發(fā)電廠因燃氣渦輪機出現重大維護成本問題。為避免未來發(fā)生同樣的問題，他們需要找到定期執(zhí)行維護，同時無需停機而導致服務中斷的方法。

目標：改進標準維護流程，降低維護成本，同時確保渦輪機運行的高可用性、可靠性和總體成本效益。

解決方案：通過預測分析，該電力公司能夠在發(fā)生問題或故障前發(fā)現并查明提示未來燃氣渦輪機退化的確切情況，從而避免代價高昂的維修。

結果：

·實現前瞻性和標準化維護。

·確定了 3 個最重要的條件，將其變成性能參數并受到密切監(jiān)控。

3、預測設備故障和維護

問題：為了主動預防維護成本，一家風力渦輪機制造商希望預測設備故障和維護。制造商使用預測分析來識別渦輪機的溫度和振動數據模式。

目標：預測渦輪機何時可能發(fā)生故障，以便在故障發(fā)生之前主動進行維護。

解決方案：通過預測分析，該制造商能夠使用傳感器和機器提供的數據來主動預測設備故障。

結果：

·維護成本降低 25%。

·渦輪機正常運行時間增加 15%。

4、機器故障

問題：一家制造公司正在收集一條生產線上單臺機器的性能數據。數據包括溫度、壓力和振動等測量值，但由于設備故障或其他問題，一些測量值缺失。此外，影響機器性能的變量之間存在非線性關系。理想情況下，工程師希望通過一個簡單的模型來捕獲所有的數據復雜度，并用一組方程來表示。

目標：預測渦輪機何時可能發(fā)生故障，以便在故障發(fā)生之前主動進行維護。

解決方案：在這種情況下，MARS 是理想方法，因為它可以處理缺失的數據，并使用一系列易于理解和報告的方程來捕獲變量之間的非線性關系。

5、回歸

問題：一家制造商正在收集產品制造過程中溫度和壓力之間關系的數據。數據是低維數據，只有兩個變量，溫度和壓力之間存在很強的線性關系。

解決方案：在這種情況下，回歸是理想方法，因為一個簡單的線性模型足以捕獲變量之間的關系。

審核編輯黃宇