Budowa modelu analitycznego na potrzeby prowadzenia bazy Rejestru Zdarzeń na Maszynie z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego

Data: Wtorek 27.02.2024

Sesja: Transformacja cyfrowa i AI w przemyśle – Sztuczna inteligencja w poszukiwaniu i eksploatacji surowców

Godzina/Sala: 11:00 - 11:20 - D


Tytuł: Budowa modelu analitycznego na potrzeby prowadzenia bazy Rejestru Zdarzeń na Maszynie z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego

Title: Development of an analytical model for the needs of maintaining the Machine Event Register database using machine learning methods

Autorzy: Wioletta Koperska, Maria Stachowiak, Paweł Stefaniak - KGHM CUPRUM Sp. z o. o., Paweł Śliwiński, Tomasz Wolański - KGHM Polska Miedź SA

Streszczenie:

Motywacją pracy jest wsparcie eksploatatorów SMG w zakresie prowadzenia gospodarki SMG, szczególnie w obszarze identyfikacji krytycznych awarii podzespołów, wprowadzania działań proaktywnych, planowania prac serwisowych czy zarządzania magazynem. Wyniki badań związanych z analizą danych opisowych dot. przeprowadzonych prac obsługowo-naprawczych potwierdziły możliwość zamodelowania przebiegu historii eksploatacyjnej SMG z zachowaniem struktury układów i podzespołów, kategorii prac serwisowych czy kosztów cząstkowych. Opracowany model w pełni automatyzuje proces przetworzenia tych danych, a w przyszłości będzie mógł zasilać docelową hurtownię danych – tzw. Rejestr Zdarzeń na Maszynie (RZM) – zintegrowaną z raportami menedżerskimi.

Materiały:

Materiały video: video

Partnerzy: