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

預測能源消耗和節約能源

問題：一家鋼鐵制造商希望發現節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

1、實時減少停機以節約總成本

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計模型。

結果：

·將 2 年內的總停機持續時間降低了 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，確保連續服務

問題：一家西海岸發電廠因燃氣渦輪機出現重大維護成本問題。為避免未來發生同樣的問題，他們需要找到定期執行維護，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生問題或故障前發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生故障，以便在故障發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生故障，以便在故障發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