時代背景

我國有眾多硬件設備，但工業(yè)人工智能AI模型，算法，軟件嚴重匱乏是痛點。

智能工業(yè)化模型，算法在工業(yè)4.0中有廣泛應用市場和潛力

轉型到高端制造業(yè)，我們需要利用人工智能，機器學習等知識來迎接工業(yè)4.0（Industry 4.0）。接下來Toby老師重點介紹工業(yè)4.0內容，以及介紹企業(yè)智能制造質量預測模型實現方案。

工業(yè)4.0（Industry 4.0）

工業(yè)4.0（Industry 4.0）是基于工業(yè)發(fā)展的不同階段作出的劃分。

工業(yè)1.0是蒸汽機時代

工業(yè)2.0是電氣化時代

工業(yè)3.0是信息化時代

工業(yè)4.0則是利用信息化技術促進產業(yè)變革的時代，也就是以人工智能，機器學習模型為核心的智能化時代。

人工智能，機器學習模型是工業(yè)4.0的靈魂

在人工智能，機器學習參與下，

工業(yè)制作可大幅度提高精準度；

節(jié)省多個冗余環(huán)節(jié)；

節(jié)省大量人力資源；

節(jié)省大量制作時間；

傳統(tǒng)工業(yè)制作流水線-需要大量人工參與，效率并不高。傳統(tǒng)工業(yè)制作流水線讓工人重復單調工作，容易引起工人身心健康問題。之前富士康跳樓領盒飯的工人每年都有。

智能化制造可以全機械化，人工智能算法控制，無需人工參與或少數人工參與。企業(yè)員工需要學好數學，統(tǒng)計學，計算機建模，人工智能算法等復合知識，迎來的是高收入匯報和愉快，充滿興趣的工作體驗。

Toby老師以天池工業(yè)AI大賽-智能制造質量預測為案例，介紹企業(yè)智能制造質量預測模型實現方案。

質量強國離不開人工智能算法。據央視新聞消息，近日，中共中央、國務院印發(fā)了《質量強國建設綱要》，并發(fā)出通知，要求各地區(qū)各部門結合實際認真貫徹落實。

《質量強國建設綱要》主要內容如下。

建設質量強國是推動高質量發(fā)展、促進我國經濟由大向強轉變的重要舉措，是滿足人民美好生活需要的重要途徑。為統(tǒng)籌推進質量強國建設，全面提高我國質量總體水平，制定本綱要。

半導體產品質量預測

半導體產業(yè)是一個信息化程度高的產業(yè)。高度的信息化給數據分析創(chuàng)造了可能性?；跀祿姆治隹梢詭椭雽w產業(yè)更好的利用生產信息，提高產品質量。

現有的解決方案是，生產機器生產完成后，對產品質量做非全面的抽測，進行產品質量檢核。這往往會出現以下狀況，一是不能即時的知道質量的好壞，當發(fā)現質量不佳的產品時，要修正通常都為時以晚，二是在沒有辦法全面抽測的狀況下，存在很大漏檢的風險。

在機器學習，人工智能快速發(fā)展的今天，我們希望著由機器生產參數去預測產品的質量，來達到生產結果即時性以及全面性。更進一步的，可基于預先知道的結果，去做對應的決策及應變，對客戶負責，也對制造生產更加敏感。

下圖為薄膜晶體管液晶顯示器(tft-lcd)生產線專用設備分析

痛點與挑戰(zhàn)1

TFT-LCD（薄膜晶體管液晶顯示器）的生產過程較為復雜，包含幾百道以上的工序。每道工序都有可能會對產品的品質產生影響，故算法模型需要考慮的過程變量較多。

痛點與挑戰(zhàn)2

這些變量的取值可能會存在異常（如測點儀表的波動導致、設備工況漂移等現象），模型需要足夠穩(wěn)定性和魯棒性。

痛點與挑戰(zhàn)3

產線每天加工的玻璃基板數以萬計，模型需要在滿足較高的精準度前提下盡可能實時得到預測結果，這樣才能給在實際生產中進行使用。

天池工業(yè)AI大賽-智能制造質量預測數據集有八千多變量，包括生產線上的數據，反應機臺的溫度，氣體，液體流量，功率，制成時間等因子，全是企業(yè)真實數據。

模型質量評估采用MSE

我方建議企業(yè)模型后，性能優(yōu)秀

MSE 0.03358699182759343

（備注MSE值越小，模型性能越好，此處展示的為初步實驗值，經過不斷優(yōu)化后，會得到更精準模型）

模型訓練展示入下圖，人工智能模型讀取數據，訓練模型，最后實現批量自動化預測能力。

我方人工智能模型價值匯總

1）我們能夠建立算法模型準確預測出特性值，實現生產過程的實時監(jiān)控和預警，提前發(fā)現當前工序的問題、避免問題流入到后道工序，減少生產資源浪費的同時也優(yōu)化了產品良率。

2）我們模型可以挖掘關鍵參數，工藝人員能夠快速地針對那些電性表現不佳的產品進行問題溯源分析，重點分析和調整那些關鍵的影響因子，加快不良問題的處理、提高整體工藝水平。

3）我方預測模型在部署后也可以用于減少特性檢測相關的工序，能夠節(jié)約檢測資源并且對提升產線整體的產能有正面作用。

4）我方從8000多變量中挑出20個變量建模，工業(yè)質量預測效率提高99.75%，節(jié)省大量人力資源和時間成本。

5）我方模型可計算不同變量重要性，促成智能人力資源分配

如果企業(yè)對智能制造質量預測模型有需求，感興趣，給up主留言。

我們公司提供機器學習模型定制服務，提供Python建模代碼，PPT模型文檔，遠程協助，專業(yè)答疑，公司正規(guī)發(fā)票和合同。

版權聲明：文章來自公眾號(python風控模型),未經許可，不得抄襲。遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。