A Data Mining Approach for Forecasting Machine Related Disruptions
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY & CONCLUSIONSProduction disruptions in high-tech mass production companies producing many parts every single minute will lead to considerable economic impact and affect manufacturing efficiency. The root causes of disruptions are classified into three categories: human-related, machine-related, and material related. Using different management, hiring, and training strategies, companies are generally successful in reducing human-related and material related disruptions. However, machine-related disruptions (MRDs) are still occurring even in companies employing a solid maintenance program.The MRDs pose random pauses of various durations in a production. Forecasting the characteristics of such pauses (downtimes) can assist in real-time manufacturing process adjustment and real-time rescheduling of a production. This study aims at utilizing available recorded MRDs for forecasting time to forthcoming MRD and its duration. Our general approach is to evaluate the performance of different data mining-based learning techniques for predicting both the duration and time to forthcoming MRDs and determining the outperforming approach. We consider a smart factory located in the northern part of Toronto great area active in the field of thermoplastic injection molding of various components. We use the historical data on the MRDs recorded from 2013 to 2019 to conduct the investigation. In this study, a set of different classifiers, including rule-based, function-based, tree-based, and lazy, are implemented for forecasting each of the duration and time to forthcoming MRD. The part ID, machine ID, mold age, and the ordinal number of the forthcoming MRD are considered as the input attributes of the developed data mining-based classifiers.In order to determine how effectively the data mining-based methods perform, we calculate different performance criteria, including the Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), Bias, Correlation Coefficient (CC), and R <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> . The overall accuracy rate for some tree-based algorithms is significant (CC exceeded 0.92 and MAE<0.06). It shows the capabilities of data mining-based approaches in forecasting the durations and times to MRDs. The obtained trained models are accurate enough to be coupled with stochastic optimization algorithms for real-time manufacturing process adjustment and rescheduling when an MDR takes place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».