一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统，具体流程如下：首先通过传感器收集设备最的运行记录，每小时的电流，电压平均值，以及运行时长等数据；之后人工获取备件的从安装到替换的时间；然后通过LR训练，得到模型；通过模型预测对应类别备件的当前损耗率；损耗率大于一定的值需要提前订货并且替换。本技术方案实现了一种LR的生产线备件损耗率预测系统，通过收集备件的运行数据，可以得到备件的损耗率，从而提前订货，及时更换备件，保证生产线正常运转从而提升企业的生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统
本专利技术涉及一种生产线备件损坏率预测系统，特别涉及一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统，属于机械生产

技术介绍
产线备件更换：对于产线的高价值零部件，如何确定其订货量和订货时间，这是困扰企业的一个难题。由于生产线的设备复杂性、零件故障的随机性、备件消耗的特殊性和多样性，备件的需求和损耗难以预测。采用传统的定期更换无法更好的解决这个问题。因此需要采用算法来预测设备的损耗程度，做到精细化管理和更换。LR：全称为logisticregressive，模型都具有w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y=w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p=L(w‘x+b),然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。备件的损耗和生产环境以及使用周期都有明显的关系，因此我们可以通过采集环境数据预测备件的损耗率，做到提前更换。其中，x为输入变量，包括零件的使用周期、历史电压、电流、气压等数据，y为当前的损耗率。现有的产线备件替换都是定期全面检查更新出现问题的备件，以及出现故障时临时替换。当前定期更换备件以及出现故障时，没有此类备件库存，需要临时进行采购，周期拉长。进而导致无法保证生产线正常运行，订货时间和订货量无法精准预测，当前损耗情况难以预测。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了如下的技术方案：本专利技术提供了一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统，具体流程如下：1）通过传感器收集设备最的运行记录，每小时的电流，电压平均值，以及运行时长等数据；2）人工获取备件的从安装到替换的时间；3）通过LR训练，得到模型；4）通过模型预测对应类别备件的当前损耗率；5）损耗率大于一定的值需要提前订货并且替换。作为本专利技术的一种优选技术方案，LR训练模型为：输入：x：设备的运行数据，包括电流、电压、运行时长等，y：设备的状态数据，0表示正常，1表示故障，目标：得到模型w，预测值函数为sigmoid函数，具体如下：z=w*x使得模型预测值和真实值最接近，损失函数为通过梯度下降，得到w和b的更新方法：Y表示真实值，Φ(z)表示模型的预测值，x为输入。作为本专利技术的一种优选技术方案，LR预测流程为：得到预测数据的运行数据后，通过可以得到当前的损耗值，大于某个阈值就需要订货替换。本专利技术所达到的有益效果是：本技术方案实现了一种LR的生产线备件损耗率预测系统，通过收集备件的运行数据，可以得到备件的损耗率，从而提前订货，及时更换备件，保证生产线正常运转从而提升企业的生产效率。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是本专利技术的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1如图1所示，本专利技术提供了一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统，具体流程如下：1）通过传感器收集设备最的运行记录，每小时的电流，电压平均值，以及运行时长等数据；2）人工获取备件的从安装到替换的时间；3）通过LR训练，得到模型；4）通过模型预测对应类别备件的当前损耗率；5）损耗率大于一定的值需要提前订货并且替换。LR训练模型为：输入：x：设备的运行数据，包括电流、电压、运行时长等，y：设备的状态数据，0表示正常，1表示故障，目标：得到模型w，预测值函数为sigmoid函数，具体如下：z=w*x使得模型预测值和真实值最接近，损失函数为通过梯度下降，得到w和b的更新方法：Y表示真实值，Φ(z)表示模型的预测值，x为输入。LR预测流程为：得到预测数据的运行数据后，通过可以得到当前的损耗值，大于某个阈值就需要订货替换。本专利技术所达到的有益效果是：本技术方案实现了一种LR的生产线备件损耗率预测系统，通过收集备件的运行数据，可以得到备件的损耗率，从而提前订货，及时更换备件，保证生产线正常运转从而提升企业的生产效率。最后应说明的是：以上所述仅为本专利技术的优选实施例而已，并不用于限制本专利技术，尽管参照前述实施例对本专利技术进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统，其特征在于，具体流程如下：1）通过传感器收集设备最的运行记录，每小时的电流，电压平均值，以及运行时长等数据；2）人工获取备件的从安装到替换的时间；3）通过LR训练，得到模型；4）通过模型预测对应类别备件的当前损耗率；5）损耗率大于一定的值需要提前订货并且替换。

【技术特征摘要】
1.一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统，其特征在于，具体流程如下：1）通过传感器收集设备最的运行记录，每小时的电流，电压平均值，以及运行时长等数据；2）人工获取备件的从安装到替换的时间；3）通过LR训练，得到模型；4）通过模型预测对应类别备件的当前损耗率；5）损耗率大于一定的值需要提前订货并且替换。2.根据权利要求1所述的一种基于LR的生产线备件损坏率预测系统，其特征在于，LR训练模型为：输入：x：设备的运行数据，包括电流...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振书，
申请(专利权)人：柳州市木子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西,45