V dnešním článku se seznámíte s novým inteligentním systémem Opthan pro analýzu a optimalizaci procesů. Můžete si jej opět stáhnout na stránce http://optiintelligent.cz a je poskytován zdarma pro nekomerční účely. Nahrazuje dříve popsaný systém Eltav, je jednodušší a obsahuje novou metodu nalezení vzorce funkční závislosti.
Úvod
Optimalizace procesů je jednou z důležitých metod, jak mohou výrobní společnosti dosáhnout dobrých ekonomických výsledků. Přitom v současné době již zpravidla není problém získat dostatečné množství dat o průběhu moderního výrobního procesu. Získáme je buď automaticky z čidel na technologických zařízeních, nebo z nadřízeného informačního systému. Problém však je získaná data vyhodnotit, zjistit souvislosti mezi jednotlivými veličinami, odhadnout, které faktory mají vliv na konečný výsledek, a navrhnout, jak můžeme proces ovlivnit tak, abychom dosáhli žádaného výsledku.
Prohlédněte si například soubor analýza_opt_sum.txt v adresáři data. Nejlépe si jej můžete prohlédnout v Excelu, ale stačí i obyčejný textový editor, například Notepad. Jsou v něm čtyři sloupce hodnot pro čtyři proměnné. Na první pohled těžko odhalíte, zda a na kterých proměnných závisí hodnota funkční proměnné f a jak je možné tuto závislost vyjádřit, případně za jakých podmínek dosáhne proměnná f požadovaného minima. Tyto skutečnosti zjistíme pomocí systému Opthan.
Systém Opthan
Systém Opthan slouží k obecné analýze a optimalizaci procesů. Využívá nejmodernějších metod umělé inteligence v kombinaci s původními heuristikami, které byly vyvinuty v průběhu mnohaleté vědecké činnosti autorů. Záměrem bylo poskytnout technologům snadno ovladatelný nástroj pro vyhodnocení rozsáhlého vzorku dat z výrobního procesu, nalezení potenciálních chyb v tomto vzorku, pro vyhledání a grafické znázornění závislosti v procesu a navržení takových kombinací volitelných parametrů, aby výsledný ekonomický efekt byl co nejlepší.
Demo verze
Demo verzi programu je možné využívat pro nekomerční účely, zejména studium a výzkum. Má následující omezení: maximální počet vzorů je 100.
Součástí demo verze je návod k použití, nápověda a několik jednoduchých příkladů vysvětlujících hlavní funkce systému. Příklady jsou pouze informativní, skutečné řešené projekty v průmyslové praxi jsou samozřejmě podstatně složitější.
Zájemcům z řad studentů nabízíme vygenerování plné verze systému pro jeden soubor. Soubor s žádostí o vygenerování vaší verze pošlete na mail na výše uvedené stránce.
Úvodní příklad
Odstartujte systém Opthan a načtěte si soubor data\analyza_opt_sum.txt (Čtení adresář data soubor analyza_opt_sum.txt). Budeme hledat, na čem závisí proměnná označená f (dvojklik levou myší na f v hlavičce tabulky, sloupec se zbarví červeně).
Nejprve vyhledáme proměnné, na kterých funkce f závisí:
- V horní liště musí být zvolená síť sigmoidální (původní hodnota).
- Zaškrtněte Závislosti v levé liště tlačítek pod tlačítkem Učení.
- Klikněte na tlačítko Učení.
- Po nějaké době se objeví Síť naučena, klikněte OK.
- Klikněte levým tlačítkem myši na tlačítko Kontrola.
- V hlavičce tabulky se objeví vliv jednotlivých proměnných na hodnotu funkce f. Vidíte, že f závisí zhruba z poloviny na x a z a zjevně nezáleží na y (pouze 5 %).
- Pro další zpracování vyřadíme proměnnou y (klikněte pravou myší na y v hlavičce tabulky, sloupec zešedne).
Nyní máme pouze ty proměnné, které mají vliv na výsledek. Vyhledáme grafy závislostí.
- Klikněte na OK, procentuální závislost v záhlaví zmizí.
- Zrušte novým kliknutím Závislosti a proveďte znovu učení.
- Označte levou myší sloupec x, sloupec zezelená.
- Zaškrtněte tlačítko Body a stiskněte Zobrazení.
- Vidíte, že nalezená závislost odpovídá zobrazeným bodům. Poznamenejte si, kde křivka nabývá minimum.
- Klikněte na OK, zrušte označení sloupce x a proveďte totéž pro z.
V této chvíli se systém naučil vztahy mezi proměnnými a můžeme optimalizovat.
- Označte x nebo z a klikněte na Optimalizuj.
- Vidíte, že systém přibližně označil hodnotu, při které proměnná nabývá minimální hodnotu. Určitou nepřesností platíme za inteligenci systému, za to že o procesu nic nevíme, a pro skutečnou detailní analýzu je 100 vzorků málo.
Provedli jsme přibližnou optimalizaci, nyní výpočet upřesníme. Jestliže víme, že závislost je nějaký polynom max. třetího stupně, zvolíme jej v horní liště v rozbalovacím okénku a výpočet provedeme znovu.
- Síť v horní liště rozbalíme a zvolíme Polynom.
- Označíme sloupce x a z a provedeme Učení.
Nyní nám již vyjde přesný vzorec závislostí funkční hodnoty polynomické funkce f na proměnných x a z. Ve skutečných případech vyhledáváme samozřejmě podstatně složitější vzorce.
V úvodním příkladu jsme si ukázali, jak přibližně určíme z neznámých dat, které faktory nám ovlivňují výsledek, jak nalezneme křivky závislosti a přibližné optimální nastavení parametrů procesu, a ukázali jsme si rozdíl mezi situací, kdy o procesu nevíme vůbec nic, a situací, kdy můžeme odhadnout alespoň některé jeho charakteristiky. Dále si probereme celý postup podrobněji.
Postup při analýze
Při analýze a optimalizaci systémem Opthan postupujeme následujícím způsobem:
- Odstranění odlehlých dat. Data, která nějakým způsobem přesahují očekávaný rozsah, jsou při kontrole označena barevně. Můžete si je upravit po vybrání příslušného políčka.
- Počáteční kontrola. První učení odhalí základní závislosti v souboru. Při kontrole se zjistí relevantní a nerelevantní data.
- Vytvoření modelu procesu. Z takto získaných kvalitních dat vytvoří systém učením model procesu. Závislosti jednotlivých parametrů si můžete prohlédnout graficky.
- Optimalizace. Technologové většinou vědí, které parametry procesu mohou ovlivnit a v jakém rozsahu. Model procesu můžeme použít k tomu, abychom určili takové parametry, které ovlivní žádoucím směrem kvalitu, náklady nebo jiné výsledky procesu.
- Vyjádření vzorcem. Pokud můžeme závislost alespoň zhruba odhadnout, například je lineární, polynomická, exponenciální nebo kombinace různých faktorů, systém nalezne její vzorec.
Seznam připravených souborů
V adresáři data jsou připraveny ukázkové soubory pro ověření systému:
- Datalin - vzory pro učení lineární funkce.
- Analyza_polynom - vzory pro učení nelineární funkce.
- Analyza_sum - vzory pro učení nelineární funkce zatížené nerelevantním šumem.
- Analýza_opt_sum - vzory pro učení a optimalizaci nelineární funkce 2 proměnných zatížené nerelevantním šumem.
Postup ověření
K dalšímu ověření systému můžete použít výše uvedených připravených souborů. Později si můžete vytvářet vlastní soubory ve stejném formátu. Postupujte následujícím způsobem:
Nalezení obecných závislosti v datech
- Start programu Opthan.exe
- Čtení Data Analyza_polynom.txt
- Učení
- Klikněte na x v horní liště (vybraný sloupec bude označen zelenou barvou)
- Body a pak Zobrazení
- Vidíte, že graf (červená křivka) přibližně prokládá zobrazené body. Určitou nepřesností platíme za inteligenci systému a za zcela obecné řešení.
- Tlačítko OK
Nalezení částečně definované závislosti
- Síť Polynom
- Učení
- Zobrazí se výsledek na 6 destinných míst.
- Ponechte Body, stiskněte Zobrazení. Křivka prokládá body přesně.
- Tlačítko OK
Vyhledání relevantních parametrů
- Čtení Data Analyza_sum.txt
- Síť sigmoidální
- Zaškrtněte Závislosti pod tlačítkem Učení.
- Dvojklik levou myší na y (volíme funkční hodnotu)
- Učení, Kontrola, závislosti jsou v horní liště. Pravým tlačítkem myší v horní liště označte nevýznamné proměnné (závislost kolem 2%) - odstraněné zešednou.
- Tlačítko OK
- Levou myší označte x3.
- Síť Polynom, Učení, zobrazí se výsledek.
- Zobrazení, zobrazí se přesné proložení.
- Tlačitko OK
Lineární závislostí
- Čtení, Data, datalin.txt
- Síť lineární
- Učení, zobrazí se vzorec
Všimněte si, že počet vzorů je podstatně menší a přesnost větší.
Program ukončíte tlačítkem Konec nebo standardním způsobem (Alt+F4, tlačítko x).
Můžete také upravit data, načíst vlastní soubor a pokračovat ve zpracování.
Nápověda
Tlačítkem Nápověda zobrazíte nápovědu k systému. Označením tématu v levém pruhu se vám v pravém poli zobrazí nápověda k příslušnému tématu.