Интеллектуальная система обработки производственных данных и управления качеством многоассортиментных полимерных пленок на основе методов машинного обучения и математического моделирования

Описана интеллектуальная система, которая настраивается на характеристики экструзионно-каландрового производства полимерных пленок и позволяет формировать советы по управлению качеством продукции широкого ассортимента в регламентном режиме и при возникновении нештатных ситуаций, связанных с браком продукции. Для этого применяются многовариантные модели описания производства (теоретические математические модели для вычисления неконтролируемых показателей качества экструдата и пленки, база экспертных знаний о нештатных ситуациях, их причинах, рекомендациях по устранению, базы данных типов пленок, конфигураций производственных линий, технологических параметров) и методы обработки больших производственных данных. В зависимости от типа закона распределения данных, их объема и требований к точности и скорости обработки при построении прогнозирующих моделей применяются метод регрессионного анализа и методы машинного обучения (нейронная сеть, бустинг деревьев решений). Тестирование по данным промышленного производства упаковочных пленок подтвердило работоспособность системы и повышение эффективности управления за счет снижения массы бракованной пленки и увеличения выхода кондиционной продукции.