预测分析介绍及行业应用案例

汽车制造商

1、预测需求和预测供应商绩效

问题：一家汽车制造商希望预测需求、优化库存水平并预测供应商绩效。

目标：提高效率并改进供应链管理。

解决方案：通过预测分析，该制造商能够预测其产品需求以及供应商绩效。

结果：

· 优化库存水平并减少缺货。

· 按时交付率提高 10%。

· 库存持有成本降低 20%。

2、预测汽车部件何时可能发生故障

问题：一家制造商正在收集其最近生产的汽车部件的质量数据。数据包括各个传感器的测量值（如温度和压力），以及操作员输入的值。由于数据中有许多噪声变量，因此很难识别导致缺陷的关键因素。

目标：预测汽车部件何时可能发生故障，以便主动进行维护。

解决方案：在这种情况下，Random Forests 是理想方法，因为它可以处理具有许多噪声变量的高维数据，并且仍然可以识别导致缺陷的重要特征。Random Forests 让用户能够在一个位置利用多种备选分析和随机化策略。

3、预测最终产品中的缺陷

问题：一家汽车制造商正在使用计算机视觉系统来检测其最终产品中的缺陷。从各种传感器和摄像头捕获数据，包括压力、温度和视觉图像的测量值。数据是高维数据，变量之间存在复杂的交互作用。此外，变量之间具有非线性关系，线性模型可能会遗漏某些变量组合产生的缺陷。

目标：预测最终产品中的缺陷。

解决方案：TreeNet 是理想的算法，因为它能够识别复杂的交互作用并捕获变量之间的非线性关系。有了这些新见解，用户可以构建高度准确的回归。

食品制造商

预测产品缺陷和改进质量

问题：一家食品制造商想要识别影响产品质量的因素。这可以让制造商在缺陷产生之前采取纠正措施。

目标：减少质量问题并保持质量控制。

解决方案：通过预测分析，该食品制造商能够识别影响质量的因素，从而主动预防质量问题。

结果：

· 缺陷数量减少 50%。

钢铁制造商

预测能源消耗和节约能源

问题：一家钢铁制造商希望发现节约能源和降低成本的机会。

目标：减少能耗并降低成本。

解决方案：通过预测分析，该制造商能够分析能源消耗数据，以识别不同模式的发展趋势，从而预测能源消耗何时可能会激增。

结果：

· 为减少高峰期的能源消耗而调整生产计划。

· 能源成本降低 15%。

半导体制造商

预测产量并提高生产效率

问题：一家半导体制造商希望优化其流程，并开始识别影响产量的因素。

目标：提高生产效率。

解决方案：通过预测分析，该制造商能够分析生产数据并识别影响产量的确切因素。

结果：

· 产量增加 5%。

其他行业

1、实时减少停机以节约总成本

问题：制造机械极少出现故障。如果出现故障，将会产生巨额成本。制造商几乎无法承受这么昂贵的失误，因此小区域用户和产品制造商希望在停机时有所准备。

目标：通过准确预测停机改进操作准备和提高生产量。

解决方案：通过使用可能导致产品缺陷的“信号”指标（例如温度、湿度等），工程师按运行时间和停机时间分类建立了准确的预测统计模型。

结果：

· 将 2 年内的总停机持续时间降低了 6%。

· 将机器使用寿命延长了 4 年。

· 通过降低机器购买和运行成本提高了利润率。

2、改进维护流程，确保连续服务

问题：一家西海岸发电厂因燃气涡轮机出现重大维护成本问题。为避免未来发生同样的问题，他们需要找到定期执行维护，同时无需停机而导致服务中断的方法。

目标：改进标准维护流程，降低维护成本，同时确保涡轮机运行的高可用性、可靠性和总体成本效益。

解决方案：通过预测分析，该电力公司能够在发生问题或故障前发现并查明提示未来燃气涡轮机退化的确切情况，从而避免代价高昂的维修。

结果：

· 实现前瞻性和标准化维护。

· 确定了 3 个最重要的条件，将其变成性能参数并受到密切监控。

3、预测设备故障和维护

问题：为了主动预防维护成本，一家风力涡轮机制造商希望预测设备故障和维护。制造商使用预测分析来识别涡轮机的温度和振动数据模式。

目标：预测涡轮机何时可能发生故障，以便在故障发生之前主动进行维护。

解决方案：通过预测分析，该制造商能够使用传感器和机器提供的数据来主动预测设备故障。

结果：

· 维护成本降低 25%。

· 涡轮机正常运行时间增加 15%。

4、机器故障

问题：一家制造公司正在收集一条生产线上单台机器的性能数据。数据包括温度、压力和振动等测量值，但由于设备故障或其他问题，一些测量值缺失。此外，影响机器性能的变量之间存在非线性关系。理想情况下，工程师希望通过一个简单的模型来捕获所有的数据复杂度，并用一组方程来表示。

目标：预测涡轮机何时可能发生故障，以便在故障发生之前主动进行维护。

解决方案：在这种情况下，MARS 是理想方法，因为它可以处理缺失的数据，并使用一系列易于理解和报告的方程来捕获变量之间的非线性关系。

5、回归

问题：一家制造商正在收集产品制造过程中温度和压力之间关系的数据。数据是低维数据，只有两个变量，温度和压力之间存在很强的线性关系。

解决方案：在这种情况下，回归是理想方法，因为一个简单的线性模型足以捕获变量之间的关系。