Методы и алгоритмы обработки данных для систем прогнозирования появления брака в процессе непрерывной разливки металла методом «плавка на плавку»
Аннотация
Целью данной выпускной квалификационной работы является получить представление о работе металлургического производства, а именно о процессе плавки непрерывной разливки металла методом «плавка на плавку», изучить методы машинного обучения и выбрать оптимальный метод прогнозирования появления брака в процессе непрерывной разливки металла и выбрать оптимальный инструмент работы с данными и применения выбранного метода. В практической части произвести разбор данных, предоставленных с производства, и на основе выбранного инструмента Deductor Academic Edition произвести ETL - процесс данных, проанализировать данные и получить параметры, влияющие на появление брака, и произвести валидацию полученных данных.
Проведение дайной работы дает возможность:
- представить общее представление о процессе непрерывной разливки металла методом «плавка на плавку»
- используя нейронную сеть определить параметры, влияющие на качество производимой продукции и являющиеся основой для прогнозирования появления брака в производимой продукции.
Результатом выпускной квалификационной работы является получение модели, основанной на нейронной сети, и которая в процессе обучения и валидации вывела параметры, влияющие на качество разливки металла.
Проведение дайной работы дает возможность:
- представить общее представление о процессе непрерывной разливки металла методом «плавка на плавку»
- используя нейронную сеть определить параметры, влияющие на качество производимой продукции и являющиеся основой для прогнозирования появления брака в производимой продукции.
Результатом выпускной квалификационной работы является получение модели, основанной на нейронной сети, и которая в процессе обучения и валидации вывела параметры, влияющие на качество разливки металла.