Intelligente Datenteilung zur Qualitätssicherung in fortgeschrittenen Fertigungssystemen

מושגי ליבה

Ein intelligenter Datenteilungsrahmen, der sowohl die Informativität der ausgewählten Daten für die Downstream-Aufgabe als auch die Ähnlichkeit der Daten zur Zielverteilung maximiert, um die Leistung von Maschinenlernmethoden zu verbessern.

תקציר

Der Artikel beschreibt einen Ansatz zur intelligenten Datenteilung, um die Qualität der geteilten Daten in fortgeschrittenen Fertigungssystemen sicherzustellen. Maschinelles Lernen (ML) wird in Fertigungsanwendungen häufig eingesetzt, erfordert aber große Mengen an Trainingsdaten. Aufgrund hoher Kosten und Zeitaufwände für die Datenerfassung in Fertigungssystemen ist Datenmangel ein weit verbreitetes Problem. Mit der Entwicklung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) ist Datenaustausch zwischen mehreren Maschinen mit ähnlicher Funktionalität weit verbreitet, um den Datensatz für den Aufbau von ML-Modellen zu erweitern. Obwohl die Maschinen ähnlich konzipiert sind, gibt es aufgrund unterschiedlicher Betriebsbedingungen, Prozessparameter, Messrauschen usw. unvermeidbar Verteilungsunterschiede in den Daten. Die effektive Anwendung von ML-Methoden setzt jedoch voraus, dass Trainings- und Testdaten aus der gleichen Verteilung stammen. Daher ist ein intelligenter Datenteilungsrahmen erforderlich, um die Qualität der geteilten Daten sicherzustellen, so dass nur nützliche Informationen geteilt werden, um die Leistung von ML-Methoden zu verbessern.
Der vorgeschlagene Active Data-sharing (ADs) Rahmen integriert die Architektur des kontrastiven Lernens (CL) und des aktiven Lernens (AL), um sowohl die Informativität als auch die Ähnlichkeit der ausgewählten Daten zur Zielverteilung zu maximieren. Eine neuartige Akquisitionsfunktion wird entwickelt, indem die Informationsmaße für den Nutzen der Downstream-Aufgabe und der Ähnlichkeitsscore für die Qualitätssicherung der Daten integriert werden. Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen ADs-Rahmens wird anhand von Echtzeitüberwachungsdaten aus drei 3D-Druckern validiert, von denen zwei identische Spezifikationen aufweisen, während der dritte anders ist. Die Ergebnisse zeigen, dass der ADs-Rahmen die Überwachungsdaten zwischen identischen Maschinen intelligent teilen und gleichzeitig die Datenpunkte von den unterschiedlichen Maschinen beim Training von ML-Methoden eliminieren kann. Mit einem hochqualitativen erweiterten Datensatz, der durch den vorgeschlagenen Rahmen generiert wird, können die ML-Methoden eine bessere Leistung mit einer Genauigkeit von 95,78% bei Verwendung von 26% gekennzeichneten Daten erreichen, was eine Verbesserung von 1,41% gegenüber Benchmark-Methoden darstellt, die 100% gekennzeichnete Daten verwendeten.

סטטיסטיקה

Die Überwachungsdaten von zwei ähnlichen kleinen Maschinen folgen einer ähnlichen Verteilung, während die Daten von der unterschiedlichen großen Maschine eine abweichende Verteilung aufweisen.
Mit dem durch den vorgeschlagenen Rahmen generierten hochqualitativen erweiterten Datensatz können die ML-Methoden eine Genauigkeit von 95,78% bei Verwendung von nur 26% gekennzeichneten Daten erreichen, was eine Verbesserung von 1,41% gegenüber Benchmark-Methoden darstellt, die 100% gekennzeichnete Daten verwendeten.

ציטוטים

"Mit der Entwicklung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) ist Datenaustausch zwischen mehreren Maschinen mit ähnlicher Funktionalität weit verbreitet, um den Datensatz für den Aufbau von ML-Modellen zu erweitern."
"Die effektive Anwendung von ML-Methoden setzt jedoch voraus, dass Trainings- und Testdaten aus der gleichen Verteilung stammen."
"Der vorgeschlagene Active Data-sharing (ADs) Rahmen integriert die Architektur des kontrastiven Lernens (CL) und des aktiven Lernens (AL), um sowohl die Informativität als auch die Ähnlichkeit der ausgewählten Daten zur Zielverteilung zu maximieren."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

ADs

by Yue Zhao,Yux... ב- arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00572.pdf

שאלות מעמיקות

Wie könnte der ADs-Rahmen auf andere Anwendungsfelder außerhalb der Fertigungsindustrie erweitert werden, in denen Datenteilung und Verteilungsunterschiede eine Rolle spielen

Der ADs-Rahmen könnte auf andere Anwendungsfelder außerhalb der Fertigungsindustrie erweitert werden, in denen Datenteilung und Verteilungsunterschiede eine Rolle spielen, wie beispielsweise im Gesundheitswesen oder im Finanzwesen. Im Gesundheitswesen könnten verschiedene medizinische Einrichtungen Daten zu Patienten teilen, um Modelle für die Diagnose oder Behandlung zu verbessern. Hier könnten Verteilungsunterschiede aufgrund von unterschiedlichen Patientenpopulationen oder medizinischen Geräten auftreten. Im Finanzwesen könnten Banken oder Finanzinstitute Daten teilen, um Betrug zu bekämpfen oder Risikomodelle zu verbessern. Verteilungsunterschiede könnten hier aufgrund von unterschiedlichen Transaktionsmustern oder Kundenprofilen auftreten. Der ADs-Rahmen könnte angepasst werden, um diese spezifischen Verteilungsunterschiede zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass nur relevante und qualitativ hochwertige Daten geteilt werden.

Welche zusätzlichen Metriken oder Ansätze könnten verwendet werden, um die Ähnlichkeit der Daten zur Zielverteilung noch genauer zu erfassen

Um die Ähnlichkeit der Daten zur Zielverteilung noch genauer zu erfassen, könnten zusätzliche Metriken oder Ansätze verwendet werden. Eine Möglichkeit wäre die Verwendung von Distanzmetriken wie der Kullback-Leibler-Divergenz oder der Jensen-Shannon-Divergenz, um die Unterschiede zwischen den Verteilungen der Daten genauer zu quantifizieren. Diese Metriken könnten helfen, feinere Unterschiede zwischen den Daten aus verschiedenen Quellen zu erkennen und sicherzustellen, dass nur Daten mit einer hohen Ähnlichkeit zur Zielverteilung ausgewählt werden. Darüber hinaus könnten Techniken aus dem Bereich des Transfer-Learning oder Domain-Adaptation genutzt werden, um die Datenanpassung zwischen verschiedenen Verteilungen zu verbessern und die Ähnlichkeit genauer zu erfassen.

Wie könnte der ADs-Rahmen weiterentwickelt werden, um auch Verteilungsunterschiede in der Zielvariablen (z.B. Anomalieklassen) zu berücksichtigen

Um auch Verteilungsunterschiede in der Zielvariablen (z.B. Anomalieklassen) zu berücksichtigen, könnte der ADs-Rahmen weiterentwickelt werden, um eine zusätzliche Schicht der Modellierung einzuführen, die spezifisch auf die Zielvariablen abzielt. Dies könnte durch die Integration von Techniken wie Multi-Task-Learning erreicht werden, bei denen das Modell gleichzeitig auf mehrere Ziele trainiert wird, einschließlich der Klassifizierung von Anomalien. Durch die Berücksichtigung der Verteilungsunterschiede in den Zielvariablen kann das Modell besser auf die spezifischen Anforderungen der Anwendungsfelder eingehen und die Leistung bei der Erkennung von Anomalien oder anderen Zielvariablen verbessern.