TH NextGen - Tag Builder – Prädiktive Tags

Mit Prädiktiven Tags können Sie ein neues Tag auf der Grundlage einer linearen Regressionsanalyse mit mehreren Variablen erstellen. Dies ist die ideale Funktion, um einen Soft Sensor zu erstellen, indem Sie verschiedene Einfluss-Tags kombinieren.   

Hinweis: Prädiktive Tags hat die "Einflussfaktor"-Analyse ersetzt, die in älteren TrendMiner-Versionen zu finden ist. 

Die Prädiktiven Tags finden Sie im Menü des Tag Builders.   

Die allgemeine Übersicht über den Tag Builder Workflow finden Sie hierworkflow of tag builders tag 

Prädiktive Tags weichen ein wenig von dem üblichen Workflow ab, da sie einen eigenen integrierten Workflow haben. Dieser spezielle Ablauf wird im Folgenden erläutert. 

Untermenü Prädiktive Tags 

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Einige Startparameter müssen festgelegt werden, bevor der Prozess der Prädiktiven Tags gestartet werden kann.  

Tag/Attribut zur Prädiktion: In diesem Feld wählen Sie das Tag oder Attribut aus, das Sie als Grundlage für Ihre Analyse verwenden möchten. Es ist üblich, zunächst Offline-Messungen wie z.B. Laborqualitätsmessungen über die Datenimportfunktion hochzuladen.  

Das Prädiktionsdiagramm: Ein Diagramm wird geladen, sobald Sie den gewünschten Tag ausgewählt haben. Es wird derselbe Zeitraum gewählt wie im Fokusdiagramm. Bei der Erstellung eines Prädiktiven Tags wird ein isolierter Workflow mit einem eigenen Diagramm gestartet. Dieses Diagramm ist daher nicht mit dem Fokusdiagramm zu verwechseln und es stehen nicht alle Optionen (z.B. Filter,...) zur Verfügung.  

Der im Diagramm gewählte Zeitraum wird für die Analyse verwendet. Achten Sie also darauf, einen bestimmten Zeitraum zu vergrößern oder zu verkleinern.  

Das Prädiktionsdiagramm bleibt bestehen, wenn der Erstellunsgprozess der Prädiktiven Tags aktiv ist. Sie können frei zwischen diesem Diagramm und dem eigentlichen Fokusdiagramm wechseln, indem Sie die Menüs in der Seitenleiste umschalten. Wenn Sie nach dem Starten einer Erstellung einen Filter einfügen möchten, müssen Sie zunächst das Menü wechseln und zum Tag Builder Menü zurückkehren. 

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Tags/Attribute, nach denen gesucht werden soll: Mit der Optionsschaltfläche können Sie auswählen, nach welchen Tags die Analyse durchgeführt werden soll. 

  • Nur die Tags und Attribute, die in der aktiven Tag-Liste vorhanden sind. 
    • Wählen Sie diese Option, wenn Sie bereits eine Vorstellung davon haben, welche anderen Tags für die Erklärung des Verhaltens in Frage kommen.   
  • Alle indexierten Tags und Attribute in TrendMiner 
    • Wählen Sie diese Option, wenn Sie keine Idee haben, welche anderen Tags das Verhalten erklären könnten. 
    • Tag-Filter-Ausdruck: Wenn Sie eine Analyse aller indexierten Tags durchführen, können Sie immer noch einschränken, welche Tags TrendMiner analysieren soll. Wenn Sie z.B. "*temp*" eingeben, werden alle indexierten Tags durchsucht, die "temp" in ihrem Namen enthalten. Die Verwendung des Tag-Filters führt zu einer schnelleren Berechnungszeit und einer spezifischeren Auswahl von Kandidaten. 

Upstream-Shift (MAX): Andere Prozessparameter könnten Ihren aktuellen Tag zur gleichen Zeit oder mit einer zeitlichen Verzögerung beeinflussen. TrendMiner kann diese Verzögerung bei seiner Analyse mit Hilfe der automatischen Verschiebungserkennung berücksichtigen. Der Parameter maximaler Upstream-Shift legt fest, wie weit in der Vergangenheit liegende Zeitpunkte von Kandidatenfaktoren überprüft werden. 
 
Der maximale Upstream-Shift, die eingestellt werden kann, beträgt 2 Jahre. 

Hinweis: Die spezifischen Verschiebungen, für die die Korrelationsanalyse durchgeführt wird, hängen von der angegebenen maximalen Verschiebung ab. Die angegebene maximale Verschiebung wird in 100 äquidistante Intervalle unterteilt und die Analyse wird für jedes Intervall durchgeführt. Die kleinstmögliche Verschiebung ist gleich der Indexauflösung.   

Erstellen einer Prädiktion 

Sie werden feststellen, dass Ihr Bildschirm nach dem Starten des Erstellungsprozesses einer Prädiktion horizontal in zwei Teile geteilt ist. screenshot3.png

Der obere Teil ist in vier Spalten unterteilt, denen Sie von links nach rechts folgen können, um den Prädiktionsfluss zu vervollständigen: 

  • Zusammenfassungs-Spalte: Eine Übersicht über die Einstellungen der Prädiktion, wie sie im vorherigen Menü eingegeben wurden.
  • Kandidaten-Spalte: Listet alle indexierten Tags/Attribute auf, die das aktuelle Verhalten beeinflussen, wie in dem Prädiktionsdiagramm dargestellt. Jeder Kandidat zeigt einen prozentualen Näherungswert und die optimale Zeitverschiebung, die den höchsten Wert ergibt.

Die Kandidaten werden nach ihrer Punktzahl sortiert, nur die 300 besten Ergebnisse werden angezeigt.

Von hier aus können Sie Kandidaten auswählen und der Spalte "Ausgewählte Kandidaten" hinzufügen, indem Sie auf den Pfeil klicken. Das Ergebnis der verbleibenden Kandidaten wird nach dem Hinzufügen eines Kandidaten neu berechnet. 

Hinweis: Je nach Ihren Systemressourcen können insgesamt 3 bis 10 Kandidaten hinzugefügt werden. 

  • Ausgewählte Kandidaten: Listen Sie alle Kandidaten auf, die Sie in der Kandidaten-Spalte ausgewählt haben.

Ausgewählte Kandidaten können wieder entfernt werden, woraufhin eine Neuberechnung der Kandidaten und der Ergebnisspalte ausgelöst wird.

  • Prädiktionsergebnis: Eine lineare Kombination zwischen den ausgewählten Kandidatenfaktoren und dem Tag von Interesse wird hier als Formel dargestellt. Diese Formel approximiert das Verhalten unseres Tags von Interesse auf der Grundlage der Eingabe der ausgewählten Kandidaten. Das kombinierte Ergebnis wird auch als Gesamtgenauigkeit angezeigt.

Von hier aus können Sie das Näherungsmodell als Prädiktion speichern. Das Modell, das sich aus den ausgewählten Kandidaten ergibt, könnte dann als Soft-Sensor für offline/weniger häufige Messungen verwendet werden oder sogar vorhersagen, was ein bestimmter Wert sein wird, wenn die Kandidaten Frühindikatoren waren. 

Wenn Sie ein Tag für eine Prädiktion speichern, wird der gesamte Erstellungsprozess gespeichert. So können Sie die Analyse wiederholen, wenn das Modell die tatsächlichen Werte nicht mehr genau vorhersagt. 

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Der untere Teil zeigt das Prädiktionsdiagramm. Die durchgezogene Linie zeigt die ursprüngliche Situation Ihres Tags von Interesse, während die gepunktete Linie ein Näherungsmodell auf der Grundlage der ausgewählten Kandidaten darstellt. 

Tipp: Nachdem Sie den Tag für die Prädiktion gespeichert haben, kann es nützlich sein, das Modell zu validieren, indem Sie andere Zeiträume überprüfen, die in der Prädiktion verwendet werden. 

Prozentuale Angleichung des Ergebnisses 

Der prozentuale Näherungswert gibt an, inwieweit ein bestimmter Kandidat das Verhalten des Tags von Interesse erklären kann, wie in der Prädiktionstabelle dargestellt. Ein Ergebnis von 100 % bedeutet, dass der ausgewählte Kandidat das Verhalten des Tags von Interesse genau beschreiben kann. 

Beschränkungen 

Um Speicherprobleme zu vermeiden, ist die Funktion der Prädiktiven Tags auf diese beschränkt: 

  • 3 (bis zu 10) ausgewählte 'Kandidaten'-Faktoren (die Anzahl der Kandidaten, die Sie hinzufügen können, hängt von den Ressourcen des Systems ab).  
  • Eine ausgewählte Zeitspanne von 2 Jahren im Fokusdiagramm, einschließlich der maximalen Verschiebung.   

 

 

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