Нейросетевые методы прогнозирования в производственном секторе: MLP или RNN?

DOI:

Современные предприятия сталкиваются с необходимостью анализа и прогнозирования множества производственных показателей, таких как объем производства, затраты, время простоя оборудования, уровень брака и энергопотребление. Эти задачи часто требуют использования сложных математических моделей, способных учитывать множество факторов и исторических данных [1]. В этом контексте методы глубокого обучения, такие как полносвязные нейронные сети (MLP) и рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM, GRU) [2, 3], становятся важным инструментом для решения задач регрессии.

Регрессионные модели позволяют предсказывать непрерывные значения на основе входных данных, что делает их особенно полезными для прогнозирования производственных показателей [4, 5]. Однако выбор подходящего метода глубокого обучения зависит от структуры данных, их временных зависимостей и вычислительных ресурсов. В данной статье рассматриваются ключевые аспекты применения MLP и RNN для решения задач регрессии в производственном секторе.

В представленной работе основное внимание уделено сравнению этих подходов, их преимуществам и ограничениям, а также примерам практического применения для прогнозирования таких показателей, как объем производства, затраты, время выполнения заказов и уровень брака. Статья также затрагивает вопросы обработки исторических данных, включая временные ряды, и обсуждает, когда использование MLP может быть более оправданным, чем применение RNN.

Цель статьи — предоставить рекомендации по выбору подходящих методов глубокого обучения для решения задач регрессии в производственном секторе, учитывая специфику данных и требования к прогнозированию.

АНАЛИЗ ПРИКЛАДНЫХ ПРИМЕРОВ ПО ПРИМЕНЕНИЮ

Рассмотрим разработку на примере задач регрессии. Задачи регрессии широко применяются в производственном секторе для анализа и прогнозирования различных показателей. Основная цель регрессии — предсказать непрерывные значения, например, такие как объем производства, затраты, выход готовой продукции или использование ресурсов. В качестве возможных примеров применения разрабатываемого инструмента для производственного сектора с использованием статистических данных можно рассмотреть следующее.

Прогнозирование объема производства. Например, если требуется спрогнозировать объем продукции, который будет произведен на фабрике в следующем месяце или квартале, на основе исторических данных. Здесь, в качестве входных данные могут быть использованы: объем производства за прошлые месяцы или годы; количество задействованных сотрудников; количество рабочих смен; использование сырья (в килограммах, тоннах и т.д.); время простоя оборудования (в часах); вложения в техническое обслуживание и модернизацию. В качестве выходные данных можно рассматривать прогнозируемый объем продукции (например, в тоннах или единицах продукции). Например, на основе данных о прошлом объеме производства, загрузке оборудования и числе сотрудников можно построить модель регрессии, которая предскажет объем продукции, учитывая текущие операционные показатели.

Прогнозирование затрат на производство. Например, если требуется предсказать общие производственные затраты на основе использования ресурсов и производственной мощности. В качестве входных данных могут быть использованы: объем используемого сырья; затраты на электроэнергию и другие коммунальные услуги; фонд заработной платы сотрудников; стоимость технического обслуживания оборудования; объем выпускаемой продукции; вложения в модернизацию производства. В качестве выходного сигнала данных может быть рассмотрена прогнозируемая сумма затрат на производство (в денежных единицах). Можно привести следующий пример использования: модель регрессии может предсказать, сколько будут стоить производственные процессы в следующем месяце, учитывая изменения в производительности, затратах на энергию или сырье. Это поможет оптимизировать затраты и улучшить бюджетное планирование.

Прогнозирование времени простоя оборудования. Здесь, в качестве задачи может быть рассмотрено: предсказание времени простоя производственного оборудования на основе его технического состояния, частоты обслуживания и производственных нагрузок. В качестве входных данных (признаки) могут быть рассмотрены: время работы оборудования без остановок; количество запланированных технических обслуживаний; возраст и состояние оборудования; загруженность оборудования; число поломок в прошлом. В качестве выходных данных может быть рассмотрено прогнозируемое количество часов простоя оборудования. Например, использование модели регрессии поможет предсказать сколько времени в будущем оборудование может быть недоступно на основе данных о предыдущих сбоях оборудования, техническом обслуживании и интенсивности использования. Это позволяет планировать профилактические работы заранее и минимизировать неожиданные простои.

Прогнозирование времени выполнения заказа. В качестве задачи можно рассмотреть предсказание времени выполнения заказов на производство продукции с учетом загрузки производства, количества сотрудников и характеристик заказа. В качестве выходных данных может быть рассмотрено – количество заказов в очереди; объем заказа (количество единиц продукции); загруженность производственных линий; количество рабочих смен; среднее время выполнения аналогичных заказов в прошлом. В качестве выходных данных может быть рассмотрено прогнозируемое время выполнения заказа (в днях или часах). В качестве примера использования можно привести следующее: модель регрессии может помочь спрогнозировать время выполнения заказов для новых клиентов на основе текущей производственной загрузки и истории выполнения аналогичных заказов. Это позволяет более точно планировать сроки поставок и управлять ожиданиями клиентов.

Прогнозирование использования сырья. Например, когда стоит задача предсказать потребление сырья в будущем на основе производственного плана, исторических данных и текущих ресурсов. В качестве входных данных могут быть рассмотрены: историческое потребление сырья; планируемый объем производства; количество брака (если есть); текущие запасы сырья; скорость расходования сырья на единицу продукции. В качестве выходных данных для представленной задачи может быть рассмотрен прогнозируемый объем сырья, который потребуется (например, в тоннах или килограммах). В качестве примера использования можно привести: модель регрессии может предсказать, сколько сырья потребуется для выполнения производственного плана на следующий месяц или квартал. Это поможет оптимизировать закупки и складские запасы.

Прогнозирование производительности сотрудников. Например, если стоит задача предсказать производительность сотрудников (например, количество произведенных единиц продукции на одного рабочего за смену) на основе различных факторов. В качестве входных данных (параметров) могут быть рассмотрены: количество сотрудников; объем продукции за смену; рабочие часы; сложность выполняемой работы; историческая производительность сотрудников; уровень автоматизации производственных процессов. В качестве выходных данных может быть рассмотрено прогнозируемое количество единиц продукции, произведенной одним рабочим за смену. Пример использования: можно построить модель, которая предсказывает производительность сотрудников в зависимости от их загрузки, опыта, числа смен и других факторов. Это поможет лучше планировать рабочие графики и объем производства.

Прогнозирование уровня брака. Например, если требуется предсказать процент или количество дефектной продукции (брак) на основе характеристик производственного процесса и используемых материалов. В качестве входных данных могут быть рассмотрены: объем производства; качество сырья; частота технического обслуживания оборудования; уровень автоматизации; количество сотрудников на смене; исторические данные по браку. В качестве входных данных можно рассмотреть – прогнозируемый процент или количество брака в следующем производственном цикле. Например, модель регрессии может помочь предсказать уровень брака на производстве в зависимости от качества сырья, состояния оборудования и загрузки производства. Это помогает заранее предпринимать меры по снижению уровня дефектов.

Прогнозирование энергопотребления. Когда требуется предсказать объем потребляемой энергии на производстве на основе исторических данных и текущей производственной нагрузки. В качестве входных данных здесь могут рассматриваться объем производства; историческое энергопотребление; количество работающего оборудования; рабочие смены и их продолжительность; модернизация оборудования; время года (сезонные колебания в энергопотреблении). В качестве выходного параметра может быть рассмотрено прогнозируемое энергопотребление (в кВт/ч). Пример использования: модель регрессии может предсказать потребление электроэнергии на основе производственных нагрузок и данных о прошлых потреблениях. Это помогает компаниям более эффективно планировать затраты на электроэнергию и минимизировать излишки.

Прогнозирование уровня запасов. Например, если требуется провести прогноз оптимального уровня запасов сырья и готовой продукции для удовлетворения спроса и предотвращения дефицита или перепроизводства. В качестве входных данных могут быть рассмотрены – объемы продаж за предыдущие периоды; исторический        уровень         запасов;

производственные планы; сезонные колебания спроса; текущие запасы на складе. В качестве выходных данных может быть рассмотрено – прогнозируемый оптимальный уровень запасов (в единицах или тоннах). Например, модель регрессии может помочь спрогнозировать уровень запасов сырья и готовой продукции, необходимый для выполнения планов продаж, что помогает избежать излишнего хранения или дефицита.

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

При работе с историческими данными (особенно временными рядами) рекуррентные нейронные сети (RNN) и их более продвинутые версии, такие как LSTM и GRU, обычно показывают высокую эффективность, так как они способны учитывать временные зависимости в данных [3]. Тем не менее, выбор MLP (полносвязной нейронной сети) в задачах, перечисленных ранее, может быть оправдан следующими факторами [6-9].

• 1.    Природа данных: зависимость от временных связей. Для большинства задач, описанных выше (например, прогнозирование объема производства, затрат на производство, времени простоя оборудования), данные могут включать исторические значения, но это не обязательно временные ряды в строгом смысле.

• 2.    Векторизация данных: преобразование исторических данных в признаки. При использовании MLP данные о предыдущих временных точках можно закодировать как отдельные признаки. Это работает в случаях, когда нет явной последовательности во времени, и каждое прошлое значение может рассматриваться как отдельный статический вход. Например, объем производства за предыдущие три месяца можно добавить, как три отдельных признака Xt-1, Xt-2, Xt-3.

• 3.    Сложность и вычислительные ресурсы. RNN, LSTM и GRU сложнее в реализации и требуют больше вычислительных ресурсов по сравнению с MLP. Их основное преимущество – учет длинных временных зависимостей, что делает их идеальными для временных рядов с длинными последовательностями данных.

• 4.    RNN (LSTM/GRU) более оправдана если данные имеют ярко выраженные временные зависимости, например: прогнозирование на основе данных, где каждое новое наблюдение явно зависит от предыдущего (временные ряды); данные с сезонностью и трендами, где прошлые значения должны влиять на текущие. В этих случаях RNN, LSTM или GRU действительно лучше подходят, так как они могут улавливать

• 5.    MLP может подходить лучше для производственных данных если – данные не являются чисто временными рядами, а включают другие независимые признаки (например, текущее состояние оборудования, используемое количество ресурсов и сотрудников), которые можно напрямую подать в модель;

В некоторых случаях предыдущие наблюдения могут рассматриваться как независимые признаки, и модели просто обучаются на этих признаках, не пытаясь уловить именно последовательные временные зависимости.

MLP может эффективно справляться с такого рода задачами, если данные представлены как набор независимых признаков, где исторические значения добавляются как отдельные переменные (например, объемы производства за несколько предыдущих месяцев).

Если во времени не наблюдаются ярко выраженные зависимости, MLP может успешно работать, просто изучая паттерны в статических данных. Например, для задачи прогнозирования затрат на производство или объема производства, вместо того чтобы рассматривать данные как последовательность, мы можем включить исторические данные за несколько предыдущих временных интервалов как отдельные входы в нейронную сеть. В таком случае MLP будет работать эффективно.

Однако в производственных задачах, когда нужно    учесть    небольшое    количество предыдущих значений (например, данные за последние несколько месяцев), может быть проще и эффективнее использовать MLP, так как здесь требуется меньше ресурсов и непосредственно само обучение может быть более быстрым.

динамические зависимости и долгосрочные тенденции в данных.

взаимосвязи между данными не сильно зависят от последовательности во времени. Например, производственные параметры за последние несколько месяцев могут не быть связанными друг с другом в контексте временных рядов.

Следует также учитывать большую гибкость MLP:     она     способна     обрабатывать многоразмерные признаки и обучаться на различных наборах данных, включая и временные признаки, если они представлены как отдельные входные переменные. Например, для задачи прогнозирования объема производства за следующий месяц можно просто использовать объемы за предыдущие месяцы как отдельные признаки, а не как последовательность. MLP может легко выявить паттерны, которые связаны с историческими объемами производства и другими текущими данными (количество сотрудников, загрузка оборудования и т.д.).

Поэтому, подводя итог, MLP может быть использована в производственных задачах регрессии, даже если данные содержат исторические значения.

Другими словами, MLP оправдано если:

• •    исторические данные рассматриваются как независимые признаки, а не как последовательность временных шагов;

• •    данные содержат дополнительные параметры (например, количество сотрудников, затраты), которые могут напрямую влиять на результат;

• •    временные зависимости либо короткие, либо не являются основным аспектом задачи.

Однако если данные представляют собой временной ряд с явной последовательностью зависимостей, где важна структура во времени (например, в финансовых прогнозах или прогнозировании спроса), то использование RNN, LSTM или GRU будет более подходящим решением, так как они специально предназначены для работы с последовательными данными и могут эффективно учитывать временные зависимости.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение можно отметить, что задачи регрессии   играют важную роль   в производственном      секторе,      позволяя прогнозировать ключевые показатели, такие как объем производства, затраты, время простоя оборудования и другие. Выбор между полносвязными нейронными сетями (MLP) и рекуррентными нейронными сетями (RNN, LSTM, GRU) зависит от природы данных и задач. MLP может быть эффективным решением, когда данные не имеют ярко выраженных временных зависимостей и могут быть представлены как набор независимых признаков. В то же время, RNN, LSTM и GRU более подходят для задач, где важны временные последовательности и долгосрочные зависимости, такие как прогнозирование спроса или финансовых показателей.

При работе с историческими данными, особенно временными рядами, важно учитывать особенности сбора данных и возможные пропуски в отчетности. В целом, использование методов глубокого обучения в производственном секторе позволяет оптимизировать процессы, улучшать планирование и снижать затраты, что делает их ценным инструментом для предприятий.