泰迪杯实战案例学习资料：生产线的故障自动识别和人员配置优化

（西南石油大学，第十二届泰迪杯特等奖案例）
（深度扩展版）

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一、案例背景与目标

1.1 问题背景

在制造业中，生产线设备故障可能导致以下问题：

• 停机损失：每小时停机成本可达数万元（视行业而定）。

• 资源浪费：人工排班不合理导致高技能员工闲置或低效分配。

• 安全隐患：未及时预测的故障可能引发安全事故。

1.2 核心目标

1. 故障自动识别

   • 实时监测设备状态，预测故障类型（如机械磨损、电路故障）及发生时间（精确到小时）。

   • 要求模型准确率 >90%，误报率 <5%。

2. 人员动态优化

   • 基于故障预测结果，自动生成排班表，确保高技能员工优先处理高优先级故障。

   • 目标：停机时间减少30%，人力成本降低15%。

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二、技术路线与核心步骤（深度拆解）

2.1 数据采集与预处理

2.1.1 数据来源

• 传感器数据（频率：1条/秒）

  • 温度（单位：℃）

  • 振动幅度（单位：mm/s²）

  • 电流波动（单位：A）

  • 压力（单位：MPa）

• 历史维修记录（结构化表格）

  • 故障代码（如F001代表轴承磨损）

  • 维修时长、更换部件、维修人员技能等级。

• 排班表数据

  • 员工ID、技能标签（如“电气维修LV3”）、可用时间段。

2.1.2 数据清洗实战

• 缺失值处理

  • 场景1：传感器短时断连（<5分钟）→ 线性插值填补。

  • 场景2：长时间断连（>30分钟）→ 结合同类型设备同期数据填充（需验证数据分布一致性）。

• 异常值检测

  • 方法1：基于物理阈值（如电流超过额定值200%视为异常）。

  • 方法2：孤立森林（Isolation Forest）算法识别统计异常。

  python

  from sklearn.ensemble import IsolationForest
  iso = IsolationForest(contamination=0.01)  # 假设异常数据占比1%
  outliers = iso.fit_predict(sensor_data)
  sensor_data_clean = sensor_data[outliers == 1]

2.1.3 特征工程（核心部分）

• 时域特征

  • 均值、方差、偏度、峰度。

  • 过零率（Zero-Crossing Rate，反映信号波动频率）。

• 频域特征

  • 傅里叶变换（FFT）提取主频成分的能量占比。

  • 小波变换（Wavelet Transform）捕捉瞬态特征。

• 滑动窗口统计

  • 窗口大小：10分钟（600个数据点）。

  • 计算窗口内最大值、最小值、线性拟合斜率。

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