EBSD數據分析的案例
晶體塑性模擬，EBSD數據導入abaqus
[圖片]
Ebsd.分析答疑
Ebsd.答疑
數據分析與AI丨如何用數據分析找到更優的橡膠配方？
我們會用歷史數據訓練一個模型，然后在虛擬空間里生成成千上萬個候選配方，讓模型去預測，再挑出拉伸強度最高的組合。這種方法確實能找到“強度最優解”，但現實問題是：<strong>高強度配方往往伴隨高成本，或者耐磨、硬度達不到要求</strong>。這就像做菜時只求“最咸”，結果味道完全失衡。</p><p><br></p><p><strong>1多目標優化：兼顧性能與成本</strong></p><p><br></p><p>新的方法就是基于AI Studio的多目標反向優化。我們不再只盯著一個性能，而是同時考慮多個，并且考慮變量之間的約束：</p><p><br></p><ul><li>拉伸強度要盡量高；</li><li>耐磨要大于一定標準；</li><li>壓縮永久變形要盡量小；</li><li>硬度要在合理區間；</li><li>成本還必須控制住。
展開 數據分析與AI丨產品全生命周期的數據分析與AI提效案例
“從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助 AI 加速研發流程。”
—— Altair 數據分析工程師 楊國宇
在2025 Altair 區域技術大會·華南站的精彩演講
眾多周知，Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，今天想與大家分享Altair三大產品線之一——數據分析與人工智能平臺RapidMiner。
本次分享主題是“產品全生命周期的數據分析與AI提效”，希望與大家探討在產研、營銷、服務以及人機料法環測等環節中，數據分析與人工智能如何發揮價值。將從以下幾個方面詳細講解：
1、 產品&產線
2、 工業中的 AI 應用
3、 LLM 在工業中有什么用
4、 Altair 能提供什么
以下為全文內容：
01產品&產線
首先，我想談談產品與產線的關聯。大家或許已多次見過我們展示的這張產品生命周期圖，實際上，從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助AI加速研發流程。
例如，在評估設計可行性時，傳統做法需要制作樣品或反復試驗，而仿真技術的出現顯著降低了成本與時間。我們可以通過仿真測試手機的抗摔性能，無需真的將新手機從高樓拋下；也可以在客戶尚未反饋前，通過冷水機的實時數據掌握其運行狀況。
可以說，在產品生命周期的每個階段，數據分析和AI都有廣泛的應用空間。
那么，這些數據未來將如何進一步被利用？以白車身產線為例，其蘊含了大量隱性信息。
展開 
ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 【Python數據分析基礎】: 數據缺失值處理
本篇開始分享如何使用Python進行數據分析，主要側重介紹一些分析的方法和技巧，而對于pandas和numpy等Pyhon計算包的使用會在問題中提及，但不詳細介紹。本篇我們來說說面對數據的缺失值，我們該如何處理。文末有博主總結的思維導圖。
1 數據缺失的原因
首先我們應該知道：數據為什么缺失？數據的缺失是我們無法避免的，可能的原因有很多種，博主總結有以下三大類：
無意的：信息被遺漏，比如由于工作人員的疏忽，忘記而缺失；或者由于數據采集器等故障等原因造成的缺失，比如系統實時性要求較高的時候，機器來不及判斷和決策而造成缺失；
有意的：有些數據集在特征描述中會規定將缺失值也作為一種特征值，這時候缺失值就可以看作是一種特殊的特征值；
不存在：有些特征屬性根本就是不存在的，比如一個未婚者的配偶名字就沒法填寫，再如一個孩子的收入狀況也無法填寫；
總而言之，對于造成缺失值的原因，我們需要明確：是因為疏忽或遺漏無意而造成的，還是說故意造成的，或者說根本不存在。只有知道了它的來源，我們才能對癥下藥，做相應的處理。
2 數據缺失的類型
在對缺失數據進行處理前，了解數據缺失的機制和形式是十分必要的。將數據集中不含缺失值的變量稱為完全變量，數據集中含有缺失值的變量稱為不完全變量。而從缺失的分布來將缺失可以分為完全隨機缺失，隨機缺失和完全非隨機缺失。
展開 ENGEL sim link數據接口實現模流分析和射出機之間的直接數據傳輸
模擬仿真越接近現實，效益越高
模擬仿真的準確度很大程度上取決于建模和材料數據的質量，換句話說，模流分析遵循「若輸入是垃圾，則輸出亦是垃圾」的原則。模擬仿真越接近現實，則結果越好，效益越高。因此，sim link也是后處理工具（將初始工藝設置導出至射出機）和預處理工具（將現實的工藝數據導入模流分析軟件）。sim link的目的是從模擬仿真的參數設置中生成初始工藝設置建議，并通過生產反饋不斷提高模擬仿真的質量。為此，sim link有三種功能：修改、導出和導入。
修改功能
使模擬仿真的參數設定適配所選機器的真實動態，這樣，模擬仿真能夠將機器動態表現和機器極限考慮在內，顯著提高模擬仿真的質量。借助修改功能，可以判斷產品是否確實可以在選定的射出機上生產。
導出功能
能從模擬仿真中自動創建一個工藝數據集，并將其直接傳輸至ENGEL射出機控制系統。經過轉換，模擬仿真所用的參數設定可以被寫入工藝數據集，并確保其能被射出機控制系統正確讀取載入。通過這種方式，操作員可快速地將模擬仿真中經過測試的參數設置傳輸至機器，從而更高效地開始生產。
導入功能
是一個反向的數據傳輸，能將真實生產機器的工藝數據集和信號進行格式轉換后，傳輸回模流分析軟件。通過這種反饋，模流分析工程師可以檢查其模擬仿真的質量，對比壓力曲線，并進一步積累專業知識。
在當前版本中，sim link與兩種模流分析軟件配合使用，即Autodesk的Moldflow和Simcon的Cadmould。數據接口與ENGEL CC200和CC300射出機兼容，無需額外軟件或硬件。
數據安全具有高優先級
在ENGEL e-connect客戶門戶中，機器庫可自動顯示所有適用sim link數據接口的射出機。
展開 Python零基礎入門數據分析實戰之小費數據集應用
一、數據來源
本節選用的是Python的第三方庫seaborn自帶的數據集，該小費數據集為餐飲行業收集的數據，其中total_bill為消費總金額、tip為小費金額、sex為顧客性別、smoker為顧客是否吸煙、day為消費的星期、time為聚餐的時間段、size為聚餐人數。
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import seaborn as sns #導入seaborn庫 tips=sns.load_dataset('tips') #seaborn庫自帶的數據集 tips.head()
二、問題探索
小費金額與消費總金額是否存在相關性?
性別、是否吸煙、星期幾、聚餐人數和小費金額是否有一定的關聯?
小費金額占小費總金額的百分比是否服從正態分布?
三、數據清洗
tips.shape #數據集的維度
(244，7)
共有244條數據，7列。
tips.describe() #描述統計
描述統計結果如上所示。
tips.info() #查看缺失值信息
此例無缺失值。
四、數據探索
tips.plot(kind='scatter',x='total_bill',y='tip') #繪制散點圖
由圖可看出，小費金額與消費總金額存在正相關性。
展開 數據分析與AI丨AI Fabric：數據和人工智能架構的未來
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>在當今商業環境中，數據分析和人工智能領域發展可謂日新月異。幾乎每天都有新興技術誕生，新的應用場景不斷涌現，前沿探索持續拓展。可遺憾的是，眾多企業在利用數據和人工智能方面，腳步總是滯后。</p><p><br></p><p>這是每個行業進行創新和獲得競爭優勢的沖刺階段，但正如大多數企業時常感受到的那樣，<strong>大規模實施下一代數據和 AI 工具說起來容易做起來難。</strong></p><p><br></p><p>實際操作中，無論企業員工能力如何、專長在哪方面，想要實現數據與人工智能的順暢應用都困難重重。一方面，數據格式陳舊，沿用幾十年的遺留系統架構混亂復雜；另一方面，企業常常難以精準定位問題根源，而這其中，數據架構往往就是“罪魁禍首”。<strong>解決這一系列難題的關鍵方案則是：AI Fabric。</strong></p><p><br></p><p><strong>AI FABRIC：一種大膽的創新方法</strong></p><p><br></p><p>AI Fabric 源自 Data Fabric的演變。Data Fabric （數據架構）是過去十年左右出現的，它巧妙地融合了數據倉庫和數據湖的優勢特性，為企業的數據資產構建起一個統一且流暢的管理體系。借助這一體系，企業在數據管理工作上效率大幅提升，操作更加便捷，并且能夠輕松實現管理規模的擴展。</p><p><br></p><p>然而，隨著 AI 領域創新步伐的不斷加快，單純依靠 Data Fabric 已難以滿足企業的需求。</p><p><br></p><p>Data Fabric 固然重要，但它無法完全涵蓋有效激活和運用數據所需的全部要素。
展開 25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
數據分析與AI丨從傳感器到智能決策：數據驅動企業發展與 ESG 創新的全鏈路實踐
</p><p class="ql-align-justify">相比之下，如果在產線上預先部署傳感器，進行監控與數據分析，不僅能實現預警，還能結合歷史數據與機器學習模型進行質量檢測與分析。</p><p class="ql-align-justify">比如針對焊點的檢測，在傳統方式下極難發現潛在問題：以我個人經驗為例，即使焊接后外觀看似合格，接通電路后仍可能出現不通電的情況，而肉眼檢查很難判斷焊點是否合格。傳統的檢測方式已不再適用。如果在焊槍中集成高精度傳感器，能夠采集微小的電流、電壓變化等信號，并在實驗后進行分析，便可標記出可能存在虛焊、開焊的問題點。隨后，利用這些帶標注的歷史數據訓練機器學習模型，就可以構建起用于分類判斷的系統。</p><p class="ql-align-justify">這些模型部署在焊槍側，能夠在 0.1 秒甚至 0.01 秒內判斷焊點是否合格。一旦檢測出可能的虛焊問題，系統會立即反饋給人工進行補焊處理，從而顯著降低返工率。</p><p class="ql-align-justify">這樣做有多方面的好處：</p><ul><li class="ql-align-justify">首先，漏焊率降低意味著返工減少，從而降低召回風險，提升企業聲譽；</li><li class="ql-align-justify">其次，返工減少也直接降低了能耗，實現節能減碳。雖然單個焊點節省的能耗有限，但累計來看，每年可減少數十噸碳排放。</li></ul><p class="ql-align-justify">在 ESG（環境、社會和公司治理）語境下，這不僅僅是喊口號，而是通過具體任務實現節能降耗的實際成效。焊點檢測只是一個案例，實際在工廠中還有許多類似的應用場景，例如研發、材料、設計等多個方面。
展開 
數據分析與AI丨F1賽車級數據智能：Altair Panopticon如何助力Prodrive領跑賽事工程？
</p><p><br></p><p>“我們擁有龐大的賽車日志數據庫，但海量數據幾乎令人無從下手。Altair Panopticon正是理想的解決方案，它既能挖掘歷史數據中隱藏的模式，又能實時解析賽車傳輸的數據流。</p><p class="ql-align-right"><strong>—— Prodrive高級數據分析工程師 </strong></p><p class="ql-align-right"><strong>Alistair Grimshaw</strong>”</p><p><br></p><p><strong>數據挑戰：TB級賽事數據的智能困局</strong></p><p><br></p><p>Prodrive原有的分析系統雖然能夠采集賽車傳感器數據，<strong>但與大多數賽車數據分析系統一樣，難以有效處理長期積累的大規模數據集</strong>。然而，對賽車全生命周期發動機數據的分析，能夠為設計和制造工藝的優化提供關鍵洞察，從而提升車輛性能。此外，準確預測關鍵部件的潛在故障時間，有助于車隊在比賽中優化進站策略。</p><p><br></p><p>由于Prodrive賽車搭載的傳感器數量眾多且采樣頻率高，單車全生命周期產生的數據量極為龐大。在常規比賽周末，每輛賽車可生成約0.5 TB數據；而在測試期間，每周數據量可達5至10 TB。因此，Prodrive需要一套能夠高效管理海量數據、提供更強大分析能力，并支持快速開發和部署周期的數據分析軟件。</p><p><br></p><p><strong>Altair 解決方案：實時數據智能平臺</strong></p><p><br></p><p>Prodrive工程團隊不僅需要處理高頻實時數據流并實現可視化，還希望提升關鍵發現向管理層的傳達效率。
展開 數據分析與AI丨AI+數據，助力企業實現全生命周期智能運營
在當今快節奏且競爭激烈的制造業環境中，數據已成為企業保持領先地位的核心要素。充分挖掘數據潛力，能夠助力工程師做出更明智的決策、預測未來趨勢、并快速響應不斷變化的市場需求。通過實時洞察優化生產流程、減少停機時間、提升生產效率，是制造行業維持敏捷性與競爭力的關鍵所在。
Altair 的制造行業分析解決方案致力于簡化企業運營，強化預測性維護能力，并協助團隊獲取實時洞察，從而推動創新，加速智能制造轉型進程。
01
實現數據驅動的智能運營
40 年來，Altair 始終致力于通過在產品全生命周期中應用仿真、數據分析等技術，助力客戶實現產品設計與決策模式的革新。
我們深諳企業制造運營與數據分析的復雜性。依托在制造行業人工智能（AI）與機器學習領域的專業積累，我們推出的低代碼/無代碼分析解決方案，讓不同技能水平的用戶都能輕松構建應用程序，支持更快速、高效的決策。
通過全面的自助式數據分析與機器學習平臺，Altair 助力企業在從車間到管理層的全數據生命周期中充分利用運營數據，實現價值提升，并降低風險。
（視頻）
02
增強制造業運營分析能力
數字孿生
借助數據構建產品與流程的數字孿生模型，實現對生產系統的預測與優化。通過融合 AI、機器學習和知識圖譜技術，構建高價值模型，為團隊提供深度洞察，輔助制定更優決策，提升運營效果。
可持續性
跟蹤整條生產線的能源使用情況，是提升效率與實現可持續發展的重要環節。通過測量與報告多維度環境數據，企業能夠精準定位需改進的領域，如及早發現效率瓶頸、減少資源浪費與能源消耗、優化產量、最大限度降低廢料產生等。Altair 的專業工具將助力企業實現經濟效益與環境效益的雙重突破。
展開 25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥150
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。
