Veröffentlicht auf

Einsatz von TensorFlow in MES-Systemen

Autoren
  • avatar
    Name
    Martin Szerment

Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die von Google entwickelt wurde, um Deep-Learning-Modelle sowie traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens zu erstellen.

Anwendung in MES-Systemen

TensorFlow ermöglicht die Entwicklung fortschrittlicher Modelle, die auf neuronalen Netzen basieren, um große und komplexe industrielle Datensätze zu analysieren.

Implementierungsprozess:

  1. Datenvorbereitung:

    • MES-Daten sind in Zeitreihen organisiert (z. B. Temperatur, Vibrationen, Druck).
    • Die Daten werden normalisiert, und fehlende Werte werden ergänzt.

  2. Modellarchitektur:

    • TensorFlow ermöglicht den Aufbau von RNN- (Recurrent Neural Networks) oder LSTM-Netzen (Long Short-Term Memory) zur Analyse von Zeitreihen.
    • Für Zustandsklassifikationen kann ein einfaches MLP (Multilayer Perceptron) verwendet werden.

  3. Modelltraining:

    • Das Modell lernt auf Basis historischer Maschinendaten.
    • TensorFlow-Netzwerke können automatisch komplexe Abhängigkeiten in den Daten erkennen.

  4. Erkennung und Vorhersage:

    • Das Modell analysiert Eingangsdaten in Echtzeit und klassifiziert den aktuellen Maschinenzustand.
    • Auf Grundlage von Trendanalysen kann es auch mögliche Ausfälle vorhersagen.

Vergleich von TensorFlow mit XGBoost, LightGBM und CatBoost

1. Ausführungsgeschwindigkeit

  • XGBoost, LightGBM, CatBoost:
    Gradient-Boosting-Algorithmen sind beim Training und bei Vorhersagen erheblich schneller als TensorFlow. Sie arbeiten effizient, selbst auf Maschinen mit begrenzter Rechenleistung.
    • Trainingszeit: Kürzer (Minuten oder Stunden für mittlere Datensätze).
    • Vorhersagezeit: Sehr schnell (Millisekunden).
  • TensorFlow:
    TensorFlow benötigt mehr Rechenleistung, insbesondere für Deep-Learning-Netzwerke wie LSTM.
    • Trainingszeit: Abhängig von den verfügbaren Ressourcen – auf GPU oder TPU kann es Stunden oder Tage dauern.
    • Vorhersagezeit: Langsamer als Boosting-Algorithmen, insbesondere bei großen Modellen.

2. Ressourcenverbrauch

  • XGBoost, LightGBM, CatBoost:

    • Benötigen weniger Speicher und Rechenleistung.
    • Funktionieren gut auf CPUs, was sie effizient für Standardserver macht.

  • TensorFlow:

    • Erfordert mehr Rechenleistung (GPU oder TPU) und mehr RAM.
    • Ist ressourcenintensiver, insbesondere bei großen neuronalen Netzen.

3. Genauigkeit

  • XGBoost, LightGBM, CatBoost:

    • Sehr hohe Genauigkeit bei der Klassifikation von Zuständen in tabellarischen Daten.
    • Weniger effektiv bei der Analyse von Zeitreihendaten.

  • TensorFlow:

    • Besser bei der Analyse komplexer Daten wie Zeitreihen oder multidimensionaler Daten.
    • Hohe Genauigkeit bei der Erkennung nichtlinearer Abhängigkeiten, erfordert jedoch sorgfältige Optimierung.

4. Flexibilität

  • XGBoost, LightGBM, CatBoost:

    • Einfacher zu implementieren.
    • Ideal für tabellarische Daten.

  • TensorFlow:

    • Größere Flexibilität und die Möglichkeit, fortschrittliche Modelle zu erstellen.
    • Perfekt zur Analyse von Zeitreihen, Bildern und multidimensionalen Daten.

Wann TensorFlow wählen?

  • Analyse von Zeitreihendaten: Für Zeitreihen wie Temperatur, Druck oder Vibrationen übertrifft TensorFlow (z. B. LSTM-Modelle) die Gradient-Boosting-Algorithmen.
  • Komplexe Abhängigkeiten: Wenn die Daten eine komplexe Struktur haben, bewältigt TensorFlow deren Modellierung besser.

Wann XGBoost, LightGBM oder CatBoost wählen?

  • Tabellarische Daten: Gradient-Boosting-Algorithmen sind effizienter und einfacher zu implementieren bei tabellarischen Daten wie der Ereignishistorie von Maschinenausfällen.
  • Begrenzte Rechenressourcen: Wenn keine GPU verfügbar ist oder schnelle Ergebnisse benötigt werden, sind Boosting-Algorithmen die bessere Wahl.

Zusammenfassung

Leistung und Ressourcen:

  • Wenn Geschwindigkeit und geringer Ressourcenverbrauch entscheidend sind, sind Gradient-Boosting-Algorithmen (XGBoost, LightGBM, CatBoost) besser.
  • Für die Analyse komplexer Abhängigkeiten, insbesondere in Zeitreihendaten, kann TensorFlow effektiver sein.

Empfehlungen:

  • Wählen Sie XGBoost, LightGBM oder CatBoost, wenn:

    • Ihre Daten tabellarisch sind.
    • Sie schnelle Vorhersagen und eine einfache Implementierung benötigen.

  • Wählen Sie TensorFlow, wenn:

    • Sie Zeitreihen- oder multidimensionale Daten analysieren.
    • Sie Zugriff auf GPU/TPU-Ressourcen haben und Genauigkeit priorisieren.

Beide Ansätze haben ihre Einsatzbereiche und können auch hybrid verwendet werden, wobei TensorFlow Zeitreihendaten analysiert und Boosting-Algorithmen die Klassifikation in tabellarischen Daten übernehmen.

← Zurück zum Blog