Производственный станок: Производственные станки в России — Биржа оборудования ProСтанки

Промышленные лазерные станки для обработки металлов

Металлы являются группой материалов, которая наиболее широко используется в производственных областях. Долгое время для их обработки использовали фрезы, пилы, ножовочные полотна и прочие режущие инструменты. Все они давали большую погрешность при резке, быстро выходили из строя, а сам рабочий процесс был очень трудозатратным и отнимал много времени. Ситуация изменилась с появлением лазерных станков, которые очень быстро вытеснили все остальное оборудование из сектора металлообработки. Подобная смена приоритетов объясняется довольно просто: лазер, как режущий инструмент, имеет массу достоинств при практически полном отсутствии недостатков. К минусам оборудования такого типа можно отнести, разве что, довольно высокую стоимость, особенно, когда речь заходит об аппаратах промышленного класса. Среди всех станков лазерный является наиболее скоростным и эффективным, а качество резки считается наилучшим.

Преимущества лазерных станков

Список достоинств оборудования для лазерной обработки металлов, которые и являются определяющими факторами для приобретения именно такого типа станков, имеет много пунктов. Чтобы не перечислять их все, укажем только ключевые:

• очень малый диаметр луча, что позволяет делать сквозные отверстия и резы шириной меньше волоса.
• максимально высокая точность позиционирования луча на плоскости. В сочетании с вышеупомянутым малым диаметром такого резца, на лазерном станке можно вырезать заготовки прецизионной точности, независимо от того, насколько сложный их контур;
• этими же факторами объясняется и высокая экономичность раскроя, ведь заготовки на материале можно размещать встык друг к другу, вплотную заполняя ими листовой материал;
• очень высокая скорость перемещения лазера, которая при гравировке может доходить до 700 мм/м, обеспечивает высокую производительность, недостижимую при использовании любого другого типа оборудования;
• готовые заготовки не нуждаются в постробработке;
• отсутствие необходимости в прижимных приспособлениях и механического воздействия на материалы исключает повреждение их поверхности;
• программное управление и практически полное исключение человека из производственного процесса минимизируется брак, обеспечивает полную идентичность серийной продукции и является дополнительным фактором, ускоряющим раскрой металла или выпуск изделий из него.

Применение промышленных лазеров по металлу

Лазерный луч в состоянии превратить лист металла в ажурное кружево, причем, все углы будут иметь абсолютно четкие очертания, а отверстия будут расположены на своем месте с точностью до доли миллиметра. Такие высокие качественные характеристики лазер демонстрирует и при обычном прямолинейном раскрое, поэтому возможности лазерного оборудования в плане резки, гравировки, сверления и даже сварки металлов широко используются в авто-, судо- ракетостроении и военной промышленности, а также при изготовлении:

• лифтов;
• морских контейнеров;
• ювелирных украшений;
• рекламных и строительных металлоконструкций;
• элементов торгового оборудования;
• электро- и бытовой техники;
• сувенирной продукции и при производстве еще очень многих товаров.

Виды промышленных металлообрабатывающих лазеров

Существует более пяти типов лазерообразования, но большинство из них очень сложные, требующие дорогостоящих компонентов. В производственных целях используется в основном только два вида лазерных станков.

Углекислотное лазерное оборудование

В CO2 оборудовании луч формируется в газовой среде, которая становится активной под воздействием электроимпульсов. В силу особенностей длины волны, которая составляет 10,6 нм, газовый лазер отражается от большинства металлических поверхностей и используется преимущественно для работы с деревом, пластиками, тканями и прочими неметаллами. Однако, например, анодированный алюминий или латунь такие станки гравируют очень хорошо, а при малой толщине листа и высокой мощности излучателя даже режут. Все остальные виды металлов требуется предварительно покрывать термопастой и только после этого их поверхность можно гравировать. Поэтому оборудование такого плана нечасто используется в металлообработке, несмотря на свою относительную бюджетность (в сравнении со станками, предназначенными именно для резки металлов).

Оптоволоконные лазерные станки

Волоконный лазер считается оптимальным аппаратом для обработки любых металлов, поэтому на большинстве промышленных предприятий используют именно этот тип оборудования, хотя стоимость таких устройств многократно превышает газовые станки. Источником зарождения лазерного излучения служит элемент оптического волокна, которое приводится в активное состояние световым потокам, непрерывно поступающим от диодов накачки. Длина волны в этом случае составляет 1, 06 нм, что позволяет проводить все виды обработки с любыми металлическими поверхностями, включая сверхтвердые и сплавы. Сюда входят драгоценные металлы, титан, углеродистые стали, медь, цинк, нержавейка и т. д. Фигурная резка изделий из золота и серебра Мощность оптоволоконного лазерного оборудования в несколько раз превышает газовые лазеры. Это значительно ускоряет производственный процесс и является немаловажным фактором для промышленных предприятий, работающих с большими объемами серийной продукции. Для сравнения, максимальная мощность газоразрядной трубки, которая является основой CO2 станков, составляет 180-200 Вт. У волоконных аппаратов этот параметр может доходить до нескольких тысяч. Ощутимая разница наблюдается и в сроке эксплуатации: газовые излучатели случае максимум 10 000 часов, волоконные же могут работать без потери качества порядка 100 000 часов.

Прочие особенности промышленных лазеров по металлу

Промышленное производство подразумевает под собой работу с большими объемами сырья, причем, когда дело касается металлообработки, то чаще всего речь идет о листовом металле. Мало- и среднегабаритное оборудование для таких материалов слабо подходит в силу небольших размеров рабочих столов. Поэтому на производственных предприятиях используют в основном профессиональные крупноформатные лазерные станки по металлу с габаритами рабочей поверхности от 1300×2500 мм до 2000×3000 мм. Такие размеры универсальны и позволяют кроить как штучные небольшие заготовки, так и серийную продукцию на больших листах. В цехах по выпуску большого количества мелких элементов из металла довольно часто можно встретить лазерные станки, в которых две режущих головки вместо одной. Несмотря на то, что стоимость таких моделей выше стандартного оборудования, удвоенная эффективность производства с лихвой компенсирует все финансовые затраты, ведь на таких устройствах одновременно работают сразу два лазерных луча, соответственно, и количество вырезанных деталей увеличивается в два раза.

Фланцепроточной станок ФП-450 — ПК Альфа

Станок предназначен для механической обработки привалочной плоскости фланцев и колец, приваренных к трубам, патрубкам, стаканам и отросткам. Станок позволяет также производить обработку концов тонкостенных труб, снятие наружной фаски под сварку и внутренней фаски под подкладное кольцо.

Обзорное видео фланцепроточного станка ФП-450

Сверлильные станки Stalex для производства

          Станок сверлильный Stalex HDP-16 – это экономичная модель с двигателем на 0,45 кВт для сверления отверстия в материалах поддающихся обработке резанием с максимальным диаметром до 16 мм. Вылет шпинделя: 250 мм. Конус шпинделя: МТ-2. Частота вращения шпинделя,12: 200-2500 об/мин. Размер стола: 195х196 мм. Высота станка: 850 мм. Мощность двигателя: 0,45 кВт. Масса нетто/брутто: 30/33 кг.

       Станок сверлильный Stalex DP-32F/T с  мощным асинхронным двигателем на 1,5 кВт позволяет с легкость просверливать отверстия в металле до 32 мм в диаметре. Сверлильный патрон: 3-20 мм/В20. Конус шпинделя: МТ-3. Рабочий ход шпинделя: 120 мм. Размер стола: 475х450 мм. Число скоростей: 16. Напряжение питания: 380 В. Мощность двигателя: 1,5 кВт. Масса нетто/брутто: 120/125 кг.

       Станок сверлильный Stalex DP-25F/T с  мощным асинхронным двигателем на 1,1 кВт. Применяется для сверления, зенкерования в материалах поддающихся обработке резанием. Размер стола: 356х356 мм. Число скоростей: 16. Напряжение питания: 380 В. Мощность двигателя: 1,1 кВт. Масса нетто/брутто: 81/86 кг.

          Станок сверлильный Stalex DP-20/T с асинхронным двигателем – это надежная производственная модель для сверления и зенкерования в материалах поддающихся обработке резанием.  Максимальный диаметр сверления: 20 мм. Сверлильный патрон: 3-16 мм/В16. Конус шпинделя: МТ-2. Размер основания: 485х280 мм. Частота вращения шпинделя: 180-2740 об/мин. Число скоростей: 12. Напряжение питания: 380 В. Мощность двигателя: 0,850 кВт. Масса нетто/брутто: 56/63 кг.

         Станок сверлильный Stalex DP-20 с асинхронным двигателем – это недорогая и надежная модель соответствующая европейским стандартам. Максимальный диаметр сверления: Ø20 мм. Сверлильный патрон: 3-16 мм/В16. Конус шпинделя: МТ-2. Рабочий ход шпинделя: 80 мм. Размер основания: 485х280 мм. Частота вращения шпинделя: 180-2740 об/мин. Число скоростей: 12. Напряжение питания: 230 В. Мощность двигателя: 0,850 кВт. Масса нетто/брутто: 56/63 кг.

        Станок сверлильный Stalex DP-16 широко применяется для сверления, зенкерования. Максимальный диаметр сверления:  Ø16. Сверлильный патрон: 3-16 мм/В16. Конус шпинделя: МТ-2. Рабочий ход шпинделя: 80 мм. Размер стола: 254х254 мм. Число скоростей: 12. Напряжение питания: 230 В. Мощность двигателя: 0,600 кВт. Масса нетто/брутто: 52/56 кг.

          Сверлильные станки  STALEX KFD-360 тайваньского производства применяются для сверления отверстий с максимальным диаметром до 16 мм, а также  рассверливания, зенкования, и отверстий в различных материалах поддающихся обработке резанием. Оправка сверлильного патрона B-16. Сверлильный патрон под ключ В16. Макс. диаметр сверления (Ст. 3), мм: Ø16. Частота вращения шпинделя, об/мин: 450-2500. Число ступеней: 9. Конус шпинделя: МК-2. Вылет шпинделя, мм: 185. Ход пиноли шпинделя, мм: 80. Диаметр пиноли, мм Ø 65. Напряжение сети, В: 380. Выходная мощность, кВт: 0,75. Масса, кг: 92.

         Сверлильные станки  STALEX KSD-420 тайваньского производства применяются для единичного и мелкосерийного производства, он предназначен для сверления, рассверливания, зенкования, и отверстий в различных материалах поддающихся обработке резанием (стали, сплавы, металлы, полимеры). Макс. диаметр сверления (Ст. 3), мм: Ø16. Частота вращения шпинделя, об/мин: 150/280/295/410/570/500/1035/1140/1610. Число ступеней: 9. Конус шпинделя: МК-3. Вылет шпинделя, мм: 220. Ход пиноли шпинделя, мм: 125. Расстояние шпиндель-стол, мм: 580. Расстояние шпиндель-основание, мм: 830. Выходная мощность, кВт: 0,75.  Масса, кг: 114.

          Надежный сверлильный станок STALEX KSD-34MTP тайваньского производства для выполнения широкого спектра операций: для сверления отверстий и нарезания резьбы в различных материалах. Двигатель справляется с серьезной нагрузкой. Жесткая, неразъемная схема крепления головки на стойке. Диапазон резьбонарезания сталь/чугун: М3– М12. Макс.диаметр сверления: 16 мм Конус шпинделя: МТ-2. Рабочий ход пиноли шпинделя(сверление/резьба): 80/75 мм. Диаметр пиноли: 65 мм. Напряжение питания: 380В. Выходная мощность: 0,75 кВт. Масса: 85 кг.

             Надежный сверлильный станок STALEX KSD-34M тайваньского производства применяется в небольших мастерских для единичного и мелкосерийного производства изделий а также в ремонтных и механических цехах.

         Сверлильный станок тяжелого класса с коробчатой колонной Stalex MGB50 предназначенный для серьезной нагрузки на машиностроительном предприятии. Применяется для сверления отверстий до  50 мм в диаметре, а также других операция: развёртки, зенкования, нарезания внутренних резьб, цекования и т.п.. Станок оснащен системой подачи СОЖ в зону резания. Конус шпинделя: МТ-5. Ход пиноли шпинделя: 250 мм. Ход сверлильной головы: 200 мм. Ход стола по оси Z: 300 мм. Насос подвода СОЖ: 0,25 кВт. Мощность двигателя: 4,0 кВт. Масса нетто/брутто: 1300/1900 кг.

            Промышленный сверлильный станок тяжелого класса с коробчатой колонной Stalex MGB40 для сверления отверстий до  40 мм в диаметре, а также других операция: развёртки, зенкования, нарезания внутренних резьб, цекования. Надежный мощный двигатель, для длительных нагрузок. Двигатель подъема сверлильной головы. Макс. диаметр сверления: 40 мм. Макс. диаметр резьбонарезания: М36. Конус шпинделя: МТ-4. Ход пиноли шпинделя: 250 мм. Ход сверлильной головы: 200 мм. Ход стола по оси Z: 300 мм. Мощность двигателя: 3,0 кВт. Масса нетто/брутто: 1250/1890 кг.

       Промышленный сверлильный станок  Stalex серии SHD-50PF Pro для выполнения широко спектра операций: сверления, зенкования, нарезания внутренней резьбы.  2-х скоростной привод с возможностью длительных нагрузок. Рабочий стол движется вверх/вниз при помощи электродвигателя. Макс. диаметр сверления: 50 мм. Макс. диаметр резьбонарезания: М33. Частота вращения шпинделя, 18: 55-1450 об/мин. Конус шпинделя: МТ-4. Входная мощность: 3,0 кВт. Выходная мощность: 2,2 кВт. Масса нетто/брутто:  750/850 кг.

         Промышленный сверлильный станок STALEX серии SHD-40PF Pro широко применяется в мастерских и в производственных цехах для выполнения следующих операция: сверления, зенкования, нарезания внутренних резьб. 2-х скоростной привод справится с длительной нагрузкой. Автоматическая подача пиноли шпинделя. Макс. диаметр сверления : 40 мм. Макс. диаметр резьбонарезания:  М24. Частота вращения шпинделя, 18:  50-1450 об/мин. Конус шпинделя:  МТ-4. Ход пиноли шпинделя:  180 мм. Входная мощность:  1,5 кВт. Выходная мощность:  0,85 кВт. Масса: 550/600 кг.

         Надежный производственный станок широкого применения STALEX серии SHD-32PF Pro применяется для выполнения операций сверления, зенкования, а также нарезания внутренних резьб, и т.п. 2-х скоростной двигатель для длительных нагрузок. Автоподача пиноли шпинделя. Макс. диаметр сверления: 35 мм. Макс. диаметр резьбонарезания: М22. Частота вращения шпинделя, (12 диапазонов): 75-3200 об/мин. Конус шпинделя: МТ-4. Ход пиноли шпинделя: 160 мм. Входная мощность: 1,5 кВт. Выходная мощность: 1,1 кВт. Масса: 350/400 кг.
  

          Производственный сверлильный станок настольного типа STALEX GB25 Profi предназначен для сверления, зенкерования, резьбонарезания в цветных и черных металлах, сталях и сплавах поддающихся металлообработке, а также других материалов.  Оснащен 2-х скоростной двигатель, рассчитанный на длительную работу. Рабочая зона подсвечена при помощи LED освещения. Максимальный диаметр сверления: Ø25. Максимальный диаметр резьбонарезания: M12. Сверлильный патрон: 3-16 мм/В16. Конус шпинделя: МТ-3. Рабочий ход шпинделя: 130 мм. Диаметр пиноли: 72 мм. Напряжение питания: 380В. Мощность двигателя: 0,85 кВт. Вес: 180 кг.

          Станок сверлильный Stalex серии  BM-20 Vario (вариативная регулировка скорости) применяется для сверления, зенкерования. Мощный надежный двигатель. Станок рассчитан на продолжительную работу. Максимальный диаметр сверления: Ø20. Сверлильный патрон: 3-16 мм/В18. Конус шпинделя: МТ-2. Рабочий ход шпинделя: 80 мм. Диаметр пиноли: 72 мм. . Напряжение питания: 230 В. Мощность двигателя: 0,75 кВт. Масса: 57 кг.

         Сверлильный настольный станок Stalex серии SDP-8 – это простая и надежная модель, рассчитанная на применение в гараже или на даче, или как вспомогательное оборудование на производстве, без тяжелых нагрузок. Устойчивая конструкция из чугуна, наличие упора регулировки глубины сверления. Сверлильный патрон 1-13 мм, В13. Частота вращения шпинделя: 620-2620 об/мин, Вес 16 кг., напряжение сети: 230В, размер основания: 300х195 мм.

       Настольный сверлильный станок Stalex серии  SDP-10 – это надежная модель хозяйственно-бытового назначения, которая подойдет для применения в гараже, на даче или в небольшой мастерской. Сверлильный патрон 3-16 мм, В16; частота вращения шпинделя: 620-2620 об/мин; высота станка: 840 мм; напряжение сети: 230В; вес 28 кг; размер основания: 340х210 мм.

        Сверлильный станок настольного применения Stalex SDP-16M подойдет для работы: в небольшой мастерской,  на слесарном участке, в кузнице или для бытового использования в условиях гаража или дачного участка, т.к. он работает в сети с напряжением 230 В. Сверлильный патрон с технологией быстрого зажима 1-16 мм; частота вращения, об/мин: 270-2880; вес 68 кг.

       Сверлильный станок настольного применения Stalex SDP-25M найдет свое место на слесарном кузнечном или ином участке металлообрабатывающего производства. Сверлильный патрон до Ø 25 мм; частота вращения, об/мин: 200-2280; конус шпинделя: МT-3; размер стола, мм: 280х280; напряжение питания, В: 230; масса, кг: 98.

       Сверлильный станок по металлу Stalex SDP-32FM с максимальным диаметром сверла 32 мм, найдет широкое применение на металлообрабатывающих производствах:  на крупном предприятии, так и в небольших слесарных и кузнечных мастерских. Сверлильный патрон до Ø 32 мм включительно; Частота вращения, об/мин: 150-2270;  конус шпинделя: МT-3; размер стола, мм: 280х280;  вес 108 кг; напряжение питания — 230В.

        Надежный вертикальный сверлильный станок Stalex серии SDP-32FT предназначенный для длительных нагрузок в условиях производства. Стол движется вверх/вниз, по зубчатой рейке. Наклон стола:  +45°; -45°. Тяжелая чугунная конструкция для предотвращения излишней вибрации. Встроенный регулируемый упор глубины сверления. Макс. диаметр сверления (Ст. 3), мм: Ø32. Напряжение питания: 380, В. Мощность двигателя: 0,75, кВт. Габаритные размеры: 1080х770х340, мм. Масса: 108, кг.

       Производственный сверлильный станок Stalex серии SDI-16T применяется на производственных участках металлообрабатывающих предприятий, максимальный диаметр сверления (сверла) – 16 мм, работает в сети с напряжением 380В. Применяется для сверления  отверстий, зенкерования. Максимальный диаметр сверления, мм: Ø16; размер стола: 200х230 мм; частота вращения шпинделя, об/мин: 480, -800, -1400, -2400, -4100; масса, кг: 90.

      Промышленный сверлильный станок Stalex серии SDI-20T подойдет для широкого применения в машиностроительной, строительной, судостроительной сферах.  Станок станет отличным помощником на производственном участке металлообрабатывающего завода. Максимальный диаметр сверления (сверла) – 20 мм, работает в сети с напряжением 380В. Частота вращения шпинделя, об/мин: 365, -560, -1000, -1800, -3150; размер стола: 280х300 мм; масса, кг: 140.

    Сверлильный станок Stalex серии SDI-25T для промышленного применения. Применяется в машиностроительной, строительной, судостроительной сферах.  Станок станет отличным помощником на производственном участке металлообрабатывающего завода. Максимальный диаметр сверления (сверла) – 25 мм, работает в сети с напряжением 380В.  Размер стола, мм: 280х300 мм; частота вращения шпинделя, об/мин: 365, -560, -1000, -1800, -3150; конус шпинделя: МТ-3; масса, кг: 140.

        Производственный сверлильный станок Stalex STDI-25T с ножным выключателем применяется для сверления отверстий в металлах,  сплавах, полимерах, а также для нарезания резьбы в легко- и труднообрабатываемых материалах. Диапазон сверления, мм: Ø3 — Ø25; конус шпинделя: МТ-3; частота вращения шпинделя, об/мин: 290 — 2150; напряжение питания, В: 380; масса, кг: 140.

        Промышленный сверлильный станок по металлу Stalex серии SHD-32PF предназначен для широкого спектра операций в металлообработке: сверления, зенкования, нарезания внутренних резьб, и т.д. Наличие механической коробки скоростей шпиндельной бабки, а также наличие 2-х скоростного мощного привода с реверсивным вращением. Литая станина из чугуна. Оснащен система СОЖ с подачей жидкости в зону резания. Макс. диаметр сверления: 32 мм; макс. диаметр резьбонарезания: М25; размер стола: 460х460 мм; входная мощность: 1,5 кВт; выходная мощность: 1,1 кВт; Масса: 360 кг.

        Производственный сверлильный станок Stalex редукторного типа серии SHD-40PF предназначен выполнения следующих операций: сверления, зенкования, нарезания внутренних резьб, и т.д. Механическая коробка скоростей шпиндельной бабки, а также 2-х скоростной мощный привод. Оснащен системой СОЖ; макс. диаметр сверления: 40 мм; макс. диаметр резьбонарезания: М24; входная мощность: 2,2 кВт; выходная мощность: 1,5 кВт; масса: 500 кг.

     Сверлильный станок Stalex редукторного типа серии SHD-50PF предназначен выполнения следующих операций: сверления, зенкования, нарезания внутренних резьб, и т.д. Литая станина из чугуна; мощная центральная стойка. Механическая коробка скоростей, мощный привод с реверсом. Оснащен системой СОЖ. Макс. диаметр сверления: 50 мм; макс. диаметр резьбонарезания: М33; входная мощность: 3,0 кВт; выходная мощность;  2,2 кВт; масса 760 кг.

      Сверлильный промышленный станок Stalex тяжелого класса серии VDM-5140 с коробчатой колонной применяется для выполнения различных металлорежущих операций:  сверления, развёртки, зенкования, нарезания резьбы и т.д. Мощная тяжелая литая станина из чугуна. Надежная опорная стойка. Встроенная система СОЖ с подачей в зону сверления. Макс. диаметр сверления: 40 мм; макс. диаметр резьбонарезания: М36; мощность двигателя, кВт: 3,0 кВт; масса 1250 кг.

       Промышленный сверлильный станок Stalex тяжелой серии VDM-5150 с коробчатой колонной применяется для выполнения различных металлорежущих операций:  сверления, развёртки, зенкования, нарезания внутренних резьб, цекования и т.п. Макс. диаметр сверления: 50 мм; макс. диаметр резьбонарезания: М46; мощность двигателя, кВт: 4,0 кВт; система СОЖ; масса 1250 кг.

Сверлильно-резьбонарезной станок Stalex WTZ-16T применяются для сверления, рассверливания, зенкования, резьбонарезания и т. п. черных и цветных металлов, а также полимерных материалов, поддающихся обработке резанием. Максимальный диаметр сверления по стали 16 мм. Максимальный диаметр резьбонарезания М12. Частота вращения шпинделя, 300-1800 об/мин (вариатор). Сверлильный патрон 1-16 мм. Конус патрона В16. Ход пиноли шпинделя 85 мм.

Новинка 2016 года от компании Stalex. Cверлильный станок JDP-8L вертикального типа (младшая модель в серии JDP), широко применяется для сверления в черных и цветных металлах, а также полимерных материалов, которые поддаются обработке резанием. Максимальный диаметр сверления по углеродистой стали — 13 мм. Частота вращения 580-2650 об/мин. Масса станка — 19 кг. Предназначен для работы в сети с напряжением 220-230В.

Stalex TX530A — это сверлильный станок с автоподачей и системой СОЖ. Станки применяются для сверления, рассверливания, зенкования, резьбонарезания и т.п. черных и цветных металлов, а также полимерных материалов, поддающихся обработке резанием. Максимальный диаметр сверления ( по низкоуглеродистой стали 40 мм. Максимальный диаметр резьбонарезания М25. Частота вращения шпинделя, 245-2000об/мин(высокие) 65-540 об/мин(низкие). Сверлильный патрон 1-16 мм/В16. Конус шпинделя МТ4. Ход пиноли шпинделя 150 мм. Диаметр пиноли 75 мм. Расстояние шпиндель-стол 605 мм. Расстояние шпиндель-основание 1 150 мм. Диаметр колонны 115 мм.

Сверлильный станок Stalex TB28V с системой СОЖ широко применяется для сверления, рассверливания, зенкования, резьбонарезания и т. п. черных и цветных металлов, а также полимерных материалов, поддающихся обработке резанием. Максимальный диаметр сверления по углеродистой стали 28 мм. Частота вращения шпинделя 35-6100об/мин (вариатор). Сверлильный патрон 1-16 мм/В16. Конус шпинделя МТ3. Ход пиноли шпинделя 105 мм. Диаметр пиноли 75 мм. Расстояние шпиндель-стол 765 мм. Расстояние шпиндель-основание 1 200 мм. Диаметр колонны 92 мм.

Вертикально-сверлильный станок от компании Stalex — это высокоточный промышленный сверлильный станок на колонне. Новинка 2016 года. Максимальный диаметр сверления по углеродистой стали 28 мм. Диапазон скоростей — 16. Частота вращения шпинделя 120-4250 об/мин. Сверлильный патрон 1-16 мм/В16. Конус шпинделя МТ3. Ход пиноли шпинделя 105 мм.

Новинка 2016 года от компании Stalex. Cверлильный станок JDP-10L вертикального типа (старшая модель в серии JDP), широко применяется для сверления в черных и цветных металлах, а также полимерных материалов, которые поддаются обработке резанием. Максимальный диаметр сверления по углеродистой стали — 16 мм. Частота вращения 220-2450 об/мин. Масса станка — 38 кг. Предназначен для работы в сети с напряжением 220-230В.

Сверлильный станок Stalex WTZ-16J предназначен для сверления сквозных и глухих отверстий диаметром от 1-16мм. Надёжный и безопасный станок предназначен как для использования на производстве, так и для личных мастерских. Неприхотлив в эксплуатации и обслуживании. На станке размещён поворотный рабочий стол, лазерный указатель сверления, передача вращения основана на ремённой передачи, система изменения скорости вариаторного типа, цифровой дисплей отображения скорости вращения.

Сверлильный станок Stalex WTZ-13J предназначен для сверления сквозных и глухих отверстий диаметром от 1-13мм. Надёжный и безопасный станок предназначен как для использования на производстве, так и для личных мастерских. Неприхотлив в эксплуатации и обслуживании. На станке размещён поворотный рабочий стол, лазерный указатель сверления, передача вращения основана на ремённой передачи, система изменения скорости вариаторного типа, цифровой дисплей отображения скорости вращения.

Сверлильные станки Stalex T-40 представляют собой высокоточные станки датской конструкции с 8-скоростным встроенным электродвигателем, двумя рабочими столами, мощная толстостенная колонна имеет зубчатый механизм передвижения сверлильной головки и поворотного стола.

Вертикально-сверлильный станок T-35 имеет датскую конструкцию и европейское качество. Мощный двухскоростной двигатель имеет восемь скоростей, а так же располагает удобным устройством втягивающим инструмент.

Сверлильный станок Stalex Т30 представляет собой высокоточный станок датской конструкцией с 8-скоростным встроенным электродвигателем, двумя рабочими столами

На станке Stalex T-26 установлено 8 режимов скоростей вращение шпинделя передающихся с зубчатого редуктора. Режимы скоростей переключаются при помощи рычагов согласно таблице скоростей установленной на станке. Конструкция станка имеет систему выталкивания патрона посредством отвода предохранительной скобы и поднятие шпинделя до упора вверх, так же станок Stalex Т30 позволяет выставлять упор глубины сверления.

Сверлильные станки Stalex T-25 представляют собой высокоточные станки датской конструкции с 8-скоростным встроенным электродвигателем, двумя рабочими столами

Энерпром — производственные мощности

Группа компаний «Энерпром» постоянно модернизирует производство и оптимизирует производственные процессы. Мы производим качественный инструмент и оборудование для ваших нужд.

ООО «Энерпром-ИрГидроМаш», производственно-коммерческое предприятие в составе Инженерно-промышленной группы «Энерпром», выполняет заказы предприятий ИПГ «Энерпром» на изготовление и ремонт гидравлического инструмента и оборудования, разработанного предприятиями ИПГ «Энерпром».

Расположено по адресу: город Иркутск, улица Старо-Кузьмихинская, 28.

В настоящее время мощность завода составляет 200 тонн переработанного металлопроката в год при двухсменном графике работы.

​Оборудование предприятия позволяет выполнять полный цикл обработки изделий и производить испытания готовой продукции.

Станочный парк предприятия включает в себя следующие группы станков:

• токарные универсальные: обработка тел вращения D макс=800 мм, L макс =2800 мм;
• токарные с ЧПУ: обработка тел вращения D макс =300 мм, L макс =350 мм с точностью позиционирования до 0.001 мм и шероховатостью до Ra1.25;
• карусельные: обработка тел вращения D макс =1250 мм, L макс = 1000 мм, Q макс max= 4000 кг;
• фрезерные универсальные: обработка корпусных деталей Н макс =400 мм, В макс =300 мм, L макс =1000 мм;
• фрезерные с ЧПУ: размеры стола 1000х400 мм;
• зубофрезерные: размеры детали D макс =320 мм, M макс =6;
• сверлильные: размеры отверстия D макс =50 мм;
• круглошлифовальные: размеры детали D макс =140 мм, L макс =750 мм;
• внутришлифовальные: размеры детали D макс =500 мм, L макс =320 мм;
• плоскошлифовальные: размеры детали Н макс =320 мм, В макс =250 мм, L макс =1250 мм.

Оснащенность заготовительного участка ленточными пилами, гильотинными ножницами, газовой резки с ЧПУ позволяют в полной мере обеспечить механические участки заготовками проката различного сортамента:

• ленточные пилы: отрезание заготовок D макс = 650 мм;
• гильотинные ножницы: рубка металла δ макс = 10 мм, L макс = 2000 мм;
• установка газовой резки металла различной конфигурации, с ЧПУ: δ макс =100 мм, В макс =1800 мм, L макс =1200 мм.

Участки покраски и гальванопокрытий оборудованы современными материалами и комплектующими. Особое значение уделяется подготовке поверхности, а также таким видам антикоррозионной защиты, как порошковая окраска с термической кристаллизацией, химическое оксидирование деталей:

• пескоструйная камера: размеры детали Н макс =400 мм, В макс =700 мм, L макс =900 мм;
• химическое оксидирование: размеры детали Н макс =250 мм, В макс =400 мм, L макс =600 мм, Q макс = 5 кг;
• порошковая покраска: размеры детали Н макс =1800 мм, В макс =1800 мм, L макс =2800 мм, Q макс =1 т.

Термическая обработка металлов позволяет достигать желаемую твердость деталей, а также производить отжиг и отпуск материалов.

Термообработка: размеры печи Н макс =500 мм, В макс =800 мм, L макс =1500 мм, t=1100⁰C.

Слесарно-сборочный, а также сварочный участок оборудованы стапелями и разметочными плитами, что позволяет довольно точно позиционировать сборочные единицы.

Виды сварки: ручная электродуговая, полуавтоматическая в защитных газах, аргонодуговая, наплавка латунью, бронзой.

Наличие квалифицированных кадров, конструкторского бюро, технологического отдела, службы производственного комплектования, планово-диспетчерского отдела; обширные кооперационные связи по России позволяют нам оперативно решать поставленные задачи в разумные сроки.

Фотографии производства

На данной странице показаны лишь некоторые фотографии:

Металлообрабатывающее оборудование и инструмент — ГК Финвал

За прошедшие годы Группа Компаний «Финвал» набрала огромный практический опыт на рынке машиностроения и постоянно развивает набор услуг и продуктов, необходимых для обеспечения и укрепления своего лидирующего положения в области оказания инжиниринговых услуг, поставки промышленного и вспомогательного оборудования, инструмента, оснастки, механизации производства и роботизации для производственных предприятий РФ и стран СНГ.

Главным направлением нашей работы является разработка и реализация «под ключ» комплексных организационно-технологических проектов от инвестиционного замысла до запуска производства. Инжиниринговый центр нашей компании не только создает новые производства, но и осуществляет техническое перевооружение и реконструкцию существующих предприятий.

Заметные позиции в продуктовом портфеле Группы Компаний «Финвал» занимают инжиниринговые проекты, направленные на повышение эффективности существующих производств с использованием имитационного моделирования и квалифицированного применения методов бережливого производства.

Подробнее

Большим спросом пользуются услуги по роботизации и автоматизации производственных процессов. Мы предлагаем свои компетенции в области применения и интеграции роботов и других исполнительных автоматических систем для эффективного решения производственных задач.

За 29 лет работы были успешно подготовлено и реализовано множество проектов по внедрению инновационных технологий и поставке современного высокотехнологичного оборудования на предприятиях аэрокосмической (свыше 300), двигателестроительной (более 200), авиастроительной (около 600) и других отраслей промышленности РФ.

Исторически в компании сильны направления, связанные с грамотным подбором и поставкой широкого спектра металлообрабатывающего оборудования с ЧПУ и инструмента от ведущих мировых производителей. Все оборудование, поставляемое компанией, обеспечивается всеобъемлющей технологической и сервисной поддержкой самого высокого уровня. Поставленное нами оборудование эффективно работает на более чем 800 предприятиях России и стран СНГ, обеспечивая их конкурентоспособность в непростых рыночных условиях.

Сервисный центр ГК «Финвал» предлагает услуги гарантийного и послегарантийного обслуживания. Мы готовы обеспечить бесперебойную работу оборудования на протяжении всего срока его службы. Кроме того, Сервисный центр ГК «Финвал» оказывает услуги по ремонту станков различных производителей. Ведущие специалисты по механике и электронике окажут квалифицированную техническую помощь в устранении неисправностей любой степени сложности.

Презентация ГК «Финвал» (.pdf)

Цех по производству металлоконструкций в Кирове

Скачать презентацию      

Для своевременного изготовления металлоконструкций на производстве имеется всё необходимое оборудование. При изготовлении металлоконструкции вся продукция проходит полный технологический цикл.

Цех металлоконструкций:

1. Заготовительное оборудование:

2. Гибочное оборудование:

3. Металлорежущее оборудование:

4. Сварочное оборудование:

5. ОБОРУДОВАНИЕ И КАМЕРА АБРАЗИВОСТРУЙНОЙ ОБРАБОТКИ

6. Покрасочное оборудование:

7. Крановое оборудование:

Методика оценки и повышения эффективности работы — Полезные статьи от Диспетчер

Многие руководители предприятий и управляющие компании промышленных холдингов всерьез занялись вопросами повышения эффективности. Внимание обращено на IIoT-системы мониторинга, которые позволяют объединить в сеть промышленного оборудование и получать объективные данные о его работе. Такие данные могут указать менеджменту предприятия на узкие места производства, выявить нарушения технологии, минимизировать простои и пр., что в конечном счете сказывается на повышении эффективности и прибыли предприятия. Но часто информация с оборудования так и остается информацией, если не научиться ее правильно интерпретировать и принимать управленческие решения на основе результатов анализа полученных данных.

В данной статье рассматривается методика, которую используют разработчики системы мониторинга Диспетчер, внедряя систему на крупные промышленные предприятия. На ряде предприятий данная методика проверена на практике и внедрена для регулярного использования. Подробное описание самой системы мониторинга Диспетчер приведено в статье «Как система мониторинга может изменить производство?»

Шаг 1. Утвердить структуру производственного времени на промышленном предприятии

Описанная ниже методика базируется на оценке использования производственного времени в процессе работы технологического оборудования при производстве продукции. Структура рабочего времени промышленного оборудования показана в таблице.

Планируемый фонд рабочего времени можно разделить на доступное и недоступное время, которые в свою очередь также делятся на указанные в таблице интервалы.

Доступное время — интервал времени, в течение которого оборудование производит продукцию или готово к производству. При этом станок находится в рабочем состоянии, в наличии оператор, заготовка, инструмент и т.д. Состоит из 3 частей:

• Производство или Машинное время (Тпроиз или Тмаш) — время непосредственного изготовления детали на станке
• Производственный простой (Тпрос.пр) – время выполнения вспомогательных операций, необходимых для изготовления детали. При этом оборудование простаивает.
• Нерегламентированный простой (Тпрос.нр) — время, когда на готовом к работе станке нет производительных действий оператора. Ответственность за простой несет оператор станка.

Суммарное время Тмаш и Тпрос.пр является штучно-калькуляционным временем (Тштк), длительность которого определяется технологическим процессом, а ответственность за его соблюдением несет оператор станка.

Недоступное время – интервал времени, на протяжении которого станок не может производить продукцию по причинам технического или организационного характера, а также когда станок выключен во время рабочей смены. Также состоит из 3 частей.

• Технический простой – простой из-за технической неисправности или проведения на станке работ по ТоИР.  Ответственность за простой несет техническая служба.
• Организационный простой – простой по различным организационным причинам (отсутствие заготовки, инструмента и т. п.), ответственность за который несут различные службы предприятия.
• Неиспользованное время – интервал времени, когда оборудование, как правило, выключено и не используется при производстве продукции по решению администрации.

Диспетчер позволяет контролировать все указанные в табл. 1 интервалы производственного времени и предоставлять пользователям аналитические отчеты, позволяющие не только оценить эффективность использования рабочего времени, но и принять правильные управленческие решения.

Шаг 2. Организовать автоматический контроль производственного времени

Диспетчер выполняет мониторинг производственного времени, контролируя длительности различных состояний оборудования, особенно его простоев по различным причинам. Состояния оборудования фиксируются в системе в автоматическом режиме, а причины простоев вводятся вручную оператором, который в начале смены регистрирует себя на станке. В системе задается общий перечень состояний и причин простоя и перечень для каждой единицы оборудования.

Для контроля интервалов производственного времени, указанных в таблице №1, состояния и причины простоя объединяются в группы. Типовой перечень групп и включенные в них состояния и причины простоя приведены в таблице.

Для контроля работы производственного персонала, обслуживающего оборудование, и в первую очередь, операторов станков, в системе предусмотрена регистрация операторов непосредственно на рабочем месте (у станка). Для регистрации используются устройства мониторинга (терминалы, пульты). Регистрация выполняется работником путем ручного ввода табельного номера или при помощи подключаемых к устройствам мониторинга сканеров штрих-кодов или сканеров RFID-меток.

После того, как определена структура производственного времени и налажен сбор необходимой информации с помощью системы мониторинга – самое время выработать форму отчетов, позволяющих оценивать показатели эффективности производства и способствующих принятию верных управленческих решений.

При возникновении вопросов по контролю производственного времени — позвоните нам

Шаг 3. Настроить аналитические отчеты в системе мониторинга

Для оценки эффективности работы технологического оборудования и производственного персонала в Диспетчер предусмотрены аналитические отчеты и обзоры. Типичными входными параметрами, задаваемыми пользователем для формирования аналитических отчетов, являются:

• Период наблюдения
• Интервал для формирования отчета за определенный период времени (смена, день, неделя, месяц, год)
• Подразделение (или по всему предприятию).
• Станок (или по всем станкам).

При формировании отчетов используется график работы оборудования с учетом рабочих смен и выходных и/или праздничных дней.

Отчеты могут также формироваться за определенные пользователем интервалы времени (период аналитики). Можно получить отчет за определенные дни и смены (например, пятница, 3 смена). В отчетах вместе с количественными итоговыми данными отображаются рассчитываемые по специальным правилам ключевые показатели эффективности (КПЭ). В составе базового модуля Диспетчер предусмотрены КПЭ, приведенные в таблице ниже.

Коэффициент готовности может быть рассчитан для каждой вспомогательной (сервисной) службы, ответственной за устранение тех или иных видов простоев.

Пользователь может производить настройку параметров КПЭ и конструировать новые КПЭ с учетом особенностей своего производства и информационных систем верхнего уровня (ERP, MES), в которые можно экспортировать сформированные в Диспетчер данные о фактических производственных результатах. Если настройка выполнена или она не понадобилась, следует изучить порядок формирования отчетов.

Диспетчер предоставляет пользователю различные варианты формирования отчетов:

Статические отчеты и отчеты, созданные с помощью генератора отчетов, могут автоматически рассылаться ответственным работникам по заранее созданному расписанию. После апробации аналитических отчетов подготовительная работа закончена, можно переходить к оперативной работе по оценке эффективности.

Шаг 4. Оцениваем и повышаем эффективность работы оборудования и персонала

Для оценки эффективности работы оборудования и персонала используются отчеты из разделов «Статические отчеты» и «Динамическая аналитика». Разберем последовательность анализа на примере предприятия, в состав которого входят два производственных цеха. График работы оборудования – трехсменный.

Начинаем с контроля загрузки оборудования

Проконтролировать загрузку оборудования можно за любой календарный период, как в целом по предприятию, так и по подразделениям, по станкам, по работникам. В отчетах выводится суммарная за период и календарная (по сменам, дням и т.д.) информация. На рис. 1 показаны данные о работе оборудования в целом по предприятию и по цехам.

Рис. 1. Динамическая аналитика. Загрузка оборудования

В табличной области отчета выводится по предприятию и по цехам следующая информация:

• коэффициент загрузки (Кз),
• коэффициент эффективной загрузки (Кзэ),
• фонд рабочего времени (Тфонд),
• время производства продукции или машинное время станков (Тпроиз)
• время, когда станки включены (Твкл).

На графиках отображается время (процент к фонду рабочего времени за заданный период). При этом зеленым цветом показано — производство продукции, желтым – время, когда станки включены, но не производят продукцию, серым – когда станки отключены.

По аналитическому отчету видно, что в цехе ЧПУ довольно велик (целых 20 %) объем времени, когда оборудование не использовалось. Попробуем разобраться, в чем дело. Для этого переориентируем динамический отчет на интересующий нас цех и спускаемся на уровень станков этого цеха. На рис. 2 показана загрузка в цехе ЧПУ по станкам и по работникам (операторам станков). Отчет можно упорядочить как по станкам, так и по операторам.

Рис. 2. Динамическая аналитика. Загрузка по станкам цеха ЧПУ

Из отчета по станкам видно, что не только объемы недоступного времени отдельных станков различаются, но и коэффициенты загрузки у станков цеха имеют заметный разброс. Однако эти значения взяты за целый месяц, а что происходило по конкретным неделям и дням?

Посмотрим, как менялась загрузка с течением времени. На рис. 3 представлены календарные графики изменения коэффициента загрузки Кз по дням исследуемого месяца. Для сравнения показана линия планового коэффициента загрузки. Видно, что средний коэффициент загрузки, в основном, соответствует плановому. Но это при усреднении за полные сутки. А что у нас происходит в третью смену? По календарному графику ночной смены (рис. 4) сразу видна неравномерность загрузки станков. Теперь можно проводить уточнение по конкретным датам, операторам, производственным заданиям. Возможно, это приведет к принятию организационных решений.

Рис. 3. Динамическая аналитика. Загрузка станков цеха ЧПУ по дням месяца

Рис. 4. Динамическая аналитика. Загрузка оборудования по дням в 3 смену

Графические диаграммы неоценимы для быстрой оценки показателей и выявления тенденций. Более точную и конкретную информацию дают табличные данные с конкретными цифрами. Выгрузка аналитических отчетов во внешние файлы в формате Excel позволяет накапливать завершенные отчеты, сформированные пользователем в программе «Клиент Диспетчер» или полученные им по автоматической рассылке отчетов, производимой системой Диспетчер. Однако и в таких форматах присутствуют графические диаграммы, и даже в таблицах используется цветовое выделение особо важных значений.

На рис. 5 представлен статический отчет о загрузке оборудования. Приведены плановый и фактический коэффициенты загрузки, временные показатели в целом по подразделению и по станкам. Видно, что для предприятия в целом и ряда станков не обеспечен плановый уровень коэффициента загрузки.

Рис. 5. Статический отчет о загрузке оборудования

Вышеприведенные отчеты позволяют провести анализ загрузки оборудования по предприятию, по подразделению и, при необходимости, получить данные о работе конкретного станка и конкретного оператора. Из отчетов можно сделать следующие выводы.

1. Загрузка оборудования за указанный период (Кз) увеличилась с 40% до 65%. Однако средняя загрузка ниже плановой
2. В обоих цехах предприятия оборудование работало не все рабочее время. 19% от фонда рабочего времени станки были выключены. Данное время является резервом для предприятия при увеличении плана.

Анализируем загрузку оборудования и причины простоев

Анализ коэффициентов загрузки оборудования, выявление причин низких (высоких) значений производится с помощью и подсчета длительности различных состояний оборудования классификации, выявления простоев по тем или иным причинам, предусмотренным заданной на предприятии классификацией.

Если станок включен, исправен, но не производит продукцию, то на данном станке через определенное, заданное пользователем, время (по умолчанию 10 минут) автоматически будет сформировано состояние «Простой станка», что является нерегламентированным простоем по вине оператора. Для того, чтобы этого не произошло, оператор должен с терминала мониторинга указать причину простоя станка. Подобные действия оператора фиксируются в регламентах и обязательны к выполнению.

На рис. 6 пользователю предоставляются общие данные по времени производства и простоям оборудования по предприятию и по цехам. В таблице и на диаграмме приводятся коэффициент загрузки (Кз), коэффициент производственной загрузки (Кзп) и коэффициент готовности (Кг).

Рис. 6. Динамическая аналитика. Анализ загрузки оборудования

На рис. 7 приводятся ключевые показатели эффективности и классификация состояний и причин простоя оборудования по группам.

Рис. 7. Динамическая аналитика. КПЭ и группы причин простоя

На рис. 8 представлен статический отчет о загрузке и простоях оборудования (в целом по предприятию, по подразделениям и по станкам). В отчете приведены суммарные значения простоев по группам, а также плановые и фактические коэффициенты загрузки и готовности (Кз, Кпз, Кг). В таблице красным цветом отмечены КПЭ, не соответствующие плановым показателям.

Рис. 8. Статический отчет. Отчет о загрузке и простоях оборудования

Из вышеприведенных отчетов видно, что больше всего времени затрачено на производственный простой и на состояние, когда станок выключен. На рис. 9 приведен перечень причин группы «Производственный простой». Видно, что наибольшее время занимает наладка станка.

Рис. 9. Динамическая аналитика. Производственный простой

Далее можно определить причину низкого значения Кз и подробно проанализировать основные причины простоя. Можно, при необходимости, рассмотреть определенные периоды работы, работу конкретных станков и конкретных операторов. На рис. 10 представлен календарный график длительности простоев, соответствующих причине простоя «Станок выключен».

Рис. 10. Динамическая аналитика. Календарный график состояния «Станок выключен»

На рис.11 представлен календарный график для причины простоя «Наладка». Данные по указанным причинам простоя можно просмотреть как для станков, так и для операторов.

Рис. 11. Динамическая аналитика. Календарный график причины простоя «Наладка»

Из отчетов по анализу загрузки станков можно сделать следующие выводы:

1. Коэффициент готовности Кг равен 79% и почти соответствует плановому (80%). Анализ недоступного времени показывает, что технический и организационный простой составляют незначительный процент. 87% недоступного времени приходится на состояние «Станок выключен». Как говорилось выше, это время является резервом при увеличении плана. Это понимает администрация предприятия, установившая плановый Кг=80%.
2. Коэффициент производственной загрузки Кпз равен 78%. Кпз отличается от Кг на 1%. Это говорит о том, что практически все доступное время используется в производственных целях. Время нерегламентированного простоя по вине оператора составляет 1%.
3. Коэффициент загрузки Кз равен 55% и отличается от Кпз на 23%. Причиной относительно низкой загрузки станков является производственный простой, а именно, как выяснилось при анализе, время наладки станка.

Для уменьшения времени наладки требуется использовать современные приспособления для быстрой замены деталей, измерительные системы настройки инструмента, например, компании Renishaw, что и сделало предприятие в последствии.

Анализируем работу операторов станков

Для контроля работы операторов станков в системе предусмотрена регистрация операторов непосредственно на рабочем месте. Для регистрации используются устройства мониторинга. Регистрация выполняется работником путем ручного ввода табельного номера или при помощи подключаемых к устройствам мониторинга сканеров штрих-кодов или сканеров RFID-меток.

Согласно установленному внутреннему регламенту, оператор регистрируется в начале рабочей смены. После окончания смены или, если в течение смены на станке регистрируется другой оператор, выполняется автоматическая разрегистрация предыдущего оператора. В результате все производственные действия на станке, простои станка «привязываются» к конкретному оператору.

В аналитических отчетах для оценки труда оператора выводятся данные о времени его работы на станке и о состояниях станка в процессе работы, а также рассчитываются специальные КПЭ для оценки труда оператора. В отчете на рис. 12 отображаются коэффициенты загрузки операторов, время их работы на станках и время производства продукции.

Рис. 12. Динамическая аналитика. Анализ загрузки операторов

На рис. 13 представлен статический отчет о работе операторов участка станков с ЧПУ. В отчете для каждого оператора указываются коэффициент загрузки (Кзо) и коэффициент потерь (Кпо), а также время работы оператора на станке, включая время производства продукции (Тпроиз) и время производственного и нерегламентированного простоев.

Рис. 13. Статический отчет о работе операторов

Из отчетов хорошо видно, какие конкретно операторы имеют особо низкие производственные показатели. Причем, отдельные значения показателей вполне могут стать поводом для углубленного разбора и принятия организационных решений.

Рекомендации по анализу загрузки оборудования и принятию управленческих решений

1. Проводится анализ коэффициента загрузки оборудования. Определяются подразделения, из-за которых план загрузки не выполняется. Далее анализ коэффициента загрузки можем провести по сменам, станкам и операторам.
2. Для анализа загрузки рассматриваем рассчитываемые системой ключевые показатели эффективности (КПЭ): Коэффициент загрузки (Кз), Коэффициент производственной загрузки (Кпз) и Коэффициент готовности (Кг), а также интервалы времени (группы состояний и причин простоя), которые оказывают влияние на загрузку оборудования и соответствие этих времен, рассчитанные системой КПЭ.

3. Вначале рассматриваем Коэффициент готовности (Кг). Его отставание от 100% характеризует Недоступное время оборудования, состоящее из 3 интервалов производственного времени:

• Технический простой – для его уменьшения принимаются административные решения.
• Организационный простой – для его уменьшения принимаются административные решения или разрабатываются определенные мероприятия.
• Неиспользованное время – это время, когда станок выключен по решению администрации. Определяется целесообразность таких решений.

4. Рассматриваем Коэффициенты готовности (Кг) и производственной загрузки (Кзп). Разница значений коэффициентов Кг и Кпз пропорциональна времени нерегламентированного простоя (Тпрос.нр) по вине оператора. Сокращение времени нерегламентированного простоя достигается, как правило, за счет административных решений.
5. Рассматриваем коэффициенты загрузки (Кз) и производственной загрузки (Кзп), определяющих соответственно долю машинного и штучного времени по отношению к фонду работы оборудования. Разница между коэффициентами пропорциональна времени Производственного простоя (Тпрос.пр). Сокращение производственного простоя достигается принятием административных решений, а также изменением технологического процесса изготовления деталей.
6. Для принятия управленческих решений анализ коэффициентов и различных простоев имеется возможность проводить по сменам, станкам и операторам.

Из данного материала видно, как можно провести анализ эффективности загрузки оборудования и персонала и определить узкие места, мешающие выходу на плановые показатели. Выявление причин низкой производительности и причин простоя может дать руководству потенциал для роста производительности 10-15%. Но это не предел. Система позволяет повышать эффективность до 30-40% если использовать дополнительные возможности. А именно:

1. Для детального мониторинга машинного и штучного времени при выполнении технологических операций, контроля производительности оборудования необходимо использовать модуль Диспетчер «Контроль производства».
2. Для детального контроля времени выполнения УП на станках с ЧПУ используется модуль Диспетчер «Управление программами для станков с ЧПУ»
3. Для детального мониторинга времени технического простоя и управления техническими службами дополнительно устанавливается модуль Диспетчер «Управление простоями»

Для более подробного знакомства с возможностями системы мониторинга Диспетчер можно обратиться к разработчикам системы для запуска пилотного проекта на вашем предприятии. Система уже работает на более чем 50-ти крупных промышленных предприятиях, среди которых заводы, входящие в холдинги «Вертолеты России», «Росатом», «КТРВ», «ОАК» и др.

Желаем всем успехов в построения эффективного производства. Мы с удовольствием будем помогать в этом процессе.

Скачать статью в формате PDF

Для отправки заявки на пилотный проект нажмите «Получить пилотный проект» или напишите нам e-mail: [email protected]

Production Machine, Inc. | Все для металлического штампа

Оснастка

Production Machine Equipment предлагает полную линейку ломорезов и измельчителей лома. Свяжитесь с нами для получения подробной информации о доступных вариантах.

• Иногда наиболее целесообразным решением с точки зрения затрат и сроков является ремонт и восстановление существующего оборудования.PME, Inc может предоставить нашим клиентам реконструкцию питающих линий, прессов и т. Д. Полные механические перестройки, дооснащение современными электронными средствами управления и обеспечение еще многих лет высокой производительности и срока службы машины. Нажмите на Rebuild Services, чтобы увидеть изображения до и после восстановленного фидера.

636 Сансет Пуэнт Драйв
Лейк-Плэсид, Флорида 33852

Телефон: 863-699-4090
Факс: 863-699-4091

малое производственное оборудование Высокоскоростное и полностью автоматизированное

Поскольку человеческий труд быстро заменяется малым производственным оборудованием, во многих отраслях промышленности, Alibaba.com гарантирует, что вы не останетесь позади. Передовые технологии во многих отраслях промышленности привели к внедрению малых производственных машин , которые сделали работу более эффективной. Эти типы машин позволили увеличить производство при сокращении затрат времени. Таким образом, малое производственное оборудование с этого рынка дает вам гарантию того, что вашему бизнесу необходимо опередить конкурентов.

Более широкое использование технического оборудования, такого как малое производственное оборудование , почти во всех отраслях промышленности означает приобретение вашего в Alibaba.com должно быть неизбежно. Малогабаритное производственное оборудование , поставляемое с нашей платформы, может быть адаптировано к вашим конкретным требованиям. Удивительно, но малое производственное оборудование технически автоматизировано и имеет усиленные конструкции, повышающие безопасность. На этой платформе вы также можете получить гарантию на бесплатное обслуживание в течение года с даты покупки.

Автоматизированное малое производственное оборудование Доступное в основном доработано в соответствии с вашими конкретными требованиями, особенно потребностями в электроэнергии, поскольку они различаются в разных странах.Соответствующие электрические условия жизненно важны для обеспечения работы машины на полную мощность. Эти небольшие производственные машины также увеличивают опасность на рабочем месте, поскольку машины имеют верхнее защитное снаряжение для защиты оператора. Роботизированная точность и скорость этого небольшого производственного оборудования в сочетании с их способностью к герметизации гарантируют более быстрое выполнение задач, на которые пришлось бы потянуть человеческий труд.

Приходите и исследуйте доступное по цене малое производственное оборудование , предлагаемое на Alibaba.com. Мы гарантируем, что каждый найдет что-то для себя. Мы гарантируем, что независимо от того, являетесь ли вы розничным продавцом или оптовиком, вы получите предложения со скидкой.

Оптимизация производства в эпоху машин

Во многих отношениях человеческий прогресс определялся использованием все более сложных машин, от простого рычага до парового двигателя и электродвигателя до самых сложных роботов. Сегодня большинство из нас окружено машинами, и мы полагаемся на их сложную сеть, чтобы обеспечить едой, продуктами и коммунальными услугами, которыми мы пользуемся каждый день.Преобразуя материалы, энергию и информацию и увеличивая их стоимость, машины обеспечивают около 85 процентов ВВП в развитых странах.

Будьте в курсе ваших любимых тем

Однако машины не просто становятся все более распространенными. Они также становятся умнее, что коренным образом меняет то, как люди их используют. Традиционно — и в значительной степени сегодня — производительность машины зависела от работы ее операторов-людей, которые полагались на них при выявлении проблем или возможностей для улучшения, а также при проведении необходимых ремонтов и регулировок.Теперь машины все в большей степени могут определять свою производительность и состояние, действовать на основе этой информации самостоятельно и передавать ее в явном виде операторам и другим машинам.

В совокупности эти изменения означают, что получение правильного оборудования становится ключевым фактором создания ценности во многих организациях за счет повышения качества и гибкости, увеличения урожайности и сокращения потребления энергии и других затрат. Мы считаем, что путь к оптимальной производительности в век повсеместных интеллектуальных машин будет определяться пятью фундаментальными принципами (Приложение 1).

Приложение 1

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Думайте бережливо

Экономичный подход изменил производительность труда человека во многих сферах. Пришло время сделать то же самое и с машиной. Как и в случае с традиционным бережливым производством, этот метод основан на выявлении и сокращении основных источников потерь, которые ухудшают операционные характеристики и эффективность: негибкость, изменчивость и расточительство.

Применение бережливого мышления к машинам требует изменения точки зрения — такой, которая учитывает влияние потерь на специфические для машины атрибуты, такие как потребление энергии, доходность и надежность. Если, например, операторы вынуждены ждать материалов, прежде чем приступить к работе, убытки, понесенные каждым из них, будут очень похожими. При одних и тех же обстоятельствах потери, понесенные машинами, могут быть самыми разными. Одна машина может быть в состоянии полностью выключиться по требованию, другая может продолжать потреблять энергию и ресурсы, а третья может производить большое количество лома, поскольку она контролирует свои процессы после прерывания.

негибкость

Человеческие работники по своей природе гибки. Гибкость должна быть встроена или запрограммирована в машинах. Например, снижение давления в конденсаторе механического чиллера зимой означает, что он будет потреблять меньше энергии при более низкой температуре окружающей среды. Эффективность газового котла можно оптимизировать, измеряя уровень кислорода в камере сгорания и регулируя его в соответствии с требуемой мощностью. Насос с фиксированной скоростью потребляет избыточную энергию каждый раз, когда его полная мощность не требуется; Добавление привода с регулируемой скоростью на двигатель насоса может снизить эти потери, позволяя ему согласовывать свою мощность и потребление энергии в точном соответствии с изменяющимся спросом.Разработка оборудования, которое можно легко настроить для эффективной и надежной работы в различных рабочих диапазонах или для различных типов продукции, позволяет производить рентабельное производство в краткосрочной перспективе с возможностью отсрочить или исключить будущие капитальные затраты.

Изменчивость

Экономичные компании ведут непрекращающуюся борьбу с изменчивостью, которая влияет на качество продукции и эффективность производства. Они стремятся минимизировать изменения качества сырья, например, и устранить несогласованные рабочие процессы.Оптимальная производительность машины также зависит от жесткого контроля изменчивости. Это включает в себя проектирование машин и систем управления, которые могут обеспечивать желаемую производительность стабильно в течение длительных периодов времени, компенсируя краткосрочные изменения рабочих условий, такие как колебания температуры или влажности, и долгосрочные изменения, такие как эффекты износа.

Хотите узнать больше о нашей операционной практике?

Традиционные механизмы, используемые для управления изменчивостью машины, основывались на строгих процессах выявления отклонений в производительности и вмешательстве квалифицированных операторов для их компенсации.Однако по мере того, как машины становятся более умными и адаптируемыми, они могут все чаще выполнять эту деятельность автоматически, используя системы управления с обратной связью для обеспечения согласованности при изменении внутренних и внешних условий. Даже в очень зрелых технологиях, таких как прокатные станы, новейшие интеллектуальные системы управления могут повысить производительность машины по сравнению с аналогами на 2 или 3 процента, за счет заблаговременного выявления и прогнозирования проблем, связанных с техническим обслуживанием, и тем самым обеспечения быстрого ремонта. Это может привести к многомиллионному ежегодному увеличению производства и снижению сопутствующих расходов на 30–50 процентов.

Отходы

Восемь источников потерь, определенных традиционным бережливым мышлением, в равной степени применимы и к машинам. Перепроизводство, например, может включать выбор машин со значительной избыточной мощностью или применение нескольких плановых мероприятий по техническому обслуживанию, когда одно — или даже никакое — было бы более рентабельным.

Оптимизация планового профилактического и прогнозного обслуживания на основе известных или ожидаемых отказов помогает гарантировать, что правильные действия по техническому обслуживанию выполняются тогда и только тогда, когда это необходимо.Излишки инвентаризации, связанные с низкой надежностью машины, могут включать чрезмерные складские запасы инструментов и запасных частей.

Другие источники более специфичны для машинной среды. К ним относятся использование более старого оборудования, которое потребляет больше энергии или работает менее надежно, чем его современные аналоги, или неспособность стандартизировать типы оборудования, что приводит к сложным требованиям к обучению и поддержке и большим запасам запасных частей (Иллюстрация 2). Точно так же желаемые характеристики и характеристики жизненного цикла актива должны быть сбалансированы с характеристиками более широкой производственной системы.Нет смысла вкладывать больше капитала в актив, который может проработать десять лет без остановки, если остальная часть завода требует профилактического обслуживания каждые три года.

Приложение 2

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Компании все чаще используют методы оценки стоимости, включая проектирование для обеспечения надежности и ремонтопригодности, чтобы оптимизировать стоимость жизненного цикла машин на основе их требуемых рабочих характеристик и требований к техническому обслуживанию.Например, в течение срока службы простого насоса затраты на электроэнергию и техническое обслуживание могут в десять раз превышать первоначальную стоимость покупки. Насосы, которые работают более эффективно или служат дольше между капитальными ремонтами, могут многократно окупить более высокую закупочную цену.

Ограничения мышления

Когда организации думают о производительности машин сегодня, они обычно смотрят на свои текущие операции и ищут способы их улучшения. Это понятный импульс, но он представляет собой лишь частичное решение.Более эффективный подход состоит в том, чтобы начать с определения теоретических ограничений машин — как они могут работать в идеальных условиях без потерь из-за механической неэффективности, нестандартных процессов, бракованного сырья или других источников. Ни одна машина не может достичь максимальной теоретической производительности в реальном мире, но, сравнивая текущую производительность с теоретически идеальным состоянием, компании могут определить области своих текущих производственных систем, в которых потери являются наибольшими, и сосредоточить усилия на их улучшении.

Убытки, определенные с помощью подхода теоретических пределов, делятся на две категории: проектные потери, которые определяются физическими характеристиками задействованных машин, и эксплуатационные потери, которые определяются тем, как эти машины эксплуатируются и обслуживаются (Иллюстрация 3). Поскольку операционные убытки часто можно устранить с небольшими капиталовложениями или без них, они должны быть в центре внимания любых усилий по улучшению.

Приложение 3

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Думайте о прибыли в час

Будет ли эффективнее сосредоточиться на увеличении доступности критически важной машины или на повышении ее выхода? Когда компании ищут ответы на подобные вопросы в своем стремлении повысить производительность машин, они часто сравнивают яблоки с апельсинами. Без хорошего способа уравновесить компромиссы, присущие производственным системам, они рискуют вложить средства в неоптимальные усилия или, что еще хуже, внести локальные изменения, которые фактически снизят общую производительность оборудования.

Однако есть одна надежная метрика, которую понимают все как внутри, так и за пределами производственной операции: прибыль. Проблема применения этой меры к деталям производственных систем традиционно заключалась в том, что ежемесячные или квартальные отчеты о прибыли являются слишком грубыми показателями. Однако сегодня, благодаря появлению обширных, мгновенно доступных данных, компании получили доступ к новой мощной метрике производительности: прибыли в час.

Каждый аспект производительности машины влияет на прибыль в час.Избыточное потребление энергии увеличивает стоимость и снижает прибыль. Повышение урожайности снижает производственные затраты, увеличивая их. Сокращение времени простоя и незапланированных простоев означает, что на производство тратится больше времени с меньшими затратами и более высокая средняя прибыль в час. Объединение всех этих разнообразных элементов в единую метрику автоматически учитывает компромиссы между различными операционными стратегиями.

Великая переделка: производство для современности

Этот сборник из 21 статьи дает практические советы руководителям производства, которые хотят быть на шаг впереди сегодняшних сбоев.

Внедрение методологии расчета прибыли в час позволило компаниям найти скрытые возможности улучшения даже в высокотехнологичных производственных операциях (см. «Расширенный набор инструментов бережливого производства для общей производительности»). Для некоторых это стало ключом к значительному повышению общей производительности. Например, один сталелитейный завод принял метрику в качестве основного показателя эффективности для всей своей деятельности. В течение шестинедельного периода компания представила метрику всему персоналу, от операторов производства до генерального директора.В последующие месяцы прибыльность завода выросла, и это влияние было еще более заметным, поскольку это произошло в период, когда падение мировых цен на сталь вынудило конкурентов сокращать производство и закрывать целые заводы.

Мыслить целостно

Подходы, подобные тем, которые мы описали до сих пор, — это только часть истории. Создание организации, способной максимально эффективно использовать свои машины, также потребует комплексных усилий по управлению изменениями.Компаниям нужно будет изменить базовое мировоззрение людей, чтобы они думали о производительности машин комплексно. Не менее важно, что им необходимо будет поддерживать это новое мышление с помощью пересмотренных показателей и более частых диалогов о производительности в рамках новой инфраструктуры управления.

За производительность машины несут ответственность не только производственные, обслуживающие или инженерные функции. Все функции в производственной организации будут играть ключевую роль, и все функции должны быть согласованы с изложенными ожиданиями производительности.

Одним из важных факторов в сокращении времени простоя машины и повышении производительности является образ мышления и поведение операторов машины. Сотрудники, которые постоянно взаимодействуют с оборудованием, могут лучше всего контролировать текущую производительность и состояние оборудования. Операторы могут взять на себя простые задачи обслуживания, оставляя техническим специалистам время, например, для более сложных профилактических и корректирующих работ.

Последнее — и все более критическое — требование для компаний, стремящихся максимально эффективно использовать свои машины, — это аналитические навыки.Поскольку машины записывают и хранят более подробные данные о своей производительности, методы расширенной аналитики будут играть все более важную роль в оптимизации производительности. Для использования этого ресурса потребуется новая инфраструктура и новые человеческие возможности, включая программное обеспечение, оборудование и процессы, необходимые для хранения данных и управления ими, специалистов-практиков, способных генерировать полезные идеи на их основе, а также функции непрерывного совершенствования, которые изменяют эти идеи. в устойчивые изменения производительности.

Думайте круговым

Биологические системы эволюционировали, чтобы эффективно использовать ограниченные ресурсы. Организмы восстанавливаются и адаптируются к меняющимся требованиям. Отходы, которые они производят, становятся ценным вкладом в другие процессы. Циркулярное мышление направлено на использование тех же принципов для значительного повышения эффективности и производительности ресурсов, используемых в созданных человеком системах. Его цель — использовать меньше ресурсов и ликвидировать отходы на протяжении всего продленного жизненного цикла производственной системы (Иллюстрация 4).

Приложение 4

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Компании могут применять циклический принцип к машинам разными способами. Они могут проектировать машины, которые работают более эффективно и надежно, чтобы снизить потребление энергии, воды или других ресурсов.Они могут сосредоточиться на увеличении урожайности, чтобы обеспечить преобразование большего количества исходного материала в полезный продукт. И они также могут изучить возможность использования альтернативных ресурсов, позволяя заменять первичное сырье вторичным.

Этот подход также продлевает полезный жизненный цикл машин. При проектировании для повторного использования или обновления одна и та же базовая платформа может производить продукты нескольких поколений, сокращать капитальные затраты и повышать рентабельность оборудования, которым она владеет.Четко определенный подход на протяжении всего жизненного цикла означает, что машины могут дольше сохранять ценность. Датчики и системы управления можно модернизировать, например, изношенные детали можно отремонтировать или реконструировать, а старые машины можно повторно использовать в новых приложениях и в новых местах, например, для изготовления более простых продуктов для чувствительных к затратам развивающихся рынков.

Эта статья адаптирована из Unlocking Industrial Resource Productivity: 5 основных убеждений для увеличения прибыли за счет эффективности использования энергии, материалов и воды, McKinsey Publishing, 2016 .

Будьте в курсе ваших любимых тем

Как запустить модели машинного обучения в производство

Специалисты по обработке данных преуспевают в создании моделей, которые представляют и предсказывают реальные данные, но эффективное развертывание моделей машинного обучения — это больше искусство, чем наука. Для развертывания требуются навыки, которые чаще встречаются в разработке программного обеспечения и DevOps. Venturebeat сообщает, что 87% проектов в области науки о данных никогда не попадают в производство, в то время как redapt утверждает, что это 90%.Оба подчеркивают, что решающим фактором, определяющим разницу между успехом и неудачей, является способность сотрудничать и действовать как одна команда.

Цель построения модели машинного обучения — решить проблему, а модель машинного обучения может сделать это только тогда, когда она находится в производстве и активно используется потребителями. По сути, развертывание модели так же важно, как и построение модели. Как отмечает Редапт, между ИТ и наукой о данных может быть «разрыв». ИТ-специалисты стремятся сосредоточиться на обеспечении доступности и стабильности.Они хотят безотказной работы любой ценой. С другой стороны, специалисты по данным сосредоточены на итерациях и экспериментах. Они хотят что-то ломать ». Преодоление разрыва между этими двумя мирами — ключ к тому, чтобы у вас была хорошая модель и вы действительно могли запустить ее в производство.

Большинство специалистов по обработке данных считают, что развертывание модели — это задача разработки программного обеспечения, которой должны заниматься инженеры-программисты, поскольку требуемые навыки более тесно связаны с их повседневной работой. Хотя это в некоторой степени верно, специалисты по обработке данных, которые приобретут эти навыки, будут иметь преимущество, особенно в бережливых организациях.Такие инструменты, как TFX, Mlflow, Kubeflow, могут упростить весь процесс развертывания модели, а специалисты по данным могут (и должны) быстро изучить и использовать их.

Трудности в развертывании моделей и управлении привели к появлению новой специализированной роли: инженера по машинному обучению. Инженеры по машинному обучению ближе к инженерам-программистам, чем к типичным специалистам по данным, и поэтому они являются идеальным кандидатом для внедрения моделей в производство. Но не каждая компания может позволить себе нанять специализированных инженеров только для развертывания моделей.Для сегодняшнего цеха бережливого проектирования желательно, чтобы специалисты по данным научились запускать свои модели в производство.

В связи с этим возникает еще один вопрос — как наиболее эффективно внедрить модели машинного обучения в производство?

Это важный вопрос, потому что машинное обучение обещает большой потенциал для бизнеса, и любая компания, которая может быстро и эффективно внедрить свои модели в производство, может затмить своих конкурентов.

В этой статье я расскажу о некоторых практиках и методах, которые помогут внедрить модели машинного обучения в производство.Я расскажу о различных методах и вариантах использования, а также о плюсах и минусах каждого метода.

Так что, не теряя больше времени, приступим к делу!

От модели к производству

Многие команды приступают к проектам машинного обучения без производственного плана — подход, который часто приводит к серьезным проблемам, когда приходит время развертывания. Создание моделей дорого и требует много времени, и вам не следует вкладывать средства в проект машинного обучения, если вы не планируете запускать его в производство, за исключением, конечно, чистых исследований.Имея план под рукой, вы не будете удивлены никакими ловушками, которые могут сорвать ваш запуск.

T три ключевые области, которые ваша команда должна рассмотреть перед тем, как приступить к каким-либо проектам машинного обучения:

1. Хранение и поиск данных
2. Структуры и инструменты
3. Обратная связь и итерация

Хранение и поиск данных

Модель машинного обучения никому не нужна, если с ней не связаны какие-либо данные. Скорее всего, у вас будут наборы данных для обучения, оценки, тестирования и даже прогнозирования.Вам нужно ответить на такие вопросы, как:

• Как хранятся данные о ваших тренировках?
• Насколько велики ваши данные?
• Как вы будете получать данные для обучения?
• Как вы будете получать данные для прогнозов?

Эти вопросы важны, поскольку они подскажут, какие фреймворки или инструменты использовать, как подойти к вашей проблеме и как разработать модель машинного обучения. Прежде чем делать что-либо еще в проекте машинного обучения, подумайте над этими вопросами о данных.

Данные могут храниться локально, в облачном хранилище или в их сочетании. Имеет смысл хранить ваши данные там, где будет происходить обучение модели, и результаты будут обслуживаться: обучение и обслуживание модели на месте лучше всего подходят для локальных данных, особенно если данные большие, в то время как данные хранятся в облачных системах хранения. такие как GCS, AWS S3 или хранилище Azure, должны сочетаться с обучением и обслуживанием облачного машинного обучения.

Размер ваших данных также имеет большое значение.Если ваш набор данных большой, вам потребуется больше вычислительных мощностей для этапов предварительной обработки, а также этапов оптимизации модели. Это означает, что вам нужно либо запланировать дополнительные вычисления, если вы работаете локально, либо с самого начала настроить автоматическое масштабирование в облачной среде. Помните, что любой из них может стать дорогостоящим, если вы не продумали свои потребности в данных, поэтому заранее спланируйте, чтобы ваш бюджет мог поддержать модель как за счет обучения, так и за счет производства

Даже если ваши обучающие данные хранятся вместе с обучаемой моделью, вам все равно необходимо подумать о том, как эти данные будут извлекаться и обрабатываться.Здесь возникает вопрос о пакетном или оперативном извлечении данных, и это необходимо учитывать перед проектированием системы машинного обучения. Пакетное извлечение данных означает, что данные извлекаются порциями из системы хранения, в то время как извлечение данных в реальном времени означает, что данные извлекаются, как только они становятся доступными.

Наряду с поиском данных обучения вам также необходимо подумать об извлечении данных прогнозирования. Ваши данные прогноза — это TK (определите их относительно данных обучения), и они редко так аккуратно упакованы, как данные обучения, поэтому вам нужно рассмотреть еще несколько вопросов, связанных с тем, как ваша модель будет получать данные во время вывода:

• Получаете ли вы данные вывода с веб-страниц?
• Получаете ли вы запросы прогнозов от API?
• Вы делаете прогнозы в пакетном режиме или в режиме реального времени?

и так далее.

Если вы получаете данные с веб-страниц, возникает вопрос, какого типа данные? Данные от пользователей на веб-страницах могут быть структурированными (CSV, JSON) или неструктурированными данными (изображения, видео, звук), а механизм вывода должен быть достаточно надежным, чтобы извлекать, обрабатывать и делать прогнозы. Данные вывода с веб-страниц могут быть очень чувствительны для пользователей, и поэтому вы должны принимать во внимание такие вещи, как конфиденциальность и этика. Здесь можно рассмотреть такие фреймворки, как федеративное обучение, где модель переносится на данные, и данные никогда не покидают веб-страницы / пользователей.

Другая проблема здесь связана с качеством данных. Данные, используемые для вывода, часто будут сильно отличаться от данных обучения, особенно если они поступают напрямую от конечных пользователей, а не через API. Поэтому вы должны предоставить необходимую инфраструктуру для полной автоматизации обнаружения изменений, а также обработки этих новых данных.

Как и в случае с извлечением, необходимо учитывать, выполняется ли вывод в пакетном режиме или в режиме реального времени. Эти два сценария требуют разных подходов, поскольку задействованные технологии / навыки могут быть разными.Для пакетного вывода вы можете сохранить запрос на прогноз в центральном хранилище, а затем сделать выводы по истечении заданного периода, в то время как в режиме реального времени прогнозирование выполняется, как только будет сделан запрос на вывод. спланировать, когда и как планировать вычислительные ресурсы, а также какие инструменты использовать.

Вопросы, связанные с хранением и извлечением данных, и ответы на них очень важны и помогут вам задуматься о правильном способе разработки проекта машинного обучения.

Каркасы и инструмент

Ваша модель не будет обучаться, запускаться и разворачиваться. Для этого вам потребуются фреймворки и инструменты, программное и аппаратное обеспечение, которые помогут вам эффективно развертывать модели машинного обучения. Это могут быть фреймворки, такие как Tensorflow, Pytorch и Scikit-Learn для моделей обучения, языки программирования, такие как Python, Java и Go, и даже облачные среды, такие как AWS, GCP и Azure.

После изучения и подготовки использования данных следующая линия мышления должна решить, какую комбинацию фреймворков и инструментов использовать.

Выбор структуры очень важен, так как от нее зависит непрерывность, обслуживание и использование модели. На этом этапе вы должны ответить на следующие вопросы:

• Какой инструмент лучше всего подходит для поставленной задачи?
• Выбор инструментов открытый или закрытый?
• Сколько платформ / целей поддерживает инструмент?

Чтобы определить лучший инструмент для решения задачи, вам следует изучить и сравнить результаты для различных инструментов, выполняющих одну и ту же работу.Например, вы можете сравнить эти инструменты на основе таких критериев, как:

Эффективность: Насколько эффективна рабочая среда или инструмент в производстве? Платформа или инструмент эффективны, если они оптимально используют такие ресурсы, как память, процессор или время. Важно учитывать эффективность платформ или инструментов, которые вы собираетесь использовать, поскольку они напрямую влияют на производительность, надежность и стабильность проекта.

Популярность : Насколько популярен инструмент в сообществе разработчиков? Популярность часто означает, что он хорошо работает, активно используется и пользуется большой поддержкой.Также стоит упомянуть, что могут быть более новые инструменты, которые менее популярны, но более эффективны, чем популярные, особенно для проприетарных инструментов с закрытым исходным кодом. Вам нужно будет взвесить это при выборе проприетарного инструмента для использования. Как правило, в проектах с открытым исходным кодом вы склоняетесь к популярным и более зрелым инструментам по причинам, о которых я расскажу ниже.

Поддержка : Как осуществляется поддержка платформы или инструмента? Есть ли за ним активное сообщество, если он с открытым исходным кодом, или у него есть хорошая поддержка инструментов с закрытым исходным кодом? Как быстро вы сможете найти советы, рекомендации, учебные пособия и другие варианты использования в реальных проектах?

Затем вам также необходимо знать, являются ли выбранные вами инструменты или фреймворк с открытым исходным кодом или нет.У этого есть свои плюсы и минусы, и ответ будет зависеть от таких вещей, как бюджет, поддержка, непрерывность, сообщество и так далее. Иногда вы можете получить проприетарную сборку программного обеспечения с открытым исходным кодом, что означает, что вы получаете преимущества открытого исходного кода и премиальную поддержку.

Еще один вопрос, на который вам нужно ответить: сколько платформ / целей поддерживает выбранный вами фреймворк? То есть поддерживает ли выбранный вами фреймворк популярные платформы, такие как Интернет или мобильные среды? Он работает в Windows, Linux или Mac OS? Легко ли настроить или реализовать в этой целевой среде? Эти вопросы важны, поскольку может быть много инструментов для исследования и экспериментов над проектом, но мало инструментов, которые адекватно поддерживают вашу модель в процессе производства.

Обратная связь и итерация

ML-проекты никогда не бывают статичными. Это часть проектирования и проектирования, которую необходимо учитывать с самого начала. Здесь вы должны ответить на такие вопросы, как:

• Как получить обратную связь от модели в производстве?
• Как настроить непрерывную доставку?

Получение обратной связи от модели в процессе производства очень важно. Активное отслеживание и мониторинг состояния модели может предупредить вас в случае снижения / снижения производительности модели, сползания смещения или даже перекоса и дрейфа данных.Это обеспечит быстрое решение таких проблем до того, как конечный пользователь узнает об этом.

Подумайте, как экспериментировать, переобучать и внедрять новые модели в производство, не останавливая эту модель или иным образом не прерывая ее работу. Новая модель должна быть должным образом протестирована, прежде чем использовать ее для замены старой. Идея непрерывного тестирования и развертывания новых моделей без прерывания процессов существующей модели называется непрерывной интеграцией.

При запуске модели в производство возникает много других проблем, и эта статья не является законом, но я уверен, что большинство вопросов, которые вы зададите, подпадают под одну из категорий, указанных выше.

Пример развертывания машинного обучения

Теперь я проведу вас через образец проекта машинного обучения. В этом проекте вы инженер машинного обучения, работающий над многообещающим проектом, и вы хотите разработать отказоустойчивую систему, которая может эффективно создавать, отслеживать, отслеживать и развертывать модель машинного обучения.

Рассмотрим Adstocrat , рекламное агентство, которое предоставляет онлайн-компаниям эффективное отслеживание и мониторинг рекламы. Они работали с крупными компаниями и недавно получили контракт на создание системы машинного обучения, чтобы предсказать, будут ли клиенты нажимать на рекламу, отображаемую на веб-странице, или нет.У подрядчиков есть большой набор данных в корзине Google Cloud Storage (GCS), и они хотят, чтобы Adstocrat разработал для них сквозную систему машинного обучения.

Как ответственный инженер, вы должны придумать дизайнерское решение до того, как проект начнется. Чтобы подойти к этой проблеме, задайте каждый из заданных ранее вопросов и разработайте проект этой сквозной системы.

Проблемы с данными

Сначала поговорим о данных. Как хранятся данные о ваших тренировках?

Данные хранятся в корзине GCS и представлены в двух формах.Первый — это файл CSV с описанием объявления, а второй — соответствующее изображение объявления. Данные уже находятся в облаке, поэтому может быть лучше построить вашу систему машинного обучения в облаке. Вы получите лучшую задержку для ввода-вывода, простое масштабирование по мере увеличения объема данных (сотни гигабайт), а также быструю установку и настройку любых дополнительных графических процессоров и TPU.

Насколько велики ваши данные?

Подрядчик обслуживает миллионы объявлений каждый месяц, а данные собираются и хранятся в облачной корзине в конце каждого месяца.Итак, теперь вы знаете, что ваши данные велики (сотни гигабайт изображений), поэтому ваша догадка о создании системы в облаке сильнее.

Как вы будете получать данные для обучения?

Поскольку данные хранятся в корзине GCS, их можно легко извлечь и использовать моделями, построенными на платформе Google Cloud Platform. Итак, теперь у вас есть представление о том, какого облачного провайдера использовать.

Как вы будете получать данные для прогнозов?

Что касается данных вывода, подрядчики сообщили вам, что вывод будет запрошен их внутренним API, поскольку такие данные для прогнозирования будут вызываться REST API.Это дает вам представление о целевой платформе для проекта.

Фреймворки и инструменты для проекта

Есть много комбинаций инструментов, которые вы можете использовать на этом этапе, и выбор одного инструмента может повлиять на другие. Что касается языков программирования для прототипирования, построения моделей и развертывания, вы можете выбрать один и тот же язык для этих трех этапов или использовать разные, в зависимости от результатов вашего исследования. Например, Java — очень эффективный язык для внутреннего программирования, но его нельзя сравнивать с таким универсальным языком, как Python, когда дело касается машинного обучения.

После рассмотрения вы решаете использовать Python в качестве языка программирования, Tensorflow для построения моделей, потому что вы будете работать с большим набором данных, который включает изображения, и Tensorflow Extended (TFX), инструмент с открытым исходным кодом, выпущенный и используемый внутри Google. для строительства ваших трубопроводов. А как насчет других аспектов построения модели, таких как анализ модели, мониторинг, обслуживание и т. Д.? Какие инструменты вы здесь используете? Что ж, TFX в значительной степени покрывает все это!

TFX предоставляет набор фреймворков, библиотек и компонентов для определения, запуска и мониторинга моделей машинного обучения в производственной среде.Компоненты, доступные в TFX, позволяют создавать эффективные конвейеры машинного обучения, специально разработанные для масштабирования с самого начала. Эти компоненты имеют встроенную поддержку моделирования, обучения, обслуживания и даже управления развертыванием машинного обучения для различных целей.

TFX также совместим с выбранным нами языком программирования (Python), а также с выбранным вами конструктором моделей глубокого обучения (Tensorflow), и это будет способствовать согласованности в вашей команде. Кроме того, поскольку TFX и Tensorflow были созданы Google, они имеют первоклассную поддержку в облачной платформе Google.И помните, ваши данные хранятся в GCS.

Если вам нужны технические подробности о том, как построить полный сквозной конвейер с TFX, см. Ссылки ниже:

Расширенный TensorFlow (TFX) | Производственные трубопроводы ML

Создавайте непрерывные производственные конвейеры машинного обучения и управляйте ими. Компоненты TFX обеспечивают масштабируемую высокопроизводительную обработку данных… www.tensorflow.org

Блог TensorFlow

Создание звуков Индии: музыкальный опыт на устройстве, на базе искусственного интеллекта, созданный с помощью TensorFlow 14 августа 2020 г. — Опубликовано… Блог .tenorflow.org

Есть ли на выбор инструменты с открытым исходным кодом или закрытые?

Python, TFX и Tensorflow — все с открытым исходным кодом, и они являются основными инструментами для построения вашей системы. Что касается вычислительной мощности и хранилища, вы используете все GCP, которые являются платными и управляемыми облачными сервисами. Это имеет свои плюсы и минусы, а также может зависеть от вашего варианта использования. При рассмотрении использования управляемых облачных сервисов следует учитывать следующие плюсы:

• Они экономичны
• Быстрая установка и развертывание
• Эффективное резервное копирование и восстановление

Некоторые из минусов:

• Проблема безопасности, особенно для конфиденциальных данных
• Подключение к Интернету может повлиять на работу, поскольку все работает онлайн
• Периодические расходы
• Ограниченный контроль над инструментами

В целом, для малых предприятий, таких как стартапы, это обычно дешевле и лучше в использовании управляемые облачные сервисы для ваших проектов.

Сколько платформ / целей поддерживает инструмент?

TFX и Tensorflow работают везде, где работает Python, а это много мест. Кроме того, модели, созданные с помощью Tensorflow, можно легко сохранять и обслуживать в браузерах с помощью Tensorflow.js, на мобильных устройствах и в Интернете вещей с помощью Tensorflow lite, в облаке и даже локально.

Вопросы обратной связи и итераций

Как мы получаем обратную связь от модели в производстве?

TFX поддерживает механизм обратной связи, который можно легко использовать для управления версиями моделей, а также для развертывания новых моделей.На основе этого инструмента можно создать пользовательскую обратную связь, чтобы эффективно отслеживать модели в производстве. Компонент TFX под названием TensorFlow Model Analysis (TFMA) позволяет легко сравнивать новые модели с текущими перед развертыванием.

Оглядываясь назад на приведенные выше ответы, вы уже можете представить себе, как будет выглядеть ваш окончательный проект системы машинного обучения. И получить эту деталь до построения модели или исследования данных очень важно.

Заключение

Эффективно запустить модель машинного обучения в производство не должно быть сложной задачей, если перед тем, как приступить к проекту, установлены все флажки.Это очень важно для проекта машинного обучения, которым вы начнете, и ему следует уделять первоочередное внимание!

Хотя этот пост не является исчерпывающим, я надеюсь, что он предоставил вам руководство и интуицию о том, как подойти к проекту машинного обучения, чтобы запустить его в производство.

Спасибо за чтение! Увидимся снова в другой раз.

Теги: наука о данных, машинное обучение, tensorflow

Операторы производственных станков | Вермилион Преимущество

Срок подачи заявок:

Пятница, 30 апреля 2021 г. — 17:46

Компания:

thyssenkrupp Crankshaft Company

Описание:

Подать заявку на Indeed.com

Используйте «коленчатый вал» в качестве ключевого слова

$ 300.00 Бонус за вход

Резюме

Оператор станка-шлифовальный подотчетен руководителю группы и отвечает за безопасную и эффективную работу шлифовального оборудования для производства качественных деталей.

Основные области ответственности

• Рабочий шлифовальный станок
• Обеспечение соответствия деталей требованиям качества

Особые обязанности по работе

• Работать на шлифовальном станке CBN и других станках в производственной ячейке
• Возможность регулировки настроек машины для поддержания процесса в соответствии со спецификацией
• Погрузочная машина / осмотр / снятие заусенцев
• Проверить детали на соответствие качества техническим характеристикам, используя стандартные и нестандартные размеры
• Записать необходимые данные о процессе, качестве и производстве
• Профилактическое обслуживание машин для обеспечения их безотказной работы
• Восстановите несоответствующий материал согласно спецификации
• Интерпретация отчетов CMM, Adcole и Hommel
• Обучать других операторов рабочим задачам по запросу руководства

Стандарты производительности

• Безопасная установка и эксплуатация производственных машин в соответствии с установленными процедурами и руководящими принципами
• Эксплуатация оборудования для улучшения производственных возможностей без производства несоответствующих материалов
• Производит детали, которые соответствуют ожиданиям заказчиков по качеству или превосходят их.

Основные функции

• Владеет английским языком
• Способность выполнять одноразовую работу
• Ходьба в производственном помещении с множеством лестниц и уклонов; длительное стояние

Квалификация:

Квалификация

• Образование / Полномочия / Сертификаты
  • Диплом средней школы или эквивалент
• Опыт работы
  • Опыт работы от 1 до 5 лет

• Знания, навыки и способности
  • Отличные механические навыки
  • Знания в области обработки (фрезерование, сверление, токарная обработка, растачивание, нарезание резьбы, шлифование)
  • Знания в области ЧПУ (Fanuc, Siemens, Indramat, Allen Bradley)
  • Знания о производстве коленчатого вала
  • Способность управлять потоком продукции и справляться с ограничениями по времени
  • Умение следовать пошаговым процедурам и рабочим инструкциям
  • Базовые математические способности
  • Отличная коммуникабельность
  • Умение использовать и интерпретировать различные датчики
  • Способность выполнять несколько задач в быстро меняющейся среде
  • Понимание технического обслуживания машин.Выполнить необходимые действия TPM оператора
• Физические требования и условия труда

Физические требования, описанные здесь, типичны для тех, которые должны быть выполнены любым работником для успешного выполнения основных функций этой работы. Могут быть сделаны разумные приспособления, позволяющие инвалидам выполнять основные функции.

• С точки зрения движения, работа может потребовать лазания, балансировки, наклона, положения на коленях, приседания, ползания, достижения, обработки, использования пальцев, осязания, повторяющихся движений, координации глаз / рук / ног, стояния, сидения, ходьбы и использования слуха и обоняния для восприятия запахов и звуков, которые могут указывать на неисправность.
• Что касается зрения, работа может потребовать использования остроты зрения вблизи, вдаль, восприятия глубины, аккомодации и периферического зрения.
• Условия окружающей среды могут включать контакт с водой или другими жидкостями, шум, вибрацию и атмосферные условия.
• Опасности могут включать близость к движущимся механическим частям, воздействие электрических компонентов и иногда работу на высоких открытых местах.
• Может потребоваться средняя физическая сила *

* Физическая прочность

☐СВЕТ — нагрузка до 20 фунтов.силы иногда и / или до 10 фунтов. силы часто и / или незначительное количество силы постоянно перемещать объекты. Физические требования превышают требования сидячей работы. Легкая работа обычно требует в значительной степени ходьбы или стояния.

☒СРЕДНИЙ — Приложите нагрузку до 50 фунтов. силы иногда и / или до 20 фунтов. силы часто и / или до 10 фунтов. силы постоянно перемещать предметы.

☐ТЯЖЕЛЫЙ — Поднимите вес до 100 фунтов. силы иногда и / или до 50 фунтов.силы часто и / или до 20 фунтов. силы постоянно перемещать предметы.

ОЧЕНЬ ТЯЖЕЛЫЙ — Приложите нагрузку более 100 фунтов. силы время от времени и / или превышающие 50 фунтов. силы часто и / или более 20 фунтов. силы постоянно перемещать предметы.

Тип занятости:

Дней в неделю:

Смена:

Годы опыта:

Требуемый уровень ученой степени:

EthicalML / awesome-production-machine-learning: тщательно подобранный список замечательных библиотек с открытым исходным кодом для развертывания и мониторинга , версия и масштабирование вашего машинного обучения

GitHub — EthicalML / awesome-production-machine-learning: тщательно подобранный список замечательных библиотек с открытым исходным кодом для развертывания, мониторинга, версии и масштабирования вашего машинного обучения.

Кураторский список потрясающих библиотек с открытым исходным кодом для развертывания, мониторинга, версии и масштабирования вашего машинного обучения.

Файлы

Постоянная ссылка

Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Этот репозиторий содержит тщательно подобранный список замечательных библиотек с открытым исходным кодом, которые помогут вам развертывать, отслеживать, обновлять, масштабировать и защищать производственное машинное обучение.

Быстрые ссылки на разделы на этой странице

10-минутный обзор видео

Хотите получать периодические обновления об этом репо и других достижениях?

Объяснение моделей и наборов данных черного ящика

• Aequitas — набор инструментов для аудита предвзятости с открытым исходным кодом для специалистов по данным, исследователей машинного обучения и политиков для проверки моделей машинного обучения на предмет дискриминации и предвзятости, а также для принятия обоснованных и справедливых решений по разработке и развертыванию инструментов прогнозной оценки рисков.
• Alibi — Alibi — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для проверки и интерпретации моделей машинного обучения.Первоначальное внимание в библиотеке уделяется объяснениям модели на основе экземпляров, основанных на черном ящике.

Якорь

• — Код для статьи «Объяснения, не зависящие от модели высокой точности», системы, не зависящей от модели, которая объясняет поведение сложных моделей с помощью высокоточных правил, называемых якорями.
• captum — библиотека интерпретируемости и понимания моделей для PyTorch, разработанная Facebook. Он содержит универсальные реализации интегрированных градиентов, карт значимости, smoothgrad, vargrad и других для моделей PyTorch.
• casme — Пример использования извлечения карты значимости, не зависящей от классификатора, в ImageNet, представленный в статье «Извлечение карты значимости, не зависящей от классификатора».
• ContrastiveExplanation (Foil Trees) — скрипт Python для независимой от модели противопоставления / контрфактического объяснения для машинного обучения. Сопроводительный код к статье «Противоположные объяснения с местными фольгированными деревьями».
• DeepLIFT — Кодовая база, содержащая методы, описанные в документе «Изучение важных функций посредством распространения различий активации».Вот слайды и видео 15-минутного выступления на ICML.
• DeepVis Toolbox — это код, необходимый для запуска Deep Visualization Toolbox, а также для генерации нейронных визуализаций с использованием регуляризованной оптимизации. Набор инструментов и методы описаны здесь небрежно, а в этой статье — более формально.
• ELI5 — «Explain Like I’m 5» — это пакет Python, который помогает отлаживать классификаторы машинного обучения и объяснять их прогнозы.
• FACETS — Facets содержит две надежные визуализации, помогающие понять и проанализировать наборы данных машинного обучения.Получите представление о форме каждой функции вашего набора данных с помощью Facets Overview или изучите отдельные наблюдения с помощью Facets Dive.
• Fairlearn — Fairlearn — это набор инструментов Python для оценки и смягчения несправедливости в моделях машинного обучения.
• FairML — FairML — это набор инструментов Python, проверяющий модели машинного обучения на предмет предвзятости.
• fairness — этот репозиторий предназначен для облегчения сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения с учетом справедливости на основе этой статьи.
• GEBI — Глобальные объяснения для выявления предвзятости — обобщенные апостериорные объяснения, основанные на внимании, для обнаружения и идентификации предвзятости в данных.Мы предлагаем общее объяснение и вводим пошаговую схему выявления и проверки систематической ошибки. Пакет Python для данных изображений.
• IBM AI Explainability 360 — Интерпретируемость и объяснимость моделей данных и машинного обучения, включая исчерпывающий набор алгоритмов, охватывающих различные аспекты объяснений, а также метрики объяснимости прокси.
• IBM AI Fairness 360 — исчерпывающий набор показателей справедливости для наборов данных и моделей машинного обучения, объяснения этих показателей и алгоритмов для уменьшения предвзятости в наборах данных и моделях.
• iNNvestigate — библиотека с открытым исходным кодом для визуального анализа моделей Keras с помощью таких методов, как DeepTaylor-Decomposition, PatternNet, карты значимости и интегрированные градиенты.
• Integrated-Gradients — этот репозиторий предоставляет код для реализации интегрированных градиентов для сетей с входными изображениями.
• InterpretML — InterpretML — это пакет с открытым исходным кодом для обучения интерпретируемых моделей и объяснения систем черного ящика.
• keras-vis — keras-vis — это набор инструментов высокого уровня для визуализации и отладки ваших обученных моделей нейронных сетей keras.В настоящее время поддерживаются следующие визуализации: максимизация активации, карты значимости, карты активации классов.
• L2X — Код для воспроизведения экспериментов из статьи «Обучение объяснению: теоретико-информационная перспектива интерпретации модели» на ICML 2018.
• Lightly — фреймворк на Python для самостоятельного обучения изображениям. Выученные представления можно использовать для анализа распределения немаркированных данных и перебалансировки наборов данных.
• Lightwood — фреймворк на основе Pytorch, который разбивает задачи машинного обучения на более мелкие блоки, которые можно легко склеить вместе с целью построения прогнозных моделей с помощью одной строки кода.
• LIME — Локальные интерпретируемые независимые от модели объяснения для моделей машинного обучения.
• LOFO Importance — LOFO (Leave One Feature Out) Importance вычисляет важность набора функций на основе выбранной метрики для выбранной модели путем итеративного удаления каждой функции из набора и оценки производительности модели. с выбранной схемой проверки, основанной на выбранной метрике.
• MindsDB — MindsDB — это объяснимая структура AutoML для разработчиков.С MindsDB вы можете создавать, обучать и использовать современные модели машинного обучения, используя всего одну строчку кода.
• mljar-supervised — пакет Python для автоматизированного машинного обучения (AutoML) для табличных данных. Он может обрабатывать: двоичную классификацию, многоклассовую классификацию и регрессию. Он обеспечивает проектирование функций, объяснения и отчеты по уценке.
• NETRON — Средство просмотра моделей нейронных сетей, глубокого обучения и машинного обучения.
• pyBreakDown — Инструмент, не зависящий от модели, для декомпозиции прогнозов из черных ящиков.Таблица с разбивкой показывает вклад каждой переменной в окончательный прогноз.

Обоснование

• — Код для реализации логики обучения, лежащей в основе предсказаний, с кодом для статьи «Рационализация нейронных предсказаний»
• ответственно — Набор инструментов для аудита и снижения предвзятости и справедливости систем машинного обучения
• SHAP — Аддитивные объяснения SHapley — это унифицированный подход к объяснению результатов любой модели машинного обучения.
• SHAPash — Shapash — это библиотека Python, которая предоставляет несколько типов визуализации, отображающих явные метки, понятные каждому.
• Skater — Skater — это унифицированная структура, позволяющая интерпретировать модели для всех форм модели, чтобы помочь создать интерпретируемую систему машинного обучения, часто необходимую для реальных случаев использования
• Tensorboard’s Tensorboard WhatIf — экран Tensorboard для анализа взаимодействия между результатами вывода и входными данными.
• Tensorflow’s cleverhans — состязательная библиотека примеров для построения атак, построения защиты и тестирования и того, и другого. Библиотека Python для тестирования уязвимости системы на примерах противоборства

Lucid — Lucid

• tensorflow — это набор инфраструктуры и инструментов для исследования интерпретируемости нейронных сетей.

Анализ модели

• tensorflow — Анализ модели TensorFlow (TFMA) — это библиотека для оценки моделей TensorFlow. Это позволяет пользователям оценивать свои модели на больших объемах данных распределенным образом, используя те же метрики, которые определены в их обучающем модуле.
• themis-ml — themis-ml — это библиотека Python, построенная на основе pandas и sklearn, которая реализует алгоритмы машинного обучения с учетом справедливости.
• Themis — Themis — это основанный на тестировании подход к измерению дискриминации в программной системе.
• TreeInterpreter — Пакет для интерпретации дерева решений scikit-learn и предсказаний случайного леса. Позволяет разложить каждый прогноз на компоненты смещения и функциональности, как описано в http://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/.
• woe — Инструменты для преобразования WoE, в основном используемые в модели ScoreCard для кредитного рейтинга
• XAI — eXplainableAI — набор инструментов eXplainable для машинного обучения.

Машинное обучение с сохранением конфиденциальности

Управление версиями моделей и данных

• Aim — Супер-простой способ записывать, искать и сравнивать эксперименты с ИИ.
• Apache Marvin — это платформа для развертывания моделей и управления версиями, которая скрывает всю сложность под капотом: специалистам по данным просто нужно настроить сервер и написать свой код в расширенном блокноте jupyter.
• Catalyst — утилиты высокого уровня для исследований PyTorch DL & RL. Он был разработан с упором на воспроизводимость, быстрое экспериментирование и повторное использование кода / идей.
• D6tflow — библиотека Python, которая позволяет создавать сложные рабочие процессы обработки данных на Python.
• Data Version Control (DVC) — вилка git, которая позволяет управлять версиями моделей.
• FGLab — приборная панель машинного обучения, призванная упростить эксперименты с прототипами.
• Flor — Простой в использовании регистратор и автоматический контроллер версий для специалистов по данным, которые пишут код ML
• GUILD AI — набор инструментов с открытым исходным кодом, который автоматизирует и оптимизирует эксперименты с машинным обучением.
• Hub — хранение, доступ и управление наборами данных с контролем версий для PyTorch / TensorFlow локально или в любом облаке с масштабируемыми конвейерами данных.
• Hangar — Контроль версий для тензорных данных, git-подобная семантика для числовых данных с высокой скоростью и эффективностью.
• lakeFS — повторяющееся, атомарное и версионное озеро данных поверх объектного хранилища.
• MLflow — платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость и развертывание.
• MLWatcher — MLWatcher — это агент на языке Python, который записывает большое количество временных серий показателей вашего запущенного алгоритма классификации машинного обучения.Это позволяет вам контролировать в режиме реального времени.
• ModelChimp — Платформа для отслеживания и сравнения всех результатов и параметров моделей машинного обучения (видео)
• ModelDB — система с открытым исходным кодом для версий моделей машинного обучения, включая их исходный код, данные, конфигурацию и среду, а также для отслеживания метаданных машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла модели.
• ModelStore — библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет вам создавать версии, экспортировать и сохранять модель машинного обучения у поставщика облачного хранилища.
• Pachyderm — Платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом, построенная на Kubernetes, ориентированная в основном на динамическое построение производственных конвейеров машинного обучения — (Видео)
• Polyaxon — платформа для воспроизводимого и масштабируемого машинного обучения и глубокого обучения в кубернетах. — (Видео)
• PredictionIO — Сервер машинного обучения с открытым исходным кодом, созданный на основе современного стека с открытым исходным кодом для разработчиков и специалистов по обработке данных, чтобы создавать механизмы прогнозирования для любых задач машинного обучения.
• Quilt Data — управление версиями, воспроизводимость и развертывание данных и моделей.
• Sacred — инструмент, который поможет вам настраивать, организовывать, регистрировать и воспроизводить эксперименты с машинным обучением.
• steppy — легкая библиотека Python3 для быстрых и воспроизводимых экспериментов с машинным обучением. Представляет простой интерфейс, который позволяет проектировать чистый конвейер машинного обучения.
• Studio.ML — структура управления моделями, которая сводит к минимуму накладные расходы, связанные с планированием, запуском, мониторингом и управлением артефактами ваших экспериментов с машинным обучением.
• TerminusDB — система управления базой данных графа, которая хранит данные, такие как git.
• TRAINS — Авто-магический менеджер экспериментов и контроль версий для ИИ.

Модель обучения оркестровке

• CML — Continuous Machine Learning (CML) — это библиотека с открытым исходным кодом для реализации непрерывной интеграции и доставки (CI / CD) в проектах машинного обучения.
• Determined — платформа для обучения глубокому обучению со встроенной поддержкой распределенного обучения, настройки гиперпараметров и управления моделями (поддерживает Tensorflow и Pytorch).
• Flyte — облачная платформа машинного обучения и обработки данных Lyft. (Демо)
• Hopsworks — Hopsworks — это платформа с интенсивным использованием данных для проектирования и эксплуатации конвейеров машинного обучения, которая включает в себя хранилище функций. (Видео).
• Kubeflow — облачная платформа для машинного обучения, основанная на внутренних конвейерах машинного обучения Google.
• MLeap — Стандартизация конвейера и сериализации моделей для Spark, Tensorflow и sklearn
• NVIDIA TensorRT — TensorRT — это библиотека C ++ для высокопроизводительного вывода на графические процессоры NVIDIA и ускорители глубокого обучения.
• Onepanel — Платформа искусственного интеллекта производственного масштаба с полностью интегрированными компонентами для построения моделей, автоматической маркировки, обработки данных и конвейеров обучения моделей.
• Открытая платформа для искусственного интеллекта — платформа, которая обеспечивает полное обучение модели искусственного интеллекта и возможности управления ресурсами.
• PyCaret) — библиотека low-code для обучения и развертывания моделей (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, spaCy)
• Redis-ML — модуль, доступный из нестабильной ветки, который поддерживает подмножество моделей машинного обучения в качестве типов данных Redis.(Заменено Redis AI)
• Skaffold — Skaffold — это инструмент командной строки, который упрощает непрерывную разработку приложений Kubernetes. Вы можете выполнить итерацию исходного кода приложения локально, а затем развернуть его в локальных или удаленных кластерах Kubernetes.
• Tensorflow Extended (TFX) — рабочая среда конфигурации для машинного обучения на основе TensorFlow, в т.ч. мониторинг и управление версиями модели.
• TonY — TonY — это среда для выполнения заданий глубокого обучения в Apache Hadoop.В настоящее время он поддерживает TensorFlow, PyTorch, MXNet и Horovod.
• ZenML — ZenML — это расширяемая среда MLOps с открытым исходным кодом для создания воспроизводимых конвейеров машинного обучения с упором на автоматическое отслеживание метаданных, кэширование и многие интеграции с другими инструментами.

Обслуживание и мониторинг модели

Библиотеки состязательной устойчивости

• AdvBox — генерируйте состязательные примеры из командной строки с кодом 0 с использованием PaddlePaddle, PyTorch, Caffe2, MxNet, Keras и TensorFlow.Включает в себя 10 атак, а также 6 защит. Используется для реализации StealthTshirt на DEFCON!
• Adversarial DNN Playground — подумайте о TensorFlow Playground, но для состязательных примеров! Инструмент визуализации, предназначенный для обучения и преподавания — библиотека атак ограничена по размеру, но у нее есть приятный интерфейс с кнопками, которые вы можете нажимать!
• AdverTorch — библиотека для состязательных атак / защит специально для PyTorch.
• Alibi Detect — alibi-detect — это пакет Python, ориентированный на обнаружение выбросов, состязательности и отклонения концепций.Пакет предназначен для охвата как интерактивных, так и автономных детекторов табличных данных, текста, изображений и временных рядов. Методы обнаружения выбросов должны позволять пользователю определять глобальные, контекстные и коллективные выбросы.
• Искусственный противник Библиотека AirBnB для генерации текста, который читает то же самое для человека, но проходит через классификаторы противоборства.
• CleverHans — библиотека для тестирования состязательных атак / защит, поддерживаемая некоторыми из самых важных имен в состязательном машинном обучении, а именно Яном Гудфеллоу (бывший Google Brain, теперь Apple) и Николасом Папернотом (Google Brain).Поставляется с хорошими учебниками!
• DEEPSEC — еще один систематический инструмент для атаки и защиты моделей глубокого обучения.
• EvadeML — инструмент тестирования и визуализации для состязательного машинного обучения, поддерживаемый Вейлином Сюй, доктором философии из Университета Вирджинии, работающим с Дэвидом Эвансом. Имеет учебное пособие по повторной реализации одного из самых важных документов защиты от соперничества — сжатия функций (та же команда).
• Foolbox — вторая по величине состязательная библиотека. Имеет еще более длинный список атак, но без средств защиты или показателей оценки.Больше ориентирован на компьютерное зрение. Код легче понять / изменить, чем ART — также лучше для изучения атак черного ящика на суррогатные модели.
• IBM Adversarial Robustness 360 Toolbox (ART) — на момент написания это наиболее полный готовый ресурс для тестирования состязательных атак и защиты. Он включает в себя библиотеку из 15 атак, 10 эмпирических защит и несколько хороших показателей оценки. Только нейронные сети.
• MIA — библиотека для запуска атак с выводом членства (MIA) против моделей машинного обучения.
• Список чтения Adversarial ML Николя Карлини — не библиотека, а тщательно подобранный список самых важных статей, посвященных состязательному машинному обучению, составленный одним из ведущих умов Adversarial ML Николасом Карлини. Если вы хотите открыть для себя 10 наиболее важных статей — я бы начал здесь.
• Robust ML — еще один ресурс надежности, поддерживаемый некоторыми ведущими специалистами в области состязательного машинного обучения. Они специально сосредоточены на защите, а также на тех, которые опубликовали код, доступный рядом с бумагами. Практично и полезно.
• TextFool — правдоподобно выглядящие состязательные примеры для генерации текста.
• Trickster — Библиотека и эксперименты для атаки на машинное обучение в дискретных доменах с помощью поиска по графу.

Поиск нейронной архитектуры

Рамки для блокнотов по анализу данных

• Apache Zeppelin — веб-блокнот, который обеспечивает управляемую данными, интерактивную аналитику данных и совместную работу с документами с помощью SQL, Scala и др.
• Binder — Binder размещает записные книжки в исполняемой среде (бесплатно).
• h3O Flow — интерфейс Jupyter, похожий на ноутбук, для h3O для создания, сохранения и повторного использования «потоков»
• Hydrogen — плагин для ATOM, который позволяет ему стать интерфейсом, похожим на jupyter-notebook, который выводит результаты прямо в редакторе.
• Jupyter Notebooks — среда песочницы Python с веб-интерфейсом для воспроизводимой разработки
• ML Workspace — универсальная веб-среда для машинного обучения и анализа данных. Объединяет Jupyter, VS Code, Tensorflow и многие другие инструменты / библиотеки в один образ Docker.
• Papermill — Papermill — это библиотека для параметризации записных книжек и их выполнения как сценариев Python.
• Polynote — Polynote — экспериментальная среда для записных книжек-полиглотов. В настоящее время он поддерживает Scala и Python (со Spark или без него), SQL и Vega.
• RMarkdown — Пакет rmarkdown — это реализация следующего поколения R Markdown на основе Pandoc.
• Stencila — Stencila — это платформа для создания, совместной работы и обмена содержимым, управляемым данными.Контент, который является прозрачным и воспроизводимым.
• Voilà — Voilà превращает записные книжки Jupyter в автономные веб-приложения, которые могут, например, использоваться как информационные панели.

Библиотеки визуализации промышленной прочности

Промышленная прочность NLP

• AdaptNLP — Построенный на основе библиотеки Zalando Research Flair и Hugging Face Transformers, AdaptNLP предоставляет исследователям и ученым в области машинного обучения модульный и адаптивный подход к различным задачам НЛП с помощью простого API для обучения, вывода и развертывания микросервисов на основе НЛП.
• Blackstone — Blackstone — это пространственная модель и библиотека для обработки длинных неструктурированных юридических текстов. Blackstone — это экспериментальный исследовательский проект исследовательской лаборатории Объединенного совета по юридической отчетности Англии и Уэльса, ICLR & D.
• CTRL — модель языка условного преобразователя для управляемой генерации, выпущенная SalesForce
• Facebook XLM — оригинальная реализация PyTorch кросс-языковой языковой модели предварительного обучения, которая включает BERT, XLM, NMT, XNLI, PKM и т. Д.
• Flair — Простая структура для современного НЛП, разработанная Zalando и построенная непосредственно на PyTorch.
• Github’s Semantic — текстовая библиотека Github для синтаксического анализа, анализа и сравнения исходного кода на многих языках.
• GluonNLP — GluonNLP — это набор инструментов, который обеспечивает легкую предварительную обработку текста, загрузку наборов данных и построение нейронных моделей, чтобы помочь вам ускорить исследование обработки естественного языка (NLP).
• GNES — Generic Neural Elastic Search — это облачная система семантического поиска, основанная на глубоких нейронных сетях.
• Grover — Grover — это модель нейронных фейковых новостей — как для генерации, так и для обнаружения. Однако его, вероятно, можно использовать и для других задач генерации.
• Kashgari — Kashgari — это простая и мощная обучающая среда по передаче NLP, позволяющая за 5 минут построить современную модель для распознавания именованных сущностей (NER), тегов части речи (PoS) и классификации текста.
• OpenAI GPT-2 — код OpenAI из их статьи «Языковые модели — это неконтролируемые многозадачные ученики».
• sense2vec — Библиотека Pytorch, которая позволяет обучать и использовать модели sense2vec, которые представляют собой модели, которые используют тот же подход, что и word2vec, но также используют атрибуты части речи для каждого токена, что позволяет ему «осознавать смысл»
• Snorkel — Snorkel — это система для быстрой генерации тренировочных данных со слабым контролем https://snorkel.org.
• SpaCy — Промышленная библиотека обработки естественного языка, созданная взрывным путем на Python и Cython.команда AI.
• Stable Baselines — ответвление OpenAI Baselines, реализации алгоритмов обучения с подкреплением http://stable-baselines.readthedocs.io/.
• Tensorflow Lingvo — фреймворк для построения нейронных сетей в Tensorflow, в частности моделей последовательностей. Lingvo: платформа TensorFlow для моделирования последовательности.
• Tensorflow Text — TensorFlow Text предоставляет набор классов и операций, связанных с текстом, готовых к использованию с TensorFlow 2.0.
• Wav2Letter ++ — система преобразования речи в текст, разработанная командами FAIR Facebook.
• YouTokenToMe — YouTokenToMe — это неконтролируемый текстовый токенизатор, ориентированный на вычислительную эффективность. В настоящее время он реализует быстрое кодирование пар байтов (BPE) [Sennrich et al.].
• Transformers — библиотека современных предварительно обученных моделей Huggingface для обработки естественного языка (NLP).

Инфраструктуры ETL конвейера данных

• Apache Airflow — структура конвейера данных, построенная на Python, включая планировщик, определение DAG и пользовательский интерфейс для визуализации
• Apache Nifi — Apache NiFi был создан для потока данных.Он поддерживает настраиваемые ориентированные графы маршрутизации, преобразования и логики системного посредничества.
• Argo Workflows — Argo Workflows — это встроенный в контейнеры движок рабочих процессов с открытым исходным кодом для организации параллельных заданий в Kubernetes. Рабочие процессы Argo реализованы как Kubernetes CRD (Custom Resource Definition).
• Azkaban — Azkaban — это планировщик заданий пакетного рабочего процесса, созданный в LinkedIn для выполнения заданий Hadoop. Azkaban решает задачи заказа через зависимости заданий и предоставляет простой в использовании веб-интерфейс пользователя для поддержки и отслеживания ваших рабочих процессов.
• Basin — редактор визуального программирования для построения конвейеров Spark и PySpark
• Bonobo — среда ETL для Python 3.5+ с упором на простые атомарные операции, работающие одновременно с строками данных
• Chronos — больше планировщик заданий для Mesos, чем конвейер ETL. [УСТАРЕЛО]
• Couler — Единый интерфейс для создания и управления рабочими процессами машинного обучения в различных механизмах рабочих процессов, таких как Argo Workflows, Tekton Pipelines и Apache Airflow.
• Dagster — оркестратор данных для машинного обучения, аналитики и ETL.
• Flyte — облачная платформа машинного обучения и обработки данных Lyft. (Демо)
• Genie — механизм оркестрации заданий для взаимодействия и запуска выполнения заданий из систем на основе Hadoop
• Gokart — Обертка конвейера данных Luigi
• Kedro — Kedro — это инструмент разработки рабочих процессов, который помогает создавать надежные, масштабируемые, развертываемые, воспроизводимые и версионные конвейеры данных.Визуализировать рабочие процессы кедро можно по кедро-визу
• Luigi — Luigi — это модуль Python, который помогает создавать сложные конвейеры пакетных заданий, обрабатывать разрешение зависимостей, управлять рабочим процессом, визуализацией и т. Д.
• Metaflow — платформа для специалистов по обработке данных, позволяющая легко создавать и управлять реальными проектами в области науки о данных.
• Neuraxle — фреймворк для создания аккуратных конвейеров, обеспечивающий правильные абстракции для связывания этапов преобразования и прогнозирования данных с потоковой передачей данных, а также выполнения поиска по гиперпараметрам (AutoML).
• Oozie — Планировщик рабочих процессов для заданий Hadoop
• PipelineX — на основе Kedro и MLflow. Полное сравнение дано на https://github.com/Minyus/Python_Packages_for_Pipeline_Workflow
• Prefect Core — система управления рабочим процессом, которая упрощает использование ваших конвейеров данных и добавление семантики, такой как повторные попытки, ведение журнала, динамическое сопоставление, кэширование, уведомления об ошибках и многое другое.
• SETL — простая среда ETL на базе Spark, которая помогает структурировать проекты ETL, модулировать логику преобразования данных и ускорять разработку.
• Snakemake — система управления рабочим процессом для воспроизводимого и масштабируемого анализа данных.

Инструменты и платформы для маркировки данных

• COCO Annotator — веб-инструмент сегментации изображений для обнаружения, локализации и ключевых точек объектов
• Computer Vision Annotation Tool (CVAT) — веб-инструмент аннотации OpenCV как для ВИДЕО, так и для изображений для компьютерных алгоритмов.
• Doccano — Инструменты аннотации текста с открытым исходным кодом для людей, обеспечивающие функциональность для анализа настроений, распознавания именованных сущностей и машинного перевода.
• ImageTagger — инструмент маркировки изображений с поддержкой совместной работы, поддерживающий ограничивающую рамку, многоугольник, линию, маркировку точек, экспорт меток и т. Д.
• ImgLab — Инструмент аннотации изображений для ограничивающих рамок с автоматическим предложением и расширяемостью для плагинов.
• Label Studio — инструмент для создания меток и аннотаций для нескольких доменов со стандартизованным выходным форматом
• Labelimg — Инструмент аннотации графических изображений с открытым исходным кодом, написанный на Python с использованием QT для графического интерфейса, ориентированного в первую очередь на ограничивающие рамки.
• makesense.ai — Бесплатный онлайн-инструмент для маркировки фотографий. Подготовленные этикетки можно загрузить в одном из нескольких поддерживаемых форматов.
• MedTagger — совместная платформа для аннотирования наборов медицинских данных с помощью краудсорсинга.
• OpenLabeling — Инструмент с открытым исходным кодом для маркировки изображений с поддержкой меток, краев, а также изменения размера и увеличения изображения.
• PixelAnnotationTool — Инструмент аннотации изображений с возможностью «раскрашивать» изображения для выбора меток для сегментации.Процесс полуавтоматизирован с использованием алгоритма с отметкой водораздела OpenCV

.

• Semantic Segmentation Editor — инструмент Hitachi с открытым исходным кодом для маркировки данных камеры и LIDAR.
• Superintendent — суперинтендант предоставляет интерактивный инструмент маркировки ваших данных на основе ipywidget.
• VGG Image Annotator (VIA) — простое и автономное программное обеспечение для ручного аннотирования изображений, аудио и видео. VIA работает в веб-браузере и не требует установки или настройки.
• Visual Object Tagging Tool (VOTT) — электронное приложение Microsoft с открытым исходным кодом для маркировки видео и изображений для моделей обнаружения объектов (с функцией активного обучения)

Управление метаданными

Оптимизация хранения данных

• Alluxio — виртуальная распределенная система хранения, которая соединяет вычислительные платформы и системы хранения.
• Apache Arrow — столбчатое представление данных в памяти, совместимое с Pandas, системами на основе Hadoop и т. Д.
• Apache Druid — высокопроизводительная аналитическая база данных в реальном времени. https://druid.apache.org/. Введение в Druid, вашу интерактивную аналитику в (большом) масштабе.
• Apache Ignite — ориентированная на память распределенная база данных, платформа кэширования и обработки для транзакционных, аналитических и потоковых рабочих нагрузок, обеспечивающая скорость в памяти в масштабе петабайтов.TensorFlow в Apache Ignite, распределенное машинное обучение в Apache Ignite
• Apache Kafka — Платформа распределенной потоковой передачи
• Apache Parquet — столбчатое представление данных на диске, совместимое с Pandas, системами на основе Hadoop и т. Д.
• Apache Pinot — распределенное хранилище данных OLAP в реальном времени https://pinot.apache.org. Сравнение систем OLAP с открытым исходным кодом для больших данных: ClickHouse, Druid и Pinot.
• BayesDB — база данных, которая позволяет использовать встроенную непараметрическую байесовскую модель для обнаружения и запроса данных в интерфейсе, подобном базе данных — (Видео)
• ClickHouse — ClickHouse — это система управления базами данных с открытым исходным кодом, ориентированная на столбцы, поддерживаемая Яндексом — [(Видео)] (https: //
• EdgeDB — интерфейс NoSQL для Postgres, который позволяет взаимодействовать с объектами с хранящимися данными
• HopsFS — HDFS-совместимая файловая система с горизонтально масштабируемыми строго согласованными метаданными.
• InfluxDB Масштабируемое хранилище данных для показателей, событий и аналитики в реальном времени.
• TimescaleDB База данных временных рядов SQL с открытым исходным кодом, оптимизированная для быстрого получения и сложных запросов. Упакован как расширение PostgreSQL. Машинный ряд ML в TimescaleDB
  www.youtube.com/watch?v=zbjub8BQPyE)
• Zarr — Python-реализация сжатых N-мерных массивов с фрагментами, предназначенная для использования в параллельных вычислениях.

Функционирование как сервисная структура

Каркасы распределения вычислительной нагрузки

• Analytics Zoo — унифицированная платформа аналитики данных и искусственного интеллекта для распределенных TensorFlow, Keras и PyTorch на Apache Spark / Flink & Ray
• Apache Spark MLlib — масштабируемая библиотека машинного обучения Apache Spark на Java, Scala, Python и R
• Beam Apache Beam — это унифицированная модель программирования для пакетной и потоковой передачи https: // beam.apache.org/
• BigDL — фреймворк глубокого обучения поверх Spark / Hadoop для распределения данных и вычислений в системе HDFS
• Dask — Платформа распределенной параллельной обработки для вычислений Pandas и NumPy — (Видео)
• DEAP — Новая эволюционная вычислительная среда для быстрого прототипирования и тестирования идей. Он стремится сделать алгоритмы явными, а структуры данных — прозрачными. Он работает в полной гармонии с механизмами распараллеливания, такими как многопроцессорность и SCOOP.
• DeepSpeed ​​- библиотека оптимизации глубокого обучения (легкая оболочка PyTorch), которая делает распределенное обучение простым, эффективным и действенным.
• Fiber — Распределенная вычислительная библиотека для современных компьютерных кластеров от Uber.
• Hadoop Open Platform-as-a-service (HOPS) — многопользовательская платформа с открытым исходным кодом с RESTful API для анализа данных на Hadoop, которая поддерживает Spark, Tensorflow / Keras, ориентирована на Python и предоставляет множество функций
• Horovod — распределенная среда обучения Uber для TensorFlow, Keras и PyTorch
• NumPyWren — Платформа научных вычислений, построенная на основе pywren для обеспечения распределенных вычислений, подобных numpy.
• PyWren — Ответьте на вопрос о «облачной кнопке» для выполнения функции Python.Это фреймворк, абстрагирующий AWS Lambda, чтобы специалисты по данным могли выполнять любую функцию Python — (Видео)
• PyTorch Lightning — легкая исследовательская среда PyTorch, которая позволяет легко масштабировать модели до графических процессоров и TPU и использовать все новейшие передовые практики без инженерного шаблона — (Видео)
• Ray — Ray — это гибкая высокопроизводительная среда распределенного выполнения для машинного обучения (ВИДЕО)
• Vespa Vespa — это движок для вычислений с малой задержкой над большими наборами данных.https://vespa.ai

Форматы сериализации моделей

• Java PMML API — библиотеки Java для использования и создания файлов PMML, содержащих модели из различных фреймворков, в том числе:
• MMdnn — кросс-платформенное решение для преобразования, визуализации и диагностики глубоких моделей нейронных сетей.
• Neural Network Exchange Format (NNEF) — стандартный формат для хранения моделей в Torch, Caffe, TensorFlow, Theano, Chainer, Caffe2, PyTorch и MXNet
• ONNX — формат обмена открытой нейронной сетью
• PFA — Созданный той же организацией, что и PMML, прогнозируемый формат для аналитики является новым стандартом для статистических моделей и механизмов преобразования данных.
• PMML — Стандарт языка разметки прогнозных моделей в XML — (Видео) _

Оптимизированные вычислительные среды

• CuDF — построенный на основе столбчатого формата памяти Apache Arrow, cuDF — это библиотека графического процессора DataFrame для загрузки, объединения, агрегирования, фильтрации и других манипуляций с данными.
• CuML — cuML — это набор библиотек, реализующих алгоритмы машинного обучения и функции математических примитивов, которые используют совместимые API-интерфейсы с другими проектами RAPIDS.
• CuPy — реализация многомерного массива, совместимого с NumPy, на CUDA. CuPy состоит из основного класса многомерных массивов cupy.ndarray и многих функций на нем.
• h3O-3 — Быстрая масштабируемая платформа машинного обучения для более интеллектуальных приложений: глубокое обучение, повышение градиента и XGBoost, случайный лес, обобщенное линейное моделирование (логистическая регрессия, эластичная сеть), K-средние, PCA, составные ансамбли, автоматическое машинное обучение (AutoML ) и др.
• Jax — Составные преобразования программ Python + NumPy: дифференцировать, векторизовать, JIT в GPU / TPU и т. Д.
• Modin — Ускорьте рабочие процессы Pandas, изменив одну строку кода
• Numba — компилятор массива Python и числовых функций
• NumpyGroupies Оптимизированные инструменты для операций группового индексирования: агрегированная сумма и др.
• Vulkan Kompute — Молниеносно быстрая, легкая вычислительная среда Vulkan с поддержкой мобильных телефонов, оптимизированная для расширенных сценариев обработки данных с помощью графического процессора.
• Weld Высокопроизводительная среда выполнения для приложений анализа данных, интервью с основным участником Weld

Обработка потока данных

Обнаружение выбросов и аномалий

Feature Engineering Automation

• auto-sklearn — Фреймворк для автоматизации настройки алгоритмов и гиперпараметров для sklearn
• AutoGluon — Автоматический выбор функций, моделей и гиперпараметров для табличных, графических и текстовых данных поверх популярных библиотек машинного обучения (Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch, MXNet)
• AutoML-GS — Автоматический поиск функций и моделей с генерацией кода на Python поверх общих библиотек науки о данных (tensorflow, sklearn и т. Д.)
• automl — Автоматическая разработка функций, выбор функции / модели, гиперпарам.оптимизация
• Colombus — масштабируемая среда для выполнения исследовательского выбора функций, реализованная в R
• Feature Engine — Feature-Engine — это библиотека Python, которая содержит несколько преобразователей для разработки функций для использования в моделях машинного обучения.
• Featuretools — Фреймворк с открытым исходным кодом для автоматизированной разработки функций
• go-featureprocessing — Фреймворк предварительной обработки функций в Go, который соответствует функциональности sklearn
• keras-tuner — Keras Tuner — это простая в использовании распространяемая среда оптимизации гиперпараметров, которая решает проблемы выполнения поиска гиперпараметров.Keras Tuner позволяет легко определять пространство поиска и использовать включенные алгоритмы для поиска лучших значений гиперпараметров.
• sklearn-deap Используйте эволюционные алгоритмы вместо gridsearch в scikit-learn.
• TPOT — Автоматизация создания конвейера sklearn (включая выбор функций, препроцессор и т. Д.)
• tsfresh — Автоматическое извлечение релевантных признаков из временного ряда
• mljar-supervised — пакет Python для автоматизированного машинного обучения (AutoML) для табличных данных.Он может обрабатывать: двоичную классификацию, многоклассовую классификацию и регрессию. Он обеспечивает проектирование функций, объяснения и отчеты по уценке.

Магазины функций

Коммерческие платформы

• Алгоритм — Облачная платформа для создания, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения (видео)
• allegro ai Enterprise — автоматический менеджер экспериментов ML и DL с открытым исходным кодом и решение ML-Ops.
• Amazon SageMaker — интерфейс для разработки и развертывания сквозного машинного обучения, в котором вы можете создавать записные книжки, которые используют инстансы EC2 в качестве серверной части, а затем могут размещать модели, представленные в API
• Backprop — Бессерверный хостинг моделей машинного обучения.
• bigml — платформа машинного обучения E2E.
• cnvrg.io — Комплексная платформа для управления, создания и автоматизации машинного обучения
• Comet.ml — Управление экспериментами по машинному обучению. Бесплатно для студентов с открытым исходным кодом и студентов (Видео)
• Cubonacci — Платформа Cubonacci управляет развертыванием, управлением версиями, инфраструктурой, мониторингом и происхождением, устраняя риски и минимизируя время выхода на рынок.
• D2iQ KUDO for Kubeflow — корпоративная платформа машинного обучения, работающая в облаке, локально (в т.ч.с воздушным зазором), в гибридных средах или на краю; на основе Kubeflow и универсальных декларативных операторов Kubernetes с открытым исходным кодом (KUDO).
• DAGsHub — Платформа сообщества для машинного обучения с открытым исходным кодом — легко управляйте экспериментами, данными и моделями и создавайте совместные проекты машинного обучения.
• Dataiku — платформа для совместной обработки данных, обеспечивающая как аналитику самообслуживания, так и внедрение моделей машинного обучения в производство.
• DataRobot — платформа автоматизированного машинного обучения, которая позволяет пользователям создавать и развертывать модели машинного обучения.
• Datatron — платформа управления моделями машинного обучения для всех производственных моделей ИИ для крупных предприятий.
• DeepSense AIOps — Расширяет возможности ИТ-операций с несколькими облаками и центрами обработки данных за счет анализа трафика, анализа рисков, обнаружения аномалий, профилактического обслуживания, анализа первопричин, анализа заявок на обслуживание и консолидации событий.
• Deep Cognition Deep Learning Studio — платформа E2E для глубокого обучения.
• DeepSense Safety — решение на основе искусственного интеллекта для повышения безопасности на рабочем месте за счет проверки процедур безопасности, обнаружения резьбы и мониторинга опасных зон.
• deepsense Quality — Автоматизация трудоемких задач контроля качества.
• Diffgram — платформа Training Data First. Базы данных и конвейеры обучающих данных для контролируемого ИИ. Интеграция с GCP, AWS, Azure и верхними пользовательскими интерфейсами надзора за аннотациями (либо используйте встроенный интерфейс Diffgram, либо создайте свой собственный). Плюс растущий список поставщиков интегрированных услуг! Для компьютерного зрения, НЛП и контролируемого глубокого обучения / машинного обучения.
• Google Cloud Machine Learning Engine — управляемый сервис, который позволяет разработчикам и специалистам по обработке данных создавать и внедрять модели машинного обучения в производство.
• h3O ИИ без драйверов — автоматизирует ключевые задачи машинного обучения, обеспечивая автоматическое проектирование функций, проверку модели, настройку модели, выбор и развертывание модели, интерпретируемость машинного обучения, создание собственного рецепта, временные ряды и автоматическое создание конвейера для оценки модели. (Видео)
• IBM Watson Machine Learning — создание, обучение и развертывание самообучающихся моделей с помощью автоматизированного рабочего процесса для совместной работы.
• Iguazio Data Science Platform — оживите вашу науку о данных, автоматизируя MLOps с помощью сквозных конвейеров машинного обучения, трансформируя проекты ИИ в реальные бизнес-результаты и поддерживая производительность в реальном времени в масштабе предприятия.
• Labelbox — служба маркировки изображений с поддержкой семантической сегментации (кисть и суперпиксели), ограничивающих рамок и вложенных классификаций.
• Logical Clocks Hopsworks — Корпоративная версия Hopsworks с хранилищем функций и горизонтально масштабируемым дизайном и работой конвейера машинного обучения.
• MCenter — платформа MLOps автоматизирует развертывание, текущую оптимизацию и управление приложениями машинного обучения в производственной среде.
• Служба машинного обучения Microsoft Azure — создание, обучение и развертывание моделей от облака до периферии.
• MLJAR — Платформа для быстрого прототипирования, разработки и развертывания моделей машинного обучения.
• neptune.ml — удобная для сообщества платформа, помогающая специалистам по обработке данных создавать и распространять модели машинного обучения. Neptune облегчает командную работу, управление инфраструктурой, сравнение моделей и воспроизводимость.
• Prodigy — Активная аннотация данных на основе обучения. Позволяет обучить модель и выбрать наиболее «неопределенные» образцы для маркировки из немаркированного пула.
• Scribble Enrich — настраиваемое хранилище функций с возможностью аудита и конфиденциальности.Он разработан, чтобы помочь средним группам данных получить доверие к данным, которые они используют для обучения и анализа, и поддержать возникающие потребности, такие как вычисление дрейфа и оценка смещения.
• SKIL — Распространение программного обеспечения, призванное помочь корпоративным ИТ-командам управлять, развертывать и переобучать модели машинного обучения в любом масштабе.
• Skytree 16.0 — платформа сквозного машинного обучения (видео)
• Spell — Гибкая комплексная платформа MLOps / машинного обучения. (Видео)
• SuperAnnotate — полный набор решений для аннотации изображений и видео, а также служба аннотаций со встроенными инструментами, узким опытом по запросу в различных областях, а также настраиваемой нейронной сетью, автоматизацией и моделями обучения на базе искусственного интеллекта.
• Superb AI — платформа ML DataOps, предоставляющая различные инструменты для создания, маркировки, управления и итерации данных обучения.
• Таленд Студия
• Valohai — оркестровка машин, контроль версий и конвейерное управление для глубокого обучения.
• Веса и смещения — отслеживание экспериментов с машинным обучением, управление версиями наборов данных, поиск гиперпараметров, визуализация и совместная работа

Около

Кураторский список потрясающих библиотек с открытым исходным кодом для развертывания, мониторинга, версии и масштабирования вашего машинного обучения.

Темы

ресурса

Лицензия

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.
Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Мониторинг производственного машинного обучения: выбросы, дрейф, объяснения и статистические показатели

Алехандро Сауседо, технический директор Seldon

Изображение автора

«Жизненный цикл модели машинного обучения начинается только после того, как она запущена в производство»

В этой статье мы представляем сквозной пример, демонстрирующий передовой опыт, принципы, шаблоны и методы мониторинга моделей машинного обучения в производственной среде.Мы покажем, как адаптировать стандартные методы мониторинга микросервисов к развернутым моделям машинного обучения, а также к более продвинутым парадигмам, включая дрейф концепций, обнаружение выбросов и объяснимость ИИ.

Мы обучим модель машинного обучения классификации изображений с нуля, развернем ее как микросервис в Kubernetes и представим широкий спектр расширенных компонентов мониторинга. Компоненты мониторинга будут включать в себя детекторы выбросов, детекторы дрейфа, объяснители ИИ и серверы показателей — мы рассмотрим базовые архитектурные шаблоны, используемые для каждого, которые разработаны с учетом масштабирования и предназначены для эффективной работы с сотнями или тысячами разнородных моделей машинного обучения. .

Вы также можете просмотреть это сообщение в блоге в виде видео, которое было представлено в качестве основного доклада на PyCon Hong Kong 2020 — основная разница заключается в том, что в докладе используется модель Iris Sklearn для примера e2e вместо модели CIFAR10 Tensorflow.

Пример сквозного мониторинга машинного обучения

В этой статье мы представляем комплексный практический пример, охватывающий каждую из концепций высокого уровня, описанных в разделах ниже.

1. Введение в мониторинг сложных систем машинного обучения
2. Обучение модели CIFAR10 Tensorflow Renset32
3. Модель Упаковка и развертывание
4. Контроль производительности
5. Инфраструктура для мониторинга событий
6. Статистический мониторинг
7. Мониторинг обнаружения выбросов
8. Контроль дрейфа Concept
9. Мониторинг объяснимости

В этом руководстве мы будем использовать следующие фреймворки с открытым исходным кодом:

• Tensorflow — широко используемый фреймворк машинного обучения.
• Alibi Explain — Библиотека объяснений моделей машинного обучения «белый ящик» и «черный ящик».
• Albi Detect — Расширенные алгоритмы мониторинга машинного обучения для дрейфа концепций, обнаружения выбросов и обнаружения противников.
• Seldon Core — Развертывание машинного обучения и оркестровка моделей и компонентов мониторинга.

Вы можете найти полный код этой статьи в прилагаемой записной книжке jupyter, которая позволит вам выполнять все необходимые шаги на протяжении всего жизненного цикла мониторинга модели.

Приступим.

1. Введение в мониторинг сложных систем машинного обучения

Мониторинг производственного машинного обучения — сложная задача, которая усложняется в геометрической прогрессии по мере роста количества моделей и расширенных компонентов мониторинга. Частично это связано с тем, что разные производственные системы машинного обучения сравниваются с традиционными программными системами на основе микросервисов — некоторые из этих ключевых отличий описаны ниже.

Изображение автора

• Специализированное оборудование — Оптимизированная реализация алгоритмов машинного обучения часто требует доступа к графическим процессорам, большему объему оперативной памяти, специализированным TPU / FPGA и другим даже динамически меняющимся требованиям.Это приводит к необходимости конкретной конфигурации, чтобы гарантировать, что это специализированное оборудование может выдавать точные показатели использования, и, что более важно, их можно связать с соответствующими базовыми алгоритмами.
• Сложные графы зависимостей — Инструменты и базовые данные включают сложные зависимости, которые могут охватывать сложные структуры графов. Это означает, что для обработки одной точки данных может потребоваться оценка метрики с отслеживанием состояния на нескольких переходах, потенциально вводя дополнительные уровни абстракции, зависящей от предметной области, которые, возможно, придется принимать во внимание для надежной интерпретации состояния мониторинга.
• Соответствие требованиям — Производственные системы, особенно в строго регулируемых средах, могут включать сложные политики в отношении аудита, требований к данным, а также сбора ресурсов и артефактов на каждом этапе выполнения. Иногда отображаемые и анализируемые показатели должны быть ограничены соответствующими лицами на основе указанных политик, которые могут различаться по сложности в зависимости от сценария использования.
• Воспроизводимость — Помимо этих сложных технических требований, существует критическое требование в отношении воспроизводимости компонентов, гарантирующее, что выполняемые компоненты могут быть выполнены в другой точке с такими же результатами.Когда дело доходит до мониторинга, важно, чтобы системы строились с учетом этого, чтобы можно было повторно запускать определенные выполнения машинного обучения для воспроизведения определенных показателей, будь то для мониторинга или для целей аудита.

Анатомия производственного машинного обучения включает в себя широкий спектр сложностей, которые варьируются на нескольких этапах жизненного цикла модели. Это включает в себя эксперименты, оценку, настройку гиперпараметров, обслуживание, автономную пакетную обработку, потоковую передачу и многое другое.Каждый из этих этапов включает потенциально разные системы с широким набором разнородных инструментов. Вот почему так важно убедиться, что мы не только узнаем, как мы можем вводить специфичные для модели метрики для мониторинга, но и выявляем архитектурные шаблоны более высокого уровня, которые можно использовать для обеспечения эффективного мониторинга развернутых моделей в масштабе. Это то, что мы рассмотрим в каждом из следующих разделов.

2. Обучение модели CIFAR10 Tensorflow Renset32

Мы будем использовать интуитивно понятный набор данных CIFAR10 .Этот набор данных состоит из изображений, которые можно классифицировать по одному из 10 классов. Модель примет на входе массив формы 32x32x3, а на выходе — массив с 10 вероятностями того, к какому из классов она принадлежит.

Мы можем загрузить данные из наборов данных Tensorflow, а именно:

Эти 10 классов включают: cifar_classes = [«самолет», «автомобиль», «птица», «кошка», «олень», «собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик»] .

Чтобы обучить и развернуть нашу модель машинного обучения, мы будем следовать традиционному рабочему процессу машинного обучения, представленному на схеме ниже.Мы будем обучать модель, которую затем сможем экспортировать и развернуть.

Мы будем использовать Tensorflow для обучения этой модели, используя остаточную сеть, которая, возможно, является одной из самых новаторских архитектур, поскольку она позволяет обучать до сотен или даже тысяч уровней с хорошей производительностью. В этом руководстве мы будем использовать реализацию Resnet32, которую, к счастью, мы сможем использовать с помощью утилит, предоставляемых пакетом Alibi Detect Package.

Используя мой графический процессор, обучение этой модели заняло около 5 часов, к счастью, мы сможем использовать предварительно обученную модель, которую можно получить с помощью утилит Alibi Detect fetch_tf_model .

Если вы хотите по-прежнему обучать модель тензорного потока resnet32 CIFAR10, вы можете использовать вспомогательные утилиты, предоставляемые пакетом Alibi Detect, как описано ниже, или даже просто импортировать необработанную сеть и обучить ее самостоятельно.

Теперь мы можем протестировать обученную модель на «невидимых данных». Мы можем протестировать его, используя точку данных CIFAR10, которая будет классифицирована как грузовик.Мы можем взглянуть на точку данных, построив ее с помощью Matplotlib.

Теперь мы можем обработать эту точку данных с помощью модели, которая, как вы понимаете, должна быть предсказана как «грузовик».

Мы можем найти прогнозируемый класс, найдя индекс с наибольшей вероятностью, которым в данном случае является , индекс 9 с высокой вероятностью 99%. Из названий классов (например, cifar_classes [np.argmax (X_curr_pred)] ) мы видим, что класс 9 — это «грузовик».

3. Пакет и развертывание модели

Мы будем использовать Seldon Core для развертывания нашей модели в Kubernetes, который предоставляет несколько вариантов преобразования нашей модели в полноценный микросервис, предоставляющий интерфейсы REST, GRPC и Kafka.

Варианты, которые у нас есть для развертывания моделей с помощью Seldon Core, включают 1) языковые оболочки для развертывания наших классов кода Python, Java, R и т. Д. Или 2) серверы предварительно упакованных моделей для непосредственного развертывания артефактов модели.В этом руководстве мы будем использовать сервер предварительно упакованной модели Tensorflow для развертывания модели Resnet32, которую мы использовали ранее.

Этот подход позволит нам воспользоваться преимуществами облачной архитектуры Kubernetes, которая поддерживает крупномасштабные микросервисные системы через горизонтально масштабируемую инфраструктуру. В этом руководстве мы сможем изучить и использовать шаблоны облачных вычислений и микросервисов, адаптированные для машинного обучения.

На диаграмме ниже представлены варианты, доступные для развертывания артефактов модели или самого кода, а также возможности развертывания отдельной модели или построения сложных графов вывода.

В качестве побочного примечания вы можете настроить себя в Kubernetes, используя среду разработки, такую ​​как KIND (Kubernetes в Docker) или Minikube, а затем следуя инструкциям в Блокноте для этого примера или в документации Seldon. Вам нужно будет убедиться, что вы устанавливаете Seldon с соответствующим поставщиком входящего трафика, например Istio или Ambassador, чтобы вы могли отправлять запросы REST.

Чтобы упростить руководство, мы уже загрузили обученную модель Tensorflow Resnet32, которую можно найти в этом публичном ведре Google: gs: // seldon-models / tfserving / cifar10 / resnet32 .Если вы обучили свою модель, вы можете загрузить ее в выбранную вами корзину, которая может быть Google Bucket, Azure, S3 или локальным Minio. Специально для Google вы можете сделать это с помощью командной строки gsutil с помощью следующей команды:

Мы можем развернуть нашу модель с помощью Seldon, используя файл конфигурации пользовательского определения ресурса. Ниже приведен скрипт, преобразующий артефакт модели в полноценный микросервис.

Теперь мы видим, что модель развернута и в настоящее время работает.

  $ kubectl получить стручки | grep cifarcifar10-default-0-resnet32-6dc5f5777-sq765 2/2 Выполняется 0 4 мин. 50 с  

Теперь мы можем протестировать нашу развернутую модель, отправив то же изображение грузовика, и посмотреть, остается ли у нас такой же прогноз.

Datapoint отображается с plt.imshow (X_curr [0])

Мы сможем сделать это, отправив запрос REST, как описано ниже, а затем распечатать результаты.

Результатом приведенного выше кода является ответ JSON на запрос POST на URL-адрес, который Seldon Core предоставляет нам через вход.Мы видим, что прогноз верен и приводит к классу «грузовик».

  {'предсказания': [[1.26448288e-06, 4.88144e-09, 1.51532642e-09, 8.449e-09, 5.51306611e-10, 1.16171261e-09, 5.77286274e-10, 2.88394716e-07, 0.00061489339 , 0,999383569]]}

Прогноз: грузовик  

4. Мониторинг производительности

Первый компонент мониторинга, который мы рассмотрим, — это старый добрый мониторинг производительности, который представляет собой традиционные и стандартные функции мониторинга, которые можно найти в мире микросервисов и инфраструктуры.Конечно, в нашем случае мы будем адаптировать его к развернутым моделям машинного обучения.

Некоторые высокоуровневые принципы мониторинга машинного обучения включают:

• Мониторинг производительности работающей службы ML
• Выявление потенциальных узких мест или красных флажков времени выполнения
• Отладка и диагностика непредвиденной производительности служб машинного обучения

Для этого мы сможем представить первые две основные структуры, которые обычно используются в производственных системах:

• Elasticsearch для журналов — хранилище ключей и значений документов, которое обычно используется для хранения журналов из контейнеров, которые затем можно использовать для диагностики ошибок с помощью трассировки стека или журналов информации.В случае машинного обучения мы используем его не только для хранения журналов, но и для хранения предварительно обработанных входных и выходных данных моделей машинного обучения для дальнейшей обработки.
• Prometheus для метрик — хранилище временных рядов, которое обычно используется для хранения данных метрик в реальном времени, которые затем можно визуализировать с помощью таких инструментов, как Grafana.

Seldon Core обеспечивает интеграцию с Prometheus и Elasticsearch из коробки для любой развернутой модели. В этом руководстве мы будем ссылаться на Elasticsearch, но для упрощения интуитивного понимания нескольких расширенных концепций мониторинга мы будем использовать в основном Prometheus для метрик и Grafana для визуализаций.

На схеме ниже вы можете визуализировать, как экспортированный микросервис позволяет любой контейнерной модели экспортировать как метрики, так и журналы. Прометей собирает метрики, а журналы пересылаются моделью в elasticsearch (что происходит через инфраструктуру событий, которую мы рассмотрим в следующем разделе. Для наглядности стоит упомянуть, что Seldon Core также поддерживает метрики Open Tracing с использованием Jaeger, что показывает задержка на всех переходах микросервиса в графике модели Seldon Core.

Изображение автора

Некоторые примеры показателей мониторинга производительности, которые представлены моделями Seldon Core и которые также могут быть добавлены посредством дальнейшей интеграции, включают:

• запросов в секунду
• Задержка на запрос
• ЦП / память / использование данных
• Метрики пользовательского приложения

Для этого руководства вы можете настроить Prometheus и Grafana с помощью пакета Seldon Core Analytics, который настраивает все для сбора метрик в реальном времени, а затем визуализации на информационных панелях.

Теперь мы можем визуализировать метрики использования развернутых моделей относительно их конкретной инфраструктуры. При развертывании модели с помощью Seldon у вас будет несколько атрибутов, которые вы захотите принять во внимание, чтобы обеспечить оптимальную обработку ваших моделей. Это включает в себя выделенный ЦП, память и хранилище файловой системы, зарезервированные для приложения, а также соответствующую конфигурацию для запущенных процессов и потоков относительно выделенных ресурсов и ожидаемых запросов.

Изображение автора

Точно так же мы также можем отслеживать использование самой модели — каждая модель seldon предоставляет такие метрики использования модели, как количество запросов в секунду, задержка на запрос, коды успеха / ошибки для моделей и т. Д. Они важны сами по себе. возможность отображать в режиме расширенные / специализированные концепции базовой модели машинного обучения. Большие всплески задержки могут быть диагностированы и объяснены на основе основных требований модели.Точно так же ошибки, отображаемые в модели, абстрагируются в простые коды ошибок HTTP, что позволяет стандартизировать расширенные компоненты машинного обучения в шаблоны микросервисов, которые затем могут легче масштабироваться DevOps / ИТ-менеджерами.

Изображение автора

5. Инфраструктура для мониторинга событий

Чтобы мы могли использовать более продвинутые методы мониторинга, мы сначала кратко представим инфраструктуру обработки событий, которая позволяет Селдону использовать передовые алгоритмы машинного обучения для асинхронного мониторинга данных в масштабируемой архитектуре.

Seldon Core использует KNative Eventing, чтобы позволить моделям машинного обучения перенаправлять входные и выходные данные модели в более продвинутые компоненты мониторинга машинного обучения, такие как детекторы выбросов, детекторы смещения концепций и т. Д.

Мы не будем вдаваться в подробности инфраструктуры обработки событий, которую представляет KNative, но если вам интересно, в документации Seldon Core есть несколько практических примеров того, как она использует инфраструктуру KNative Eventing для пересылки полезных нагрузок в другие компоненты. такие как Elasticsearch, а также то, как модели Seldon также могут быть связаны с событиями процесса.

Для этого руководства нам нужно включить нашу модель для пересылки всех входных и выходных данных полезной нагрузки, обрабатываемых моделью, в брокер KNative Eventing, который позволит всем другим компонентам расширенного мониторинга подписаться на эти события.

В приведенном ниже коде к конфигурации развертывания добавляется атрибут «регистратор», который указывает расположение брокера.

6. Статистический мониторинг

Метрики производительности полезны для общего мониторинга микросервисов, однако в специализированном мире машинного обучения есть широко известные и широко используемые метрики, которые имеют решающее значение на протяжении всего жизненного цикла модели после фазы обучения.Более общие метрики могут включать точность, точность, отзыв, а также такие метрики, как RMSE, KL Divergence, между многими другими.

Основная тема этой статьи заключается не только в том, чтобы указать, как эти метрики могут быть рассчитаны, поскольку позволить отдельному микросервису раскрыть это с помощью магии Flask-wrapper — не сложная задача. Ключевым моментом здесь является определение масштабируемых архитектурных шаблонов, которые мы можем представить в сотнях или тысячах моделей. Это означает, что нам необходим определенный уровень стандартизации интерфейсов и шаблонов, необходимых для сопоставления моделей с соответствующей инфраструктурой.

Вот некоторые высокоуровневые принципы, которые вращаются вокруг более специализированных показателей машинного обучения:

• Мониторинг статистической производительности машинного обучения
• Сравнительный анализ нескольких различных моделей или разных версий
• Специализируется на типе данных и формате ввода / вывода
• Асинхронная подготовка с отслеживанием состояния «обратной связи» по предыдущим запросам (например, «аннотации» или «исправления»)

Учитывая, что у нас есть эти требования, Seldon Core представляет набор архитектурных шаблонов, которые позволяют нам представить концепцию «Extensible Metrics Servers».Эти серверы метрик содержат готовые способы обработки данных, которые обрабатывает модель, путем подписки на соответствующие темы событий, чтобы в конечном итоге предоставить такие метрики, как:

• Необработанные метрики: истинно-положительные, истинно-отрицательные, ложноположительные, ложно-отрицательные
• Базовые показатели: точность, точность, отзывчивость, специфичность
• Специализированные показатели: расхождение KL, RMSE и т. Д.
• Разбивка по классам, функциям и другим метаданным

Изображение автора

С архитектурной точки зрения это можно более интуитивно представить на диаграмме выше.Это демонстрирует, как отдельная точка данных может быть отправлена ​​через модель, а затем обработана любыми соответствующими серверами метрики. Серверы метрик также могут обрабатывать «правильные / аннотированные» метки после их предоставления, которые могут быть связаны с уникальным идентификатором прогноза, который Seldon Core добавляет при каждом запросе. Специализированные метрики рассчитываются и отображаются путем получения соответствующих данных из магазина Elasticsearch.

В настоящее время Seldon Core предоставляет следующий набор готовых серверов метрик:

• BinaryClassification — обрабатывает данные в форме двоичных классификаций (например,грамм. 0 или 1), чтобы отобразить необработанные метрики для отображения основных статистических показателей (точность, точность, отзывчивость и специфичность).
• MultiClassOneHot — обрабатывает данные в виде горячих прогнозов для задач классификации (например, [0, 0, 1] или [0, 0,2, 0,8]), которые затем могут отображать необработанные метрики для отображения основных статистических показателей.
• MultiClassNumeric — обрабатывает данные в форме числовых точек данных для задач классификации (например, 1 или [1]), которые затем могут отображать необработанные метрики для отображения основных статистических показателей.

В этом примере мы сможем развернуть Metric Server типа «MulticlassOneHot» — вы можете увидеть параметры, используемые в обобщенном коде ниже, но вы можете найти полный YAML в записной книжке jupyter.

После развертывания нашего сервера метрик теперь мы можем просто отправлять запросы и отзывы в нашу модель CIFAR10 через ту же конечную точку микросервиса. Чтобы упростить рабочий процесс, мы не будем отправлять асинхронную обратную связь (которая будет выполнять сравнение с данными elasticsearch), а вместо этого мы будем отправлять «автономные» запросы обратной связи, которые содержат «ответ» вывода и «истину» вывода. .

Следующая функция предоставляет нам способ отправить группу запросов обратной связи для достижения приблизительного процента точности (количества правильных и неправильных прогнозов) для нашего сценария использования.

Теперь мы можем сначала отправить отзыв, чтобы получить точность 90%, а затем, чтобы наши графики выглядели красиво, мы можем отправить еще один пакетный запрос, который приведет к точности 40%.

Это теперь в основном дает нам возможность визуализировать метрики, которые MetricsServer вычисляет в реальном времени.

Изображение автора

Из приведенной выше приборной панели мы можем получить высокоуровневое представление о типах показателей, которые мы можем получить с помощью этого архитектурного шаблона. Статистические метрики, приведенные выше, в частности, требуют, чтобы дополнительные метаданные предоставлялись асинхронно, однако, хотя сами метрики могут иметь очень разные способы расчета, мы видим, что инфраструктурные и архитектурные требования могут быть абстрагированы и стандартизированы, чтобы они были подход более масштабируемый.

Мы продолжим наблюдать эту закономерность, углубляясь в более совершенные методы статистического мониторинга.

7. Мониторинг обнаружения выбросов

Для более продвинутой техники мониторинга мы будем использовать библиотеку Alibi Detect, особенно в отношении некоторых из продвинутых алгоритмов детектора выбросов, которые она предоставляет. Seldon Core предоставляет нам способ развертывания детекторов выбросов в качестве архитектурного шаблона, но также предоставляет нам предварительно упакованный сервер, оптимизированный для обслуживания моделей детекторов выбросов Alibi Detect.

Некоторые из ключевых принципов обнаружения выбросов включают:

• Обнаружение аномалий в экземплярах данных
• Пометка / предупреждение, когда имеют место выбросы
• Определение потенциальных метаданных, которые могут помочь в диагностике выбросов
• Разрешить развертку выявленных выбросов
• Включение непрерывной / автоматической переобучения извещателей

В случае детекторов выбросов особенно важно, чтобы расчеты выполнялись отдельно от модели, поскольку они имеют тенденцию быть более тяжелыми и могут потребовать более специализированных компонентов.Развернутый детектор выбросов может иметь те же сложности, что и модели машинного обучения, поэтому важно, чтобы эти расширенные компоненты были охвачены теми же концепциями соответствия, управления и происхождения.

На схеме ниже показано, как запросы перенаправляются моделью с использованием инфраструктуры обработки событий. Затем детектор выбросов обрабатывает точку данных, чтобы вычислить, является ли она выбросом. Затем компонент может асинхронно сохранять данные о выбросах в соответствующей записи запроса или, в качестве альтернативы, он может предоставлять метрики для prometheus, что мы визуализируем в этом разделе.

Изображение автора

В этом примере мы будем использовать метод детектора выбросов Alibi Detect Variational Auto Encoder. Детектор выбросов обучается на пакете немаркированных, но нормальных (вставочных) данных. Детектор VAE пытается восстановить входные данные, которые он получает, если входные данные не могут быть хорошо восстановлены, они помечаются как выброс.

Alibi Detect предоставляет нам утилиты, позволяющие экспортировать детектор выбросов с нуля.Мы можем получить его с помощью функции fetch_detector .

Если вы хотите обучить выброс, вы можете сделать это, просто используя класс OutlierVAE вместе с соответствующими кодировщиками и декодерами.

Чтобы протестировать детектор выбросов, мы можем сделать тот же снимок грузовика и посмотреть, как ведет себя детектор выбросов, если к изображению все больше добавляется шум. Мы также сможем построить его с помощью функции визуализации Alibi Detect plot_feature_outlier_image .

Мы можем создать набор измененных изображений и пропустить его через детектор выбросов, используя приведенный ниже код.

Теперь у нас есть массив измененных сэмплов в переменной all_X_mask , каждый с увеличивающимся количеством шума. Теперь мы можем пропустить все эти 10 через детектор выбросов.

При просмотре результатов мы видим, что первые 3 не были отмечены как выбросы, тогда как остальные были отмечены как выбросы — мы можем увидеть это, напечатав значение print (od_preds [«данные»] [«is_outlier»] ) .Что отображает приведенный ниже массив, где 0 — это не выбросы, а 1 — выбросы.

  массив ([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])  

Теперь мы можем визуализировать, как оценка уровня экземпляра выброса сопоставляется с порогом, который отражает результаты в массиве выше.

Точно так же мы можем глубже погрузиться в интуицию того, как выглядят каналы оценки детектора выбросов, а также реконструированные изображения, которые должны дать четкую картину того, как работают его внутренние компоненты.

Теперь мы можем произвести наш детектор выбросов. Мы будем использовать архитектурный паттерн, аналогичный паттерну из метрических серверов. А именно сервер Alibi Detect Seldon Core, который будет прослушивать логический ввод / вывод данных. Для каждой точки данных, проходящей через модель, соответствующий детектор выбросов сможет обработать ее.

Главный требуемый шаг — сначала убедиться, что детектор выбросов, который мы обучили выше, загружен в хранилище объектов, такое как ведро Google.Мы уже загрузили его на gs: // seldon-models / alibi-detect / od / OutlierVAE / cifar10, , но при желании вы можете загрузить его и использовать свою собственную модель.

Как только мы развернем детектор выбросов, мы сможем отправлять несколько запросов, многие из которых будут выбросами, а другие — нет.

Теперь мы можем визуализировать некоторые выбросы на панели инструментов — для каждой точки данных будет новая точка входа, в которой будет указано, будет ли она выбросом или нет.

Изображение автора

8.Контроль дрейфа

Со временем данные в реальных производственных средах могут измениться. Хотя это изменение не является радикальным, его можно определить по дрейфу в распределении самих данных, особенно в отношении прогнозируемых выходных данных модели.

Ключевые принципы обнаружения дрейфа включают:

• Определение дрейфа в распределении данных, а также дрейфа во взаимосвязи между входными и выходными данными из модели
• Отметка дрейфа, обнаруженная вместе с соответствующими точками данных, в которых он был обнаружен
• Обеспечение возможности детализации данных, которые использовались для расчета дрейфа

В концепции обнаружения дрейфа мы имеем дело с дополнительными сложностями по сравнению с вариантом использования обнаружения выбросов.Основным из них является требование запускать каждое прогнозирование дрейфа для пакетного ввода, а не для одной точки данных. На приведенной ниже диаграмме показан рабочий процесс, аналогичный тому, который используется в шаблоне детектора выбросов, основное отличие состоит в том, что он поддерживает вращающееся или скользящее окно данных для выполнения обработки.

Изображение автора

В этом примере мы снова будем использовать библиотеку Alibi Detect, которая предоставляет нам детектор дрейфа данных Колмогорова-Смирнова на CIFAR-10.

Для этого метода можно будет использовать класс KSDrift для создания и обучения детектора дрейфа, который также требует этапа предварительной обработки, который использует «необученный автоэнкодер (UAE)».

Чтобы протестировать детектор выбросов, мы сгенерируем набор детекторов с поврежденными данными. Alibi Detect предоставляет отличный набор утилит, которые мы можем использовать для увеличения количества искажений / шума в изображениях. В этом случае мы будем использовать следующий шум: [«gaussian_noise», «motion_blur», «яркость», «пикселизация»]. Они будут созданы с помощью приведенного ниже кода.

Ниже приведена одна точка данных из созданного поврежденного набора данных, который содержит изображения с растущим количеством искажений различных типов, описанных выше.

Теперь мы можем попытаться запустить пару точек данных, чтобы вычислить, обнаружен ли дрейф или нет. Первоначальный пакет будет состоять из точек данных из исходного набора данных.

Это ожидаемые результаты: Drift? Нет!

Точно так же мы можем запустить его против поврежденного набора данных.

И мы видим, что все они отмечены как дрейфующие, как и ожидалось:

  Тип коррупции: gaussian_noise
Дрифт? Да!

Тип коррупции: motion_blur
Дрифт? Да!

Тип коррупции: яркость
Дрифт? Да!

Тип коррупции: пикселизация
Дрифт? Да!  

Развернуть детектор дрейфа

Теперь мы можем перейти к развертыванию нашего детектора дрейфа, следуя архитектурной схеме, представленной выше.Подобно детектору выбросов, мы сначала должны убедиться, что детектор дрейфа, который мы обучили выше, можно загрузить в хранилище объектов. В настоящее время мы сможем использовать корзину Google, которую мы подготовили под gs: // seldon-models / alibi-detect / cd / ks / drift , для выполнения развертывания.

У него будет аналогичная структура, главное отличие состоит в том, что мы также укажем желаемый размер пакета, который будет использоваться сервером Alibi Detect в качестве буфера перед запуском с моделью.В этом случае мы выбираем размер партии 1000.

Теперь, когда мы развернули наш детектор выбросов, мы сначала пытаемся отправить 1000 запросов из обычного набора данных.

Затем мы можем отправить поврежденные данные, что приведет к обнаружению дрейфа после отправки 10 тыс. Точек данных.

Мы можем визуализировать каждую из различных точек дрейфа, обнаруженных на приборной панели Grafana.

Изображение автора

9. Мониторинг объяснимости

AI Методы объяснения — ключ к пониманию поведения сложных моделей машинного обучения «черный ящик».Существует широкий спектр материалов, в которых исследуются различные алгоритмические методы, которые можно использовать в разных контекстах. Наша текущая цель в этом контексте — предоставить интуитивно понятный и практический пример архитектурных шаблонов, которые могут позволить развертывать компоненты объяснения в любом масштабе. Вот некоторые ключевые принципы объяснимости модели:

• Интерпретируемые человеком идеи поведения модели
• Введение в возможности объяснения для конкретных случаев использования
• Определение ключевых показателей, таких как оценка доверия или статистическая производительность.пороги
• Возможность использования некоторых более сложных методов машинного обучения

Существует широкий спектр различных техник, связанных с объяснимостью, но важно понимать темы высокого уровня, связанные с различными типами Объясняющих. К ним относятся:

• Объем (локальный или глобальный)
• Тип модели (черный против белого поля)
• Задача (классификация, регрессия и т. Д.)
• Тип данных (таблицы, изображения, текст и т. Д.)
• Insight (атрибуция функций, контрфакты, влиятельные учебные примеры и т. Д.)

Для объяснителей в качестве интерфейсов они имеют сходство в шаблонах потоков данных.А именно, многие из них требуют взаимодействия с данными, которые обрабатывает модель, а также способности взаимодействовать с самой моделью — для методов черного ящика он включает входы / выходы, тогда как для методов белого ящика он включает внутреннюю часть самих моделей. .

Изображение автора

С архитектурной точки зрения, это в первую очередь включает в себя отдельный микросервис, который вместо простого получения запроса на логический вывод сможет взаимодействовать с соответствующей моделью и «реконструировать» модель, отправляя соответствующие данные.Это показано на диаграмме выше, но она станет более интуитивно понятной, когда мы погрузимся в пример.

Для примера мы будем использовать структуру Alibi Explain, и мы будем использовать технику Anchor Explanation. Этот метод локального объяснения сообщает нам, какие особенности в конкретной точке данных имеют наивысшую предсказательную силу.

Мы можем просто создать наш поясняющий якорь, указав структуру нашего набора данных вместе с лямбда , который позволяет объяснителю взаимодействовать с функцией прогнозирования модели.

Мы можем определить, какие якоря в нашей модели предсказывают в этом случае изображение грузовика.

Мы можем визуализировать якоря, отображая выходной якорь самого объяснения.

Мы видим, что якорями изображения являются лобовое стекло и колеса грузовика.

Здесь вы можете видеть, что объяснитель взаимодействует с нашей развернутой моделью. При развертывании объяснителя мы будем следовать тому же принципу, но вместо использования лямбда , который запускает модель локально, это будет функция, которая будет вызывать микросервис удаленной модели.

Мы будем следовать аналогичному подходу, когда нам просто нужно будет загрузить изображение выше в корзину хранилища объектов. Как и в предыдущем примере, мы предоставили сегмент под gs: //seldon-models/tfserving/cifar10/explainer-py36–0.5.2 . Теперь мы сможем развернуть объяснитель, который можно развернуть как часть CRD развертывания Seldon.

Мы можем проверить, работает ли объяснитель с kubectl get pods | grep cifar , который должен выводить оба запущенных модуля:

  cifar10-default-0-resnet32-6dc5f5777-sq765 2/2 Бег 0 18 мес.
cifar10-default-объяснитель-56cd6c76cd-mwjcp 1/1 Работает 0 5 м3 с  

Подобно тому, как мы отправляем запрос модели, мы можем отправить запрос на путь объяснения.Здесь объясняющий будет взаимодействовать с самой моделью и печатать реконструированное объяснение.

Мы видим, что результат объяснения такой же, как и тот, который мы видели выше.

Наконец, мы также можем увидеть некоторые связанные с метрикой компоненты, которые выходят из самого объяснителя, которые затем могут быть визуализированы с помощью информационных панелей.

  Покрытие: 0,2475
Точность: 1.0  

Подобно другим развернутым компонентам машинного обучения на основе микросервисов, объяснители также могут предоставлять эти и другие более специализированные метрики для производительности или расширенного мониторинга.

Заключительные мысли

Прежде чем подвести итоги, следует выделить одну вещь — важность абстрагирования этих передовых концепций машинного обучения в стандартизированные архитектурные шаблоны. Причина, по которой это имеет решающее значение, заключается в первую очередь в том, чтобы обеспечить возможность масштабирования систем машинного обучения, но также и для обеспечения расширенной интеграции компонентов в стеке.

Все описанные выше расширенные архитектуры не только применимы к каждому из расширенных компонентов, но также можно включить то, что мы называем «ансамблевыми шаблонами», то есть соединение расширенных компонентов на выходах других расширенных компонентов. .

Изображение автора

Также важно обеспечить наличие структурированных и стандартизованных архитектурных шаблонов, которые также позволяют разработчикам предоставлять компоненты мониторинга, которые также являются передовыми моделями машинного обучения, имеют тот же уровень управления, соответствия и происхождения, необходимые для эффективного управления рисками.

Эти шаблоны постоянно совершенствуются и развиваются в рамках проекта Seldon Core, а передовые современные алгоритмы обнаружения выбросов, дрейфа концепций, объяснимости и т. Д. Постоянно улучшаются — если вы заинтересованы в дальнейшем обсуждении, пожалуйста, обращайтесь к вне.Все примеры в этом руководстве имеют открытый исходный код, поэтому мы будем благодарны за предложения.

Если вас интересуют примеры масштабируемых стратегий развертывания моделей машинного обучения, вы можете ознакомиться с:

Биография: Алехандро Сауседо — технический директор Seldon, главный научный сотрудник Института этического искусственного интеллекта и член Совета ACM в целом.