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國工數據大腦之項分析(item analysis)與設備管理系統的融合應用

2021-11-02
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作者:國工智能研發部—楊金良

前言

 隨著計算機技術的迅猛發展以及Internet進入商業和社會應用階段,設備的種類、數量越來越多,如何利用先進的網絡技術和日新月異的計算機設備來有效地收集、處理這些設備,建立以信息化為核心的管理體制,減輕管理人員和業務人員的數據處理負擔,極大地提高設備管理效率和管理手段,己經成為當今社會的潮流。
在現代化大型研究所信息化管理體系建設中,設備管理系統被看作是重中之重。因為設備是工廠生產中的主體,隨著科學技術的不斷發展,生產設備日益機械化、自動化、大型化、高速化和復雜化,設備在現代工業生產中的作用和影響也隨之增大,在整個工業生產過程中對設備的依賴程度也越來越高。設備管理的各項制度、流程涉及的點多面廣。
在設備管理系統中,設備維護是非常重要的環節,在設備維護完成后,往往要對此次設備維護進行評價,以此來判斷設備維護的效果。在沒有項目分析的情況下,評價打分雜亂無章,且單個評價對于整體的設備維護優化并沒有太大的作用。本次案例就項目分析(item analysis)與設備管理系統相融合進行探討及應用舉例。


含義
項分析(item analysis)是對測驗或量表的項目質量的分析研究。廣義還包括定性分析,即從題目的思想性、內容取樣的適切性以及表達是否清楚等方面加以評鑒。就是根據試測結果對組成測驗的各個題目(項目)進行分析,從而評價題目好壞、對題目進行篩選。分析指標包括項目難度和區分度。
使用項分析可評估調查或檢驗中多個項目度量同一特征的成都。使用此分析,可以執行以下操作:
1.評估幾對項目之間關系的強度和方向。
2.評估檢驗或調查的總體內部一致性。
3.確定忽略項目是否提高了內部一致性。


案例
某企業隨機抽取了3臺設備,并分別記錄了50次設備維護后,設備使用人員對此次設備維護的評價,1為最低分,5為最高分。


表1:數據準備


分析過程
首先配置讀取組件然后從數據大腦中的組件面板查找項目分析組件,拖到工作面板,配置數據,項目分析組件參數,點擊運行。

表 2:讀取組件配置
表 3:數據模型配置
再通過拖拽的方式將判別分析組件與Excel讀取鏈接到一起。使用集成好算法的判別分析組件進行數據分析處理,對組件參數進行設置。

表 4:項目分析組件配置 
分析結果



在這些結果中,所有項目都彼此高度相關。項目 1 和項目 2 存在正線性相關,即 0.903。項目 1 和項目 3 存在正線性相關,即 0.867。項目 2 和項目 3 存在正線性相關,即 0.864。且標準差在1.2-1.4之間,上下波動并不大,說明設備使用人員對設備維護的效果是比較滿意的。


與設備管理系統相融合
國工數據大腦平臺可直接獲取設備管理系統數據,直接將反饋數據對接到創建好的項分析模型中,根據統計的數據,得出設備維修滿意度分析結果,對設備維護效果有一個整體的把控,從而對維修團隊進行整改。提高設備生產效率和使用壽命,為公司創造利益。


參數說明
標準差:標準差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的兩組數據,標準差未必相同。Cronbach Alpha:一般探索性研究,Cranbach's a系數在0.6以上,基準研究在0.8以上,通常情況下Cranbach's a系數在0.6以上,被認為可信度較高。Pearson相關系數:用來衡量兩個數據集合是否在一條線上面,它用來衡量定距變量間的線性關系。大于0.7呈高度相關,則說明這些項目度量同一技能或特征。


適用范圍
1、用于統計設備維護后的效果反饋。2、用于統計培訓試題難度的效果反饋。

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