Дослідження та проектування бази даних позицій обпалювальної машини

Abstract

Метою магістерської роботи є проектування бази даних позицій обпалювальної машини для обпалення окатишів, яка буде використовуватися для вибору даних для прогнозування вмісту вологи в окатишах на виході з машини. Знання цього прогнозу дозволить зменшити кількість окатишів, які направляються на повторну обробку, що зменшить кількість ресурсів, які витрачаються на виробництво вихідної продукції. Об’єктом дослідження є технологічний процес виготовлення окатишів у випалювальній машині. Предметом дослідження є методи та засоби проектування бази даних позицій випалювальної машини для прогнозування характеристик вихідної продукції. При виконанні роботи проаналізовано технологічний процес виготовлення окатишів. Огляд та аналіз існуючого технологічного процесу дозволив виявити його недоліки. Одним із недоліків є ручне вимірювання вологості окатишів після виходу з обпалювальної печі. Було запропоновано на основі зміни даних за часом, що будуть зберігатися у розробленій базі даних, робити прогноз вихідної вологості окатишів. Для досягнення цієї мети була спроектована база даних позицій обпалювальної печі на хмарній платформі Microsoft Azure. Вибір цієї платформи пов’язаний з великою кількістю даних, що будуть зберігатися в базі даних. Обґрунтовано доцільність цього рішення, бази даних. Для прогнозу вологості окатишів на виході із печі розроблена багатофакторна модель лінійної регресії. Був обранийй список факторів для цієї моделі, проведено дослідження факторів на мультиколінеарність. Виконана перевірка розробленої регресійної моделі на адекватність. Проведено розрахунок економічного ефекту від впровадження прогнозної моделі в технологічний процес обпалення окатишів.

The purpose of the master's thesis is to design a database of positions of the roasting machine for roasting pellets, which will be used to select data to predict the moisture content in pellets at the outlet of the calcining machine. Knowing this forecast will reduce the amount of pellets that are sent for reprocessing, which will reduce the amount of resources that are spent on the production of the initial product. The object of the research is the technological process of making pellets in a roasting machine. The subject of the research is the methods and means of designing a database of positions of a roasting machine for predicting the characteristics of the initial product. During the work, the technological process of pellet production was analyzed. The review and analysis of the existing technological process made it possible to identify its shortcomings. One disadvantage is the manual measurement of pellet moisture after leaving the kiln. It was proposed to make a forecast of the initial moisture content of pellets on the basis of changes in the time data that will be stored in the developed database. To achieve this goal, a database of kiln positions was designed on the Microsoft Azure cloud platform. The choice of this platform is associated with a large amount of data that will be stored in the database. The expediency of this decision is substantiated, the advantages of the Microsoft Azure platform for building this database are considered. To predict the moisture content of pellets at the outlet of the furnace, a multifactor linear regression model has been developed. A list of factors for this model was chosen, and a study of factors for multicollinearity was carried out. The developed regression model has been checked for adequacy. The calculation of the economic effect from the introduction of the forecast model in the technological process of pellet roasting is carried out.