如何对代表生产过程中机器状态/配置的参数执行线性回归？

青葱年少 python 186

原文标题 ：How to perform linear regression on a parameter that represents state/configuration of a machinery in a production process?

我正在尝试对制造过程进行线性回归，以确定对特定产品的影响参数。问题是有几个生产参数，其中有一些机器可以有不同的配置。

假设机器 1 可以有 5 种配置，State1、State2、State3、State4 和 State5，按照影响的递增顺序，例如，State5 会使机器比 State4 更快。我可以为每个状态分配一个数值吗（1,2 ,3,4,5) 如图所示并执行回归还是错了？

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原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71554208/how-to-perform-linear-regression-on-a-parameter-that-represents-state-configurat

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    FamishedAtom 评论

    听起来您想跟踪特定机器的状态与其运行时间，有点像甘特图。您可能希望包括机器的“离线”、“等待工作”和“维护”状态，因为在制造工具中，机器需要维护，有时只是空闲等待工作完成其他工作站。 .

    然后，您希望针对每个作业/生产运行跨多台机器跟踪制造管道中的工作流。

    想象一下，您有一家拥有 25 台不同类型机器的通用机加工车间。该公司获得了制造 25,000 个零件的合同，需要在 28 台机器中的 5 台机器之间移动，但有时需要多次访问机器。
    B马赫-> F马赫-> G马赫- I马赫-> F马赫-> M马赫

    每台机器都有自己的配置和状态数量，每台机器的状态可能与其他机器相同，也可能不同。特定机器的吞吐量取决于：该机器的工作复杂性、要运行的零件数量、零件数量可以上班等等…

    如果这是正确的，那么我在考虑每台机器的甘特图，每项工作另一个，以及整个操作的一个。然后，您可以收集可用性、处理、维护等的统计信息。

    2年前 0条评论

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