Оценка модуля упругости (MOE) древесно-стружечных плит с помощью искусственных нейронных сетей для сокращения контроля качества и затрат

Предприятия несут значительные затраты, чтобы производить один и тот же продукт с тем же качеством по более доступной цене. Поэтому предприятия стремятся минимизировать расходы различными мерами, чтобы предлагать тот же продукт по более низкой цене. В настоящее время контроль качества и измерения составляют одну из основных статей затрат компаний. В данном исследовании значения модуля упругости (MOE) древесно-стружечных плит оценивались с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС) и других механических свойств плит с целью снижения затрат на измерения в производстве ДСП. Кроме того, прогнозировались будущие значения MOE на основе тех же переменных для мониторинга состояния технологического процесса. Для этой цели данные по механическим свойствам плит случайным образом собирались на предприятии в течение трех месяцев. Объем выборки (n) составлял 6, число образцов (m) — 65, в результате было получено в общей сложности 65 усредненных значений измерений для каждого механического свойства. Низкие значения показателей качества модели — средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE), среднее абсолютное отклонение (MAD) и средняя квадратичная ошибка (MSE) — продемонстрировали, что некоторые характеристики качества можно надежно оценивать на предприятиях без проведения прямых измерений с помощью ИНС.