基于机器学习的工业设备缺陷早期预警系统
案例介绍
作品名称：CNC机床缺陷预警系统
所属行业：人工智能 / 工业制造
作品介绍：
本项目是一个基于机器学习的CNC机床缺陷早期预警系统，能够根据实时IoT传感器数据预测未来15分钟内是否会发生加工缺陷。
核心功能：
基于XGBoost的缺陷预测模型，结合Optuna自动超参数搜索，在测试集上实现高精度预警
51维工程特征构建，涵盖传感器时序统计、滑动窗口特征、交叉特征等
SHAP可解释性分析，量化各传感器特征对缺陷预测的贡献度，为工艺优化提供依据
完整的ML Pipeline：数据预处理→特征工程→模型训练→评估→可视化
技术栈：Python、XGBoost、Optuna、SHAP、scikit-learn、pandas、matplotlib
我的角色：独立完成从数据分析、特征工程、模型选型与调优、可解释性分析到技术报告撰写的全流程工作。项目包含完整的代码仓库、技术报告（LaTeX）和可视化图表。
基于机器学习的工业设备缺陷早期预警系统
案例介绍
案例一：CNC缺陷预警系统
作品名称：CNC机床缺陷预警系统
所属行业：人工智能 / 工业制造
作品介绍：
本项目是一个基于机器学习的CNC机床缺陷早期预警系统，能够根据实时IoT传感器数据预测未来15分钟内是否会发生加工缺陷。
核心功能：
基于XGBoost的缺陷预测模型，结合Optuna自动超参数搜索，在测试集上实现高精度预警
51维工程特征构建，涵盖传感器时序统计、滑动窗口特征、交叉特征等
SHAP可解释性分析，量化各传感器特征对缺陷预测的贡献度，为工艺优化提供依据
完整的ML Pipeline：数据预处理→特征工程→模型训练→评估→可视化
技术栈：Python、XGBoost、Optuna、SHAP、scikit-learn、pandas、matplotlib
我的角色：独立完成从数据分析、特征工程、模型选型与调优、可解释性分析到技术报告撰写的全流程工作。项目包含完整的代码仓库、技术报告（LaTeX）和可视化图表。
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