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模型精度不高的原因

2年前浏览1596

不久前,有人向我诉苦:他们开发的工业软件用得不好、模型精度不高,用户不满意。应该怎么办呢?

于是,我问了他们一个问题:模型肯定是有输入的。输入的数据准不准?输出的指令能不能准确地执行?

根据我的经验,模型精度一直不高的时候,问题往往就不在模型本身,而是模型的输入数据有问题。输入有误差,计算结果自然很难准确。若干年前,我曾经做过一个调查:把模型误差大的样本挑出来进行研究,90%以上都能确定是输入数据的问题,而不是模型本体的问题。后来遇到多次问题,差不多都是这类情况。有些技术开始没有做好,后来做好了。真正的原因也不在建模方法,而是数据的质量提升了。

输入数据为什么有问题呢?这又往往归结到现场管理的问题。现场管理不好的时候,很难保证数据的质量。所以,解决数据质量问题,根源是要解决现场管理问题。现场管理不合理、管理不严的时候,现场的数据往往不可信。真正出现问题时,数据往往被“美颜”过了,看不出问题。所以,在这些特别需要精度的场景下,模型往往精度不高。可以说,模型不准的根源,往往那个与人的评价机制、企业的管理水平有关。

另外,有些问题是执行机构的问题。有时候,执行机构的误差远远大于控制指令的调整范围。这种情况下,动态控制是不可能搞好的。这样,技术问题也会归结到现场管理问题。但设备管理问题背后,也会有其他的原因。比如,设备维修经费少了,设备只能带病工作,精度就是差。所以,控制执行问题背后,可能也是经济问题。

搞自动化、智能化的人能否把工作做好,做事的环境和条件很重要,甚至比专业工作本身更重要。要找一找机制,把现场用户的积极性调动起来,一起做事,才能真正把工作做好。

    总之,现场的技术问题,往往不是纯粹的技术问题。

声明:来源于蝈蝈创新随笔,作者郭朝晖,原创文章,欢迎留言与我讨论,如需转载留言

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首次发布时间:2021-08-02
最近编辑:2年前
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