Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 3,021 Bytes
b0044db 7a2b466 d5a6f21 daba277 b0044db daba277 b0044db daba277 d5a6f21 daba277 d5a6f21 daba277 d5a6f21 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 | ---
title: Time Process
emoji: 🔧
colorFrom: red
colorTo: red
sdk: docker
app_port: 8501
tags:
- streamlit
- machine-learning
- regression
- manufacturing
- predictive-analytics
pinned: false
short_description: Веб-приложение для прогнозирования времени обработки деталей
---
# Time Process 🔧
Веб‑приложение для прогнозирования времени обработки деталей на станках с использованием машинного обучения.
Технологическое преимущество проекта — возможность быстрой адаптации под конкретные производственные условия и типы оборудования.
## Основные возможности
* Расчёт времени обработки на основе входных параметров.
* Визуализация зависимостей между параметрами.
* Сохранение истории расчётов.
* Просмотр метрик качества модели.
## Используемые технологии
* **Streamlit** — для создания веб‑интерфейса.
* **Pandas** — для работы с данными.
* **Matplotlib/Seaborn** — для визуализации.
* **Scikit‑learn** — для предобработки данных.
* **LightGBM** — для прогнозирования.
## Тип модели
* **Алгоритм:** `LGBMRegressor`.
* **Тип:** регрессионная модель.
## Используемые признаки
Модель использует следующие входные параметры для прогнозирования:
* Скорость шпинделя (об/мин).
* Подача (мм/об).
* Глубина резания (мм).
* Длина обработки (мм).
* Тип операции (категориальный признак).
* Материал (категориальный признак).
* Тип инструмента (категориальный признак).
## Метрики качества
Качество модели оценено на тестовой выборке. Результаты:
| Метрика | Значение |
|--------|----------|
| MSE | 379.5 |
| RMSE | 19.4 |
| MAE | 10.6 |
| MAPE | 1.08% |
| R² | 0.85 |
## Как использовать
1. Запустите приложение (через Docker или локально).
2. Введите параметры обработки детали в соответствующие поля интерфейса.
3. Нажмите кнопку расчёта — получите прогноз времени обработки.
4. Просмотрите графики зависимостей и историю предыдущих расчётов. |