Lean Six Sigma und maschinelles Lernen zur Optimierung

Die Schwer闤f顤derung stellt aufgrund der hohen Viskosit酹 erhebliche Energie- und Betriebsherausforderungen dar, die sich direkt auf die Effizienz thermischer Rkgewinnungsprozesse auswirken. Im Tsimiroro-Feld in Madagaskar ist eine genaue Viskosit酹svorhersage von entscheidender Bedeutung f die Optimierung der Dampfeinspritzung und die Reduzierung erm?iger Energieverschwendung. In dieser Studie wird die Lean-Six-Sigma-Methodik als strukturierter Rahmen zur Beseitigung betrieblicher Mudas (Verschwendungen) im Zusammenhang mit Dampferverbrauch verwendet. Es wurde ein auf maschinellem Lernen basierendes Vorhersage-Framework entwickelt, das sechs verschiedene Architekturen vergleicht: lineare Regression, Polynomregression zweiten Grades, Support Vector Machine (SVM), kstliches neuronales Netzwerk (ANN), Random Forest und XGBoost. Die Ergebnisse zeigen, dass das Polynommodell zwar eine hohe statistische Pr鉺ision (R = 0,995, RMSE = 154,62 cSt) erreicht, die Architektur des kstlichen neuronalen Netzwerks jedoch eine erlegene Robustheit (R = 1,000, RMSE = 154,62 cSt) bei der Erfassung komplexer nichtlinearer thermischer Verhaltensweisen bietet. XGBoost und Random Forest zeigen eine konkurrenzf鄣ige Leistung mit R -Werten von 0,90 bzw. 0,91, w鄣rend SVM die h鐼hsten Vorhersagefehler aufweist (RMSE ≈ 780 cSt).