Η προσέγγιση αυτή βοηθά τις βιομηχανίες να μειώσουν το χρόνο διακοπής και το κόστος συντήρησης επιτρέποντας έγκαιρες παρεμβάσεις. Η ακόλουθη μελέτη περιπτωσιολογικών περιπτώσεων δείχνει την αναπτυξιακή διαδικασία ενός τέτοιου συστήματος σε ένα κατασκευαστικό περιβάλλον.

Επισκόπηση Έργου

Στόχος ήταν η δημιουργία ενός συστήματος ικανού να αναλύσει δεδομένα αισθητήρων από μηχανήματα για να προβλέψει πιθανές αστοχίες.

Συλλογή και Προετοιμασία Δεδομένων

Τα δεδομένα περιλάμβαναν θερμοκρασία, κραδασμούς, πίεση και ώρες λειτουργίας. Ο καθαρισμός των δεδομένων περιλάμβανε την αφαίρεση ανωμαλιών και την πλήρωση των τιμών που έλειπαν για να προετοιμαστούν για ανάλυση.

Ανάπτυξη μοντέλου

Τα μοντέλα που χρησιμοποιήθηκαν για την εκμάθηση μηχανών όπως το Random Forest και οι μηχανές διανυσματικών υποστήριξης εκπαιδεύτηκαν σε ιστορικά δεδομένα.

Εφαρμογή και αποτελέσματα

Το μοντέλο με τις καλύτερες επιδόσεις ενσωματώθηκε στο σύστημα κατασκευής μέσω ενός API. Παρείχε προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο, ειδοποιώντας τις ομάδες συντήρησης για πιθανές αποτυχίες. Η υλοποίηση είχε ως αποτέλεσμα μείωση 20% του μη προγραμματισμένου χρόνου διακοπής και χαμηλότερο κόστος συντήρησης.