سیستم های تعمیر و نگهداری پیش بینی شده از تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی خرابی های تجهیزات قبل از وقوع آن استفاده می کنند.این رویکرد به کاهش هزینه های خرابی و نگهداری کمک می کند.طراحی سیستم های موثر شامل درک مفاهیم نظری و مراحل اجرای عملی است.

درک پیش بینی کننده Maintenance

نگهداری پیش بینی شده به جمع آوری داده ها از سنسور تجهیزات برای نظارت بر عملکرد متکی است. تجزیه و تحلیل این داده ها اجازه می دهد تا الگوهای شناسایی شده که نشان دهنده شکست های بالقوه است.هدف این است که فقط در صورت لزوم، به جای یک برنامه ثابت، تعمیر و نگهداری را انجام دهید.

جمع آوری داده ها و پردازش

نگهداری پیش بینی موثر با جمع آوری داده های با کیفیت بالا شروع می شود. سنسورها باید پارامترهای مربوطه مانند دما، لرزش و فشار را ثبت کنند. پیش پردازش داده ها شامل تمیز کردن و عادی سازی داده ها برای اطمینان از تجزیه و تحلیل دقیق است.

توسعه مدل و استقرار

مدل های یادگیری ماشین در داده های تاریخی برای شناسایی الگوهای شکست آموزش دیده اند. الگوریتم های مشترک شامل درختان تصمیم، شبکه های عصبی و پشتیبانی از ماشین آلات بردار است.

چالش های اجرایی

  • کیفیت داده ها و قابلیت اطمینان سنسور
  • دقت مدل و مثبت کاذب
  • ادغام با سیستم های موجود
  • هزینه استقرار و نگهداری