تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی کننده شامل تجزیه و تحلیل داده ها از تجهیزات برای شناسایی خطاهای بالقوه قبل از اینکه آنها به شکست منجر شوند، می باشد.این رویکرد به سازمان ها کمک می کند تا هزینه های خرابی و نگهداری را با فعال کردن مداخلات به موقع کاهش دهند.

درک پیش بینی کننده Maintenance

نگهداری پیش بینی شده از داده های جمع آوری شده از سنسورها و تجهیزات برای نظارت بر سلامت ماشین آلات استفاده می کند.با تجزیه و تحلیل این داده ها، شرکت ها می توانند پیش بینی کنند که چه زمانی ممکن است یک خطا رخ دهد و تعمیر و نگهداری برنامه ریزی شود.

تکنیک های تشخیص خطا

چندین تکنیک برای تشخیص خطا در تجهیزات از طریق تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود:

  • [FLT: 1] تجزیه و تحلیل آماری: [FLT 1] با مقایسه داده های فعلی با هنجارهای تاریخی، ناهنجاری را تشخیص می دهد.
  • یادگیری ماشینی: از الگوریتم ها برای تشخیص الگوهایی که نشان دهنده خطاهای بالقوه است، استفاده می کند.
  • پردازش قانونی: [FLT 1] سیگنال های سنسور را برای تشخیص بی نظمی ها تجزیه و تحلیل می کند.
  • تجزیه و تحلیل سود: داده ها را در طول زمان برای شناسایی انحراف از عملیات عادی نظارت می کند.

روش های تشخیص خطا

هنگامی که یک خطا شناسایی می شود، روش های تشخیص به تعیین علت کمک می کنند:

  • تحلیل علت (FLT:1) دلیل اصلی خطا را مشخص می کند.
  • تشخیص الگوهای داده های فعلی را به امضاهای خطا شناخته شده مطابقت می دهد.
  • تشخیص مبتنی بر مدل: [FLT 1] از مدل های رفتار تجهیزات برای مشخص کردن مسائل استفاده می کند.

نکات اجرایی عملی

نگهداری پیش بینی موثر نیاز به جمع آوری داده های با کیفیت، انتخاب الگوریتم مناسب و نظارت مداوم دارد.به روز رسانی های منظم به مدل ها و تکنیک ها اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان در تشخیص خطا و تشخیص.