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प्रिडिकेटिव रखरखाव प्रणाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करने से पहले उपकरण विफलताओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए। यह दृष्टिकोण उद्योगों को समय पर हस्तक्षेप करने में सक्षम करके डाउनटाइम और रखरखाव लागत को कम करने में मदद करता है। निम्नलिखित मामले अध्ययन एक विनिर्माण सेटिंग में इस तरह के एक प्रणाली की विकास प्रक्रिया को दर्शाता है।
परियोजना अवलोकन
लक्ष्य संभावित विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए मशीनरी से सेंसर डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम प्रणाली का निर्माण करना था। परियोजना में सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा संग्रह, मॉडल प्रशिक्षण, तैनाती और चल रही निगरानी शामिल थी।
डेटा संग्रह और तैयारी
सेंसर डेटा को छह महीने की अवधि में विभिन्न मशीनों से इकट्ठा किया गया था। डेटा में तापमान, कंपन, दबाव और परिचालन समय शामिल थे। डेटा सफाई में विश्लेषण के लिए तैयार करने के लिए एनीमाली को हटाने और लापता मूल्यों को भरने में शामिल थे।
मॉडल विकास
मशीन लर्निंग मॉडल जैसे यादृच्छिक वन और सपोर्ट वेक्टर मशीनें ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित की गई थीं। विशेषताएं भविष्य की भविष्यवाणी शक्ति को बढ़ाने के लिए इंजीनियर थीं। मॉडल को ओवरफिटिंग को रोकने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन तकनीकों का उपयोग करके मान्य किया गया था।
कार्यान्वयन और परिणाम
सबसे अच्छा प्रदर्शन मॉडल एक एपीआई के माध्यम से विनिर्माण प्रणाली में एकीकृत किया गया था। यह वास्तविक समय भविष्यवाणियों प्रदान की, संभावित असफलताओं की रखरखाव टीमों को चेतावनी। कार्यान्वयन के परिणामस्वरूप अनियोजित डाउनटाइम और कम रखरखाव लागत में 20% की कमी हुई।