予測保守システムは、機械学習アルゴリズムを使用して、機器の故障を予測します。このアプローチは、業界がタイムリーな介入を可能にすることにより、ダウンタイムとメンテナンスコストを削減するのに役立ちます。次のケーススタディでは、製造設定におけるシステムの開発プロセスについて説明します。

プロジェクト概要

目標は、機械からセンサーデータを分析し、潜在的な故障を予測できるシステムを作成することです。プロジェクトは、データ収集、モデルのトレーニング、導入、および継続的な監視を行い、精度と信頼性を保証します。

データ収集と準備

センサーデータは、6ヶ月にわたって様々な機械から収集されました。データには温度、振動、圧力、および運用時間が含まれます。データのクリーニングは、異常を除去し、分析のために準備する欠落値を満たしています。

型式開発

ランドームフォレストやベクターマシンなどの機械学習モデルは、歴史的データに訓練されました。 予測力を高めるために機能が設計されました。 モデルは、過度の防止のために、クロスバリデーション技術を使用して検証されました。

実施・結果

最適なモデルをAPIを介して製造システムに統合しました。リアルタイム予測、潜在的な故障のメンテナンスチームに警告しました。導入は、計画外のダウンタイムとメンテナンスコストの20%削減をもたらしました。