기계 학습 기술은 장비 고장을 예측하기 위해 점점 더 사용되며, 산업은 가동 시간과 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다. 실제 사례는 데이터 구동 모델이 발생하기 전에 잠재적 인 문제를 식별 할 수 있는지 보여줍니다. Proactive Maintenance 전략을 가능하게합니다.

장비 실패 예측 이해

장비 고장을 예측하는 것은 과거 실패를 식별하는 과거 데이터 분석이 포함됩니다. 기계 학습 모델은 다양한 센서 읽기, 작동 매개 변수 및 잠재적 인 고장을 예측하는 환경 요인을 처리합니다.

기계 학습 모델의 실제 예

하나의 일반적인 접근법은 임의의의 숲 또는 지원 Vector Machines와 같은 분류 알고리즘을 사용하여 장비 상태를 분류하는 '건강' 또는 '피부.' 재귀 모델은 입력 기능에 따라 기계의 나머지 유용한 수명 (RUL)을 추정 할 수 있습니다.

실패 예측을 위한 표본 계산

공급 센서 데이터는 온도와 진동 수준을 나타냅니다. 훈련 된 모델은 다음 주 이내에 실패의 확률을 예측합니다. 예를 들어 모델이 0.75의 고장 확률을 출력하면 유지 보수가 유동적으로 계획 될 수 있습니다.

계산은 종종 기능 정상화, 모델 인섭 및 임계 값 설정과 함께합니다. 예를 들어, 실패 확률 0.6의 설정은 거짓 긍정적 인 감소를 위해 높은 리스크 사례 트리거 경고를 보장한다.

Machine Learning을 사용하는 장점

기계 학습 모델은 유지 보수 계획 개선, 예상치 못한 가동 시간을 줄이고 장비 수명을 연장합니다. 연속 데이터 수집 및 모델은 시간이 지남에 따라 예측 정확도를 향상시킵니다.