예측 유지 보수 시스템은 장비 고장을 예측하는 것을 목표로하고, 가동 중단 및 유지 보수 비용을 줄입니다. 실패 확률을 계산하는 것은 이러한 시스템의 주요 구성 요소이며, 통보 된 결정 및 스케줄링을 가능하게합니다. 이 문서는 예측 유지 보수에서 실패 확률을 결정하는 데 사용되는 기본 방법을 설명합니다.

실패 확률 이해

실패 확률은 기계 또는 구성 요소가 지정된 기간 내에 실패한다는 것을 의미한다. 일반적으로 0과 1. 정확한 계산 사이 비율 또는 소수로 표현된다. 과거 데이터, 센서 읽기 및 통계 모델에 따라 계산이 달라집니다.

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몇몇 방법은 통계 모형, 기계 학습 산법 및 신뢰성 분석을 포함하여, 추정 실패 확률에 이용됩니다. 선택은 자료 가용성과 체계 복잡성에 달려 있습니다.

통계 모델

통계 모델은 패턴을 식별하는 역사적인 실패 데이터를 분석합니다. 일반적인 접근법은 시간이 지남에 모델 고장률을 나타내는 exponential 및 Weibull 배포를 포함합니다.

기계 학습 Approaches

병렬한 회귀 또는 신경망과 같은 기계 학습 알고리즘은 센서 데이터 및 운영 매개 변수에 따라 실패 확률을 예측할 수 있습니다. 이 모델은 라벨 데이터 세트에 대한 교육을 요구합니다.

실패 확률 계산 구현

이러한 계산을 구현하는 것은 데이터 수집, 모델 선택 및 검증을 포함합니다. 연속 모니터링 및 모델의 업데이트는 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시킵니다.