Predictief onderhoud systemen gebruiken machine learning algoritmen om storingen in apparatuur te voorspellen voordat ze optreden. Deze aanpak helpt industrieën om downtime en onderhoudskosten te verminderen door tijdige interventies mogelijk te maken. De volgende case study illustreert het ontwikkelingsproces van een dergelijk systeem in een productie-omgeving.

Projectoverzicht

Het doel was om een systeem te creëren dat sensorgegevens van machines kan analyseren om potentiële storingen te voorspellen. Het project omvatte dataverzameling, modeltraining, implementatie en continue monitoring om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te garanderen.

Gegevensverzameling en -voorbereiding

De sensorgegevens werden verzameld van verschillende machines gedurende een periode van zes maanden. De gegevens omvatten temperatuur, trillingen, druk, en operationele uren. Gegevensreiniging omvatte het verwijderen van anomalieën en het vullen van ontbrekende waarden om voor te bereiden op analyse.

Modelontwikkeling

Machine learning modellen zoals Random Forest en Support Vector Machines werden opgeleid op historische gegevens. Functies werden ontworpen om voorspellende kracht te verbeteren. De modellen werden gevalideerd met behulp van kruisvalidatie technieken om te voorkomen dat overpassen.

Uitvoering en resultaten

Het best presterende model werd via een API geïntegreerd in het productiesysteem. Het leverde realtime voorspellingen op, waardoor onderhoudsteams van potentiële storingen werden gewaarschuwd. De implementatie resulteerde in een vermindering van 20% van ongeplande stilstand en lagere onderhoudskosten.