Ang mga sistemang propesyunal na pag-iingat ay gumagamit ng mga makina na nag-aaral ng mga algorithm upang hulaan ang mga kabiguan ng mga kagamitan bago mangyari ang mga ito. Ang pamamaraang ito ay tumutulong sa mga industriya na mabawasan ang mga gastos sa downtime at pagpapanatili sa pamamagitan ng pag-aaasal ng mga napapanahong interbensiyon.Ang sumusunod na case study ay naglalarawan ng proseso ng pagbuo ng gayong sistema sa isang pagtatakda ng paggawa.

Tapos Na ang Proyekto

Ang tunguhin ay ang makalikha ng isang sistema na may kakayahang suriin ang mga impormasyong pandama mula sa makinarya upang mahulaan ang posibleng mga kabiguan. Ang proyekto ay nagsasangkot ng pangongolekta ng impormasyon, pagsasanay sa modelo, paglalagay ng impormasyon, at patuloy na pagsubaybay upang matiyak ang katumpakan at pagkamaaasahan.

Koleksiyon at Paghahanda ng mga Data

Ang mga datos ng Sensor ay tinipon mula sa iba't ibang makina sa loob ng anim na buwan. Kabilang sa datos ang temperatura, pagyanig, presyon, at oras ng operasyon.

Modelong Pagsulong

Ang mga modelo ng pagkatuto sa mga makinang katulad ng Random Forest at Support Vector Machines ay sinanay sa mga historikal na datos. ang mga Feature ay binago upang mapahusay ang kapangyarihang propesyunal. Ang mga modelo ay pinagtibay gamit ang mga pamamaraang cross-validation upang maiwasan ang overdity.

Pag - iisa at mga Resulta

Ang pinakamahusay na modelo ay isinama sa sistema ng paggawa sa pamamagitan ng isang API. Ito ay nagbigay ng real-time na mga prediksiyon, nagbibigay babala sa mga pangkat ng pagpapanatili ng potensiyal na kabiguan. Ang pagpapatupad ay nagbunga ng 20% pagbawas sa hindi isinaplanong downtime at mas mababang gastos sa pagpapanatili.