Hệ thống bảo trì dự đoán sử dụng máy học thuật toán để dự báo các thiết bị hỏng trước khi chúng xảy ra. Cách tiếp cận này giúp công nghiệp giảm chi phí giảm và bảo trì bằng cách bật các biện pháp đúng lúc. Những nghiên cứu sau đây minh họa quá trình phát triển của một hệ thống như vậy trong một thiết lập sản xuất.

Xem toàn cảnh dự án

Mục tiêu là tạo ra một hệ thống có khả năng phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự đoán những thất bại tiềm năng. dự án này liên quan đến việc thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình, triển khai, và tiếp tục giám sát để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy.

Bộ sưu tập dữ liệu và chuẩn bị

Dữ liệu bao gồm nhiệt độ, rung động, áp lực và giờ hoạt động.

Phát triển mô hình

Các mô hình học tập của máy như rừng ngẫu nhiên và hỗ trợ máy tính được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử. Tính năng được thiết kế để tăng cường năng lượng dự đoán. các mô hình được xác nhận sử dụng kỹ thuật xuyên qua kích cỡ để ngăn chặn sự quá hợp.

Thi hành và kết quả

Mô hình hiệu quả nhất đã được kết hợp vào hệ thống sản xuất thông qua một hệ thống máy tính bằng hệ thống phòng vệ, cung cấp những dự đoán thời gian thực, báo động các đội bảo trì các thất bại tiềm năng. kết quả là giảm 20% trong thời gian chưa lên kế hoạch và chi phí bảo trì thấp hơn.