Kestirimci Bakım Gerçekleştirmek için Makine Öğrenimi Nasıl Kullanılır?

Tüm sektörlerde şirketler geleneksel olarak planlı bakımlara güvenmektedir. Belirli aralıklarla makinelerin iç kısımlarına bakmak onların çalışır durumda kalmasını sağlar. Peki bu gerçekten istenmeyen aksama sürelerini azaltmanın en uygun maliyetli yolu mu? Tam olarak değil. Çok sayıda çalışma, ekipman arızalarının yalnızca %20'sinin yaşa bağlı olduğunu, %80'inin ise rastgele meydana geldiğini söylüyor.

Sektörlerdeki işletmelerin yapay zeka (AI) tarafından desteklenen her şeye ısınmasıyla birlikte, makine öğrenimi (ML) destekli tahmine dayalı bakım ön plana çıktı.

Ekipman sorunlarını ortaya çıkmadan önce öngörmek ve bakımı tam olarak ihtiyaç duyulduğu anda gerçekleştirmek, maliyet tasarrufu ve artan üretkenlik vaat eder. CXP Group tarafından yürütülen bir araştırma, aslında, makine öğrenimi tabanlı kestirimci bakımı benimseyen üreticilerin %90'ının onarım sürelerini ve plansız arıza sürelerini kısaltmayı başardığını söylüyor.

Bu blog yazısında yapay zeka yazılım danışmanlığındaki deneyimimizi paylaşıyor, tahmine dayalı bakım sistemlerinin iç işleyişini inceliyor, size ilham verecek başarı öykülerini paylaşıyor ve yapay zeka destekli kestirimci bakım çözümlerini benimsemenin zorluklarına değiniyoruz.

Kestirimci Bakım Nedir?

Tahmine dayalı bakım, potansiyel arızaları öngörmek için makine öğrenimini kullanan ekipman bakımına yönelik proaktif bir yaklaşımdır. Bu da maliyetli aksama sürelerinin önlenmesine yardımcı olur. Bunu, ekipmanınızın konuşması ve bir şeyler ters gitmeden hemen önce tam olarak ne zaman ilgilenilmesi gerektiğini size söylemesi olarak düşünün.

Tahmine dayalı bakım sistemi, ekipmanınızı 7/24 izleyen, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak toplayan ve işleyen bir denetçi ekibi gibi çalışır. Bu "müfettişler", insan gözünden kaçan en küçük anormallikleri ve modelleri tespit edebilir ve sizi büyük baş ağrılarına dönüşmeden olası arızalara karşı uyarır.

Konseptin pratikte nasıl çalıştığını görmek için bir örneğe bakalım. Operasyonların devam etmesi için endüstriyel robotlardan oluşan bir filoya güvenen bir üretim tesisi hayal edin. Geleneksel olarak, bu robotların bakımı sabit aralıklarla ya da daha kötüsü, bir arıza meydana geldiğinde planlanıyor ve bu da arıza süresine ve mali kayıplara neden oluyor.

ML öngörücü bakım ile ekipmanlar, makinelere stratejik olarak yerleştirilmiş sensörler yardımıyla sürekli olarak izlenir. Toplanan veriler sıcaklık, titreşim, güç tüketimi ve diğer ölçümleri kapsayabilir.

Tüm bu veriler daha sonra sistemin ML algoritmaları tarafından desteklenen merkezi işlem birimine ('beynine') gönderilir. Birim, gerçek zamanlı olarak toplanan geçmiş kırılma verileri, onarım geçmişi, çevresel faktörler ve performans ölçümlerinden yararlanarak, yaklaşmakta olan bir arızanın sinyalini verebilecek modelleri arar.

Bu değerli bilgilerle donanmış olan bakım ekibiniz devreye girebilir, gerekli düzeltmeleri yapabilir ve olası bir arızanın oluşmasını önleyebilir. Tüm bunlar minimum kesinti süresiyle ve maliyetli kesintiler olmadan gerçekleşir.

Makine öğrenimi öngörücü bakımının maliyet tasarrufu potansiyeli de tam olarak buradan geliyor. Proaktif doğası nedeniyle, kaynaklarınızı mükemmel kalitede ekipmanlara harcamak yerine, çabalarınızı ve bütçelerinizi gerçekten dikkat edilmesi gereken ekipmanlara odaklayabilirsiniz. Öte yandan öngörü gücünüzle sorun büyümeden harekete geçerek ekipmanınızın daha uzun süre en yüksek performansta çalışmasını sağlayabilirsiniz.

Yapay Zeka Kestirimci Bakımın Sektörler Arasında Kullanım Örnekleri

Yapay zeka odaklı tahmine dayalı bakım, ekipmana bağımlı sektörlerin çalışma biçimini temelden değiştiriyor. Aşağıda, kestirimci bakımın işletmeler üzerindeki etkisini gösteren örnekler bulunmaktadır.

Üretme

Kesikli ve proses üretimde yapay zeka kestirimci bakımı, freze makineleri, hidrolik presler, konveyör sistemleri, robotik kollar ve ekipmanlar da dahil olmak üzere çok çeşitli ekipmanlar için paha biçilemez olabilir. Ham maddeleri hassas bileşenlere dönüştüren freze makinelerini düşünün. Bu makineleri titreşim sensörleriyle donatmak ve sensör okumalarını geçmiş arıza verilerine göre analiz etmek, makinelerin millerindeki yanlış hizalamanın ve aşınma işaretlerinin tespit edilmesine yardımcı olabilir. Sıcaklığı takip ederken, bir arızanın yaklaştığının sinyalini veren aşırı ısınma belirtileri yakalayabilirsiniz.

ML tabanlı tahmine dayalı bakımın gücü burada bitmiyor. Hidrolik presler tıkanma ve sızıntılara karşı izlenebilir. Ek olarak, sabit sıcaklık izleme yoluyla kestirimci bakım çözümleri, hidrolik sistemdeki olası sorunlar için bir tehlike işareti olan aşırı ısınma belirtilerini tespit edebilir. Döngüleri sayma yeteneği sayesinde ML öngörücü bakım, belirli bileşenlerin ne zaman bakım gerektirebileceğini doğru bir şekilde tahmin edebilir, zamanında bakım müdahalelerine olanak tanır ve olası arızaları önler.

Konveyör bantları söz konusu olduğunda, kestirimci bakım yazılımı erken aşınmayı önlemek için bant gerginliğini ölçebilir. Motor yükünü izleyerek verimliliği sağlayabilir ve beklenmedik arıza sürelerine neden olabilecek sorun ipuçlarını ortaya çıkarabilir.

Kestirimci bakımı kullanan üreticiler arasında en büyük kağıt hamuru ve masif ağaç üreticilerinden biri olan Mercer Celgar da bulunmaktadır. Kestirimci bakım, şirketin üretim stratejisinin önemli bir parçası haline geldi. Çeşitli seçenekleri araştırdıktan sonra Mercer Celgar, kullanıma hazır bir kestirimci bakım çözümünü uygulamaya koydu. Bu AI destekli yazılım, önceki otomatik makine sağlığı teşhis yazılımının yerini alarak yeni CMMS sistemiyle sorunsuz bir şekilde entegre oldu. Üç pilot uygulama aracılığıyla dağıtım, değerli bilgiler ve öğrenimler sağladı.

Yapay zeka tabanlı kestirimci bakım platformunun devreye alınmasıyla Mercer Celgar, tek bir platformda birden fazla üretim hattını izleme ve her makine tipi için ayrı raporlar alma becerisine sahip oldu. Bu, bakım ekiplerine potansiyel arızalar hakkında erken bilgiler sağlarken performansı takip etmelerine ve karşılaştırmalarına olanak tanıdı. Uygulama, belirli iş rolleri oluşturarak ve birden fazla kaynaktan gelen makine performans verilerini tek bir platformda toplayarak Mercer Celgar'ın operasyonlarını dönüştürdü. Sonuç olarak şirket, makine performansına ilişkin tek bir doğruluk kaynağına sahip oluyor ve bu da geniş ölçekte verimli izleme ve veri işlemeyi kolaylaştırıyor.

Otomotiv

Otomotiv endüstrisi, güvenilirliği artırmak ve garanti maliyetlerini azaltmak için makine öğrenimi tabanlı kestirimci bakıma büyük ölçüde güveniyor. Örneğin otomobil üreticileri, sahadaki araçlardan gelen sensör verilerini izleyerek, potansiyel sorunları kritik arızalara dönüşmeden önce tespit edebilir.

Bir teslimat kamyonu filosunu düşünelim. Kestirimci bakım, motor performansının, lastik durumunun ve yakıt verimliliğinin sürekli izlenmesi yoluyla şirketlerin bakım programlarını optimize etmesine, arızaları önlemesine ve araçlarının ömrünü uzatmasına olanak tanır.

Bir dizi otomotiv şirketi, bakım fırsatlarını öngörmek ve müşterileri elde tutmak için kestirimci bakıma yöneldi ve onları otomobil üreticisinin resmi ağından bakım hizmetleri almaya teşvik etti. Araçlarını, en uygun denetim programlarını önermek için geçmiş verileri analiz eden bir kestirimci bakım aracıyla donatan Opel de bu tür şirketlerden biri.

Sistemin uygulanmasının temel amacı müşteriyi elde tutmayı artırmak olduğundan, sistem bakım zamanı geldiğinde sürücüleri bilgilendiriyor ve Opel'in resmi ağıyla randevular ayarlayarak müşterilerin üçüncü taraf tamircilere başvurmasını engelliyor.

Sağlık hizmeti

ML öngörücü bakım, kritik tıbbi ekipmanların sorunsuz çalışmasını sağlayarak sağlık sektöründe devrim yaratıyor. Hastanedeki bir MRI makinesini hayal edin. Kestirimci bakım algoritmaları, sıcaklık, basınç ve elektromanyetik alan gücü de dahil olmak üzere sensör verilerini analiz ederek anormallikleri, sapmaları ve potansiyel sorunların göstergesi olan modelleri tespit edebilir. Hastaneler daha sonra bakım faaliyetlerini talebin düşük olduğu dönemlerde proaktif olarak planlayabilir ve hasta bakımındaki kesintileri en aza indirebilir. Bu yaklaşım, operasyonel verimliliğin artmasına, ekipmanın aksama süresinin azalmasına ve hasta sonuçlarının iyileştirilmesine yol açar.

Bu yaklaşımı benimseyen sağlık kuruluşlarından biri de Kashiwa Sağlık Kontrol Kliniği'dir. MRI makinesi arızalarını önlemek amacıyla bir kestirimci bakım sistemi uygulamak için Hitachi ile ortaklık kurdular. Teknoloji ortağı, 100 MRI sisteminden alınan üç yıllık sensör verilerini analiz etti ve cihaz arızalarına yol açan neden modellerini araştıracak bir mekanizma oluşturdu. ML daha sonra normal bir operasyonel durumun tanımlanmasına yardımcı oldu, anormallikleri öngördü ve arızalara yol açabilecek değişiklikleri tespit etti. Sonuç olarak kuruluş, MRI makinesinin aksama süresini %16,3 oranında azalttı.

Yağ ve gaz

Karmaşık ve pahalı ekipmanlarıyla bilinen petrol ve gaz sektörü, makine öğrenimi tabanlı tahmine dayalı bakımdan büyük ölçüde yararlandı. Çok sayıda pompa, kompresör ve türbine sahip bir açık deniz sondaj kulesi hayal edin. Tahmine dayalı bakım algoritmaları, basınç, sıcaklık ve akış hızı gibi parametrelerin sürekli izlenmesi yoluyla anormallikleri tespit edebilir ve yaklaşan arızaları tahmin edebilir. Şirketler proaktif bir yaklaşım benimseyerek maliyetli, plansız kapanmalardan kaçınabilir, ekipman performansını optimize edebilir ve personelin güvenliğini sağlayabilir.

Sektörün önde gelen oyuncularından Aramco, petrol ve gazın yanı sıra kuyulardan gelen fazla suyun neden olduğu ekipman ve boru hatlarında korozyonu, kireçlenmeyi ve diğer hasarları önlemek için kestirimci bakımın gücünden yararlandı. Yapay zeka destekli bir akış ölçer uygulayan şirket, kuyularındaki su akışına ilişkin gerçek zamanlı bilgiler elde etti. Sayaç, boru akışını tahmin etmek için yapay zeka destekli dijital ikiz modeli kullandı ve ardından bunu gerçek ölçümlerle karşılaştırdı. Bu süreç, ölçüm cihazının çeşitli çalışma koşullarına göre kendisini otomatik olarak ayarlamasını sağlayarak yeniden kalibrasyon gereksinimlerini büyük ölçüde en aza indirdi.

Kestirimci Bakım Çözümü Nasıl Oluşturulur

ML tabanlı tahmine dayalı bakım çözümlerinin benimsenmesi söz konusu olduğunda kuruluşlar bir kararla karşı karşıyadır: kullanıma hazır yazılımı tercih edin veya özel olarak oluşturulmuş bir çözüme yatırım yapın. Her yaklaşım farklı avantajlar ve hususlar sunar ve seçim çeşitli kriterlere bağlıdır.

• Mevcut bütçe: Kullanıma hazır yazılımlar (örn. IBM Maximo, Microsoft Azure IoT Suite, GE Predix, PTC ThingWorx, Siemens MindSphere) genellikle daha düşük ön maliyetlerle birlikte gelirken, özel bir çözüm oluşturmak daha yüksek bir başlangıç ​​yatırımı gerektirebilir. Sınırlı bütçeye sahip şirketler hazır yazılımları daha çekici bulabilirken, önemli kaynaklara sahip olanlar özelleştirilmiş işlevsellik için özel çözümlere yönelebilir.
• Uygulama süresi: Kullanıma hazır yazılım, önceden oluşturulduğu ve test edildiği için hızlı bir şekilde dağıtılabilir. Bunun aksine, özel bir çözüm geliştirmek, projenin karmaşıklığına ve kapsamına bağlı olarak daha uzun sürebilir.
• Sektöre özel gereksinimler: Farklı sektörlerin genellikle benzersiz ihtiyaçları ve iş akışları vardır ve bu da, kestirimci bakım çözümlerinin belirli özelliklere sahip olmasını gerektirebilir. Kullanıma hazır yazılım bu gereksinimlere tam olarak uymaz ve özelleştirme gerektirir. Bu nedenle, son derece uzmanlaşmış ihtiyaçları olan veya kişiye özel çözümlerle rekabet avantajı arayan işletmeler, özel rotayı tercih edebilir.
• Mevcut altyapı ve entegrasyonlar: Tahmine dayalı bakım yazılımını mevcut sistem ve ekipmanlarla entegre etmek, sorunsuz operasyonlar için kritik öneme sahiptir. Kullanıma hazır çözümler, sınırlı sayıdaki popüler ekipman veya teknolojilerle daha iyi uyumluluk sunabilirken, özel çözümler, bir kuruluşun yerleşik altyapısına uyacak şekilde tam olarak uyarlanabilir.
• Ölçeklenebilirlik: İşletmeler büyüyüp genişledikçe tahmine dayalı bakım ihtiyaçları da gelişebilir. Kullanıma hazır yazılım, değişen gereksinimlere uyarlanabilecek ölçeklenebilir seçenekler sağlayabilir. Özel çözümler, uygun şekilde tasarlandığında ölçeklenebilirlik ve esneklik de sunabilir ancak bu, ek geliştirme çabası gerektirebilir.
• Destek ve güncellemeler: Kullanıma hazır yazılımlar genellikle satıcı tarafından sağlanan destek ve düzenli güncellemelerle birlikte gelir ve çözümün güncel kalmasını sağlar. Özel çözümler, işlevselliğin devamını sağlamak için sürekli bakım ve destek çalışmaları gerektirebilir.

Sıfırdan Yapay Zeka Tabanlı Kestirimci Bakım Çözümü Oluşturma

Sıfırdan özel bir makine öğrenimi tabanlı kestirimci bakım çözümü oluşturmak, maksimum esneklik sağlar ve sistemi tam olarak benzersiz ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza olanak tanır. Yine de özel yazılım nadiren tamamen özeldir. Bir dizi açık kaynaklı kitaplık ve çerçeve (örn. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost) ile SDK'lar ve API'ler (örn. AWS SDK'lar, Azure SDK'lar, Google Cloud SDK, IBM Watson SDK, ThingWorx SDK) bulunmaktadır. özel tahmine dayalı bakım çözümleri geliştirme sürecini hızlandıran ve basitleştiren, önceden eğitilmiş modeller (örn. Amazon SageMaker, Azure Stream Analytics) dahil olmak üzere tam olarak yönetilen makine öğrenimi hizmetleri.

Aşağıda, bir makine öğrenimi danışmanlık şirketi olarak faaliyet gösterme deneyimimizi paylaşıyor ve yapay zeka tabanlı tahmine dayalı bakım yazılımı geliştirme sürecinin nasıl gelişebileceğini açıklıyoruz.

Tahmine dayalı bakım, iki alt göreve bölünebilecek bir görevdir: durum izleme ve tahmine dayalı analitik. Tahmine dayalı bir bakım çözümü oluşturmak, esas olarak bir tespit modelinin ve tahmin modelinin eğitilmesine ve bunların tam teşekküllü bir çözüme entegre edilmesine indirgenir. Bu tür modelleri eğitmek için aşağıdaki adımları uygulamanız gerekir.

Veri toplama

Tahmine dayalı bakım algoritması oluştururken ilk adım, modelleri eğitmek için yeterli veri toplamaktır. Toplanacak veri türleri şunlardır.

• Makinelerin durumu ve performansı hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayan sensör verileri. Makinelere bağlı her türlü sensörden (örn. sıcaklık, basınç, titreşim, voltaj, gürültü) toplanan zaman serisi bilgilerini içerir.
• Arızanın tarihi, saati ve niteliği de dahil olmak üzere geçmiş ekipman arızalarıyla ilgili bilgileri kapsayan arıza verileri.
• Bakım kayıtları, servis raporları, iş emirleri ve ekipmanın bakım geçmişiyle ilgili diğer belgeler.
• Başlatma ve durdurma zamanları, üretim oranları, üretim ve kullanım kalıpları dahil olmak üzere bir makinenin çalışma durumuna ilişkin bilgileri yakalayan operasyonel veriler.
• Ortam sıcaklığı, nem seviyeleri ve ekipmanın sağlığını etkileyebilecek diğer dış koşullar gibi faktörleri kapsayan çevresel veriler.
• Enerji tüketimi veya bakım maliyeti verileri gibi arıza modellerine ilişkin ek bilgiler sağlayabilecek diğer ilgili veriler.

Veri işleme

Veri ön işleme, özel bir yapay zeka odaklı tahmine dayalı bakım çözümü oluşturmanın önemli bir adımıdır. Eksik değerlerin ele alınmasından aykırı değerlerin kaldırılmasına ve ötesine kadar çeşitli teknikleri içerir.

Uygun işleme tekniklerinin seçimi verilerinizin özelliklerine bağlıdır; veri işlemeyi başarılı bir şekilde gerçekleştirmenin anahtarı ise makinelerinizi tanımaktır. Gürültülü titreşim verileriniz olduğunu varsayalım. Arıza işaretlerini içeren frekans aralığını bilmek, en uygun ön işleme stratejisini seçmenizde size yol gösterebilir.

Özellik Mühendisliği

Özellik mühendisliği, ham verileri normal davranışı hatalı davranıştan ayırmaya yardımcı olan özelliklere dönüştürmek anlamına gelir. Amaç, verilerden ilgili bilgileri çıkarmak ve böylece makine öğrenimi algoritmalarının kalıpları ve ilişkileri tanımlamasını kolaylaştırmaktır.

Örneğin, titreşim verilerini kullanarak bir dişli kutusunun durumunu izleyebilirsiniz. Bir dişli kutusunun arızalanması, titreşim frekansında ve büyüklüğünde değişikliklere neden olur. Bu nedenle tepe frekansı ve büyüklüğü, dişli kutusunun durumunu izlemek için kullanılabilir.

Özellik mühendisliğinde kullanılan bazı yaygın teknikler aşağıdakileri kapsar.

• Toplama: Birleştirilmiş özellikler oluşturmak için birden fazla ham veri noktasını birleştirmek, ekipmanın davranışına ilişkin daha yüksek düzeyde bir görünüm sağlayabilir.
• Zamana dayalı analiz: Zaman serisi verileri sıklıkla değerli zamansal modeller içerir. Günün saati, haftanın günü veya mevsimsel modeller gibi zamana dayalı özellikler oluşturmak, bir modelin yinelenen davranışları yakalamasına yardımcı olabilir.
• Sinyal analizi: Sinyal işleme tekniklerinin uygulanması, frekans bileşenlerinin çıkarılmasına veya zaman serisi verilerindeki kalıpların tespit edilmesine yardımcı olabilir.
• Korelasyon analizi: Hangi verilerin tahminin doğruluğunu en çok etkilediğini değerlendirmek ve model eğitimi söz konusu olduğunda daha az öneme sahip olan veri noktalarını bir veri kümesinden ortadan kaldırmak, bunları eğitmek için gereken süreyi kısaltmaya yardımcı olur.
• Alana özgü özellik çıkarma teknikleri: Bazı durumlarda alan bilgisi, özel özellik dönüşümlerine yol açabilir. Örneğin dönen ekipmanlar için titreşim sırası analizine dayalı özellikler faydalı olabilir.

Özellik mühendisliğinin birden fazla yinelemeyi içeren bir süreç olması muhtemeldir. İlk eğitim turundan ve optimum performans için tahmine dayalı bir modeli test ettikten sonra bu adıma geri dönmek yaygın bir durumdur.

Model Seçimi ve Eğitimi

Bir sonraki adım olarak en uygun makine öğrenimi modelini seçer ve onu toplanan veriler üzerinde eğitirsiniz.

Model Seçimi

Doğru makine öğrenimi algoritmasını veya tahmine dayalı modeli seçmek, özel kestirimci bakım kullanım durumunuz için çok önemlidir. Farklı modellerin farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır ve seçim, verilerin doğası, problemin karmaşıklığı ve istenen yorumlanabilirlik düzeyi gibi faktörlere bağlıdır.

Kestirimci bakım için yaygın olarak kullanılan modeller aşağıdakileri içerir.

• Lojistik regresyon: İkili sınıflandırma problemlerine uygundur; örneğin bir ekipmanın arızalanıp arızalanmayacağını tahmin etmek.
• Karar ağaçları: Hem kategorik hem de sayısal verilerin işlenmesinde etkilidir. Özellikler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri yakalayabilir.
• Rastgele orman: Gelişmiş doğruluk ve sağlamlık için birden fazla karar ağacını birleştiren bir topluluk yöntemi.
• Destek Vektör Makineleri (SVM): Özellikle yüksek boyutlu verilerle uğraşırken sınıflandırma görevleri için kullanışlıdır.

Model Eğitimi

Model eğitimi, ML öngörücü bakım modeline, özellikler ile ekipman arızası gibi hedef değişken arasındaki kalıpları ve ilişkileri tanımayı öğretmek için geçmiş verileri kullanmayı içerir. Veri seti iki bölüme ayrılmıştır: eğitim seti ve test seti.

Model, eğitim verilerinden öğrenir ve eğitim süreci sırasında belirlediği kalıplara dayanarak tahminler yapma yeteneğine sahip hale gelir.

Model eğitildikten sonra test veri seti üzerinde teste tabi tutulur. Model doğrulama, bir modelin görünmeyen veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek ve tahmin gücünü tahmin etmek için kritik bir adımdır.

Entegrasyon ve Dağıtım

Doğru modeli belirledikten, eğittikten ve doğru tahminler oluşturduktan sonra sisteminize entegre ederek eyleme geçirmenin zamanı geldi. ML tahmine dayalı bakım yazılımınızın özelliklerine bağlı olarak çeşitli dağıtım seçenekleriniz vardır.

• Bulut uygulaması: Bulutta depolanan büyük miktarda veriyle ilgileniyorsanız, bulut tabanlı dağıtımı tercih edin. ML algoritmalarını doğrudan bulutta çalıştırarak, prognostik ve sağlık izleme amacıyla yerel makineler ile bulut arasında veri aktarma ihtiyacını ortadan kaldırırsınız. Bu, bakım sürecini kolaylaştırır ve verimliliği artırır.
• Edge uygulaması: Alternatif olarak, algoritmayı ekipmana daha yakın olan gömülü cihazlarda çalıştırabilirsiniz. Bu yaklaşım, herhangi bir gecikme olmaksızın ekipman sağlığıyla ilgili anında güncelleme ve bildirim yapılmasına olanak tanır.
• Hibrit uygulama: Ayrıca bulut ve uç kombinasyonunu da tercih edebilirsiniz. Ön işleme ve özellik çıkarma için gömülü cihazları kullanın ve tahmine dayalı modeli bulutta çalıştırın. Bu şekilde, her iki dünyanın da en iyisini elde edersiniz; uç dağıtım ve bulut tabanlı işlem gücüyle ilişkili verimlilik. Sürekli çalışmanın büyük miktarda veri ürettiği, bant genişliği ve maliyet sınırlamaları nedeniyle yerleşik depolama veya iletimi zorlaştırdığı petrol sondajları veya uçak motorları gibi sistemler için özellikle iyi çalışır.

Yolda Çözülmesi Gereken Zorluklar

Yapay zekaya dayalı bir kestirimci bakım çözümünün uygulanması bazı zorlukları beraberinde getirebilir. Bazı yaygın engeller aşağıdakileri içerir.

• Eski ekipmanlar: Eski veya uyumsuz ekipmanlara bağlanmak ve bunlardan veri toplamak zor olabilir. Gerekli verileri toplamak için sensörlerin yenilenmesi veya IoT ağ geçitlerinin kullanılması gerekli olabilir.
• Doğru parametrelerin belirlenmesi: Her bir ekipman parçası için izlenecek en ilgili parametrelerin belirlenmesi çok önemlidir. Bu, doğru tahminlerin yapılabilmesi için makinenin ve arıza modlarının derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.
• Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Veri kalitesinin ve kullanılabilirliğinin sağlanması, doğru tahminler için kritik öneme sahiptir. Eksik veya güvenilmez veriler yanlış bakım kararlarına yol açabilir. Veri yönetişimi uygulamalarının oluşturulması ve veri altyapısına yatırım yapılması bu zorluğun üstesinden gelmenin temel adımlarıdır.

Son sözler

Yapay zeka odaklı tahmine dayalı bakım, ekipman ağırlıklı veya ekipmana bağımlı endüstrilerde faaliyet gösteren şirketler için oyunun kurallarını değiştiren bir fırsat sunuyor. Kuruluşlar, bakım konusunda proaktif yaklaşımı benimseyerek arıza süresini önemli ölçüde azaltabilir, bakım maliyetlerini optimize edebilir ve operasyonel verimliliği artırabilir.

Kullanıma hazır yazılımı özelleştirerek veya sıfırdan özel bir çözüm oluşturarak, ML öngörücü bakım, ekipmanınızın tüm potansiyelini açığa çıkarmanıza yardımcı olabilir.

ML öngörücü bakım olanaklarını keşfetmek ve şirketinizi yeni boyutlara taşıyacak bilinçli kararlar almak için ekibimizle iletişime geçin.

Bu makale ilk olarak itrex web sitesinde yayınlanmıştır.