Предсказание поломок

Технологическое решение
DATALYTICA

Почему важно прогнозировать поломки?

Своевременное прогнозирование неисправностей и поломок оборудования позволяет провести техническое обслуживание и ремонт, а также избежать полного отказа и нежелательных затрат на ремонт и замену оборудования. Последующие финансовые потери могут быть не только прямыми, но и косвенными - утрата доверия клиентов и ухудшение имиджа могут вызывать долгосрочное снижение прибыли и отток клиентов. Использование предиктивной аналитики для предсказания поломок позволяет избежать подобных проблем.

Предиктивная модель отвечает на два вопроса: что сломается и когда сломается. Прогноз отказа оборудования осуществляется как на основе накопленных данных, так и данных, поступающих в режиме реального времени.

Этапы построения предиктивной модели

1
Сбор данных
2
Очистка от шума
(PCA, autoencolder)
3
Создание признаков
4
Балансировка модели
(upsampling, SMOTE)
5
Обучение модели
6
Валидация модели
7
Формирование прогнозов

Исходные данные для прогноза

Чем больше источников данных используется для поиска зависимостей, тем выше качество прогноза сбоев. «Полезный сигнал» может оказаться в самых неожиданных источниках.

Особенности задачи предсказания поломок

Сильный дисбаланс между положительными и отрицательными примерами

Много неинформативных данных с датчиков (все значения отсутствуют или всегда одно и то же значение)

Данные имеют высокую размерность, но разряжены

Что и чем прогнозировать?
Сколько времени осталось
до поломки?
  • Линейная регрессия
  • Градиентный бустинг на решающих деревьях — регрессия
  • Нейронные сети, глубокое обучение
Классификация (cломается /не сломается) на временном окне
  • Логистическая регрессия
  • Градиентный бустинг на решающих деревьях — классификация
  • Нейронные сети, глубокое обучение

Преимущества моделей с глубоким обучением

Работают с временными последовательностями
Могут запоминать и обобщать множество паттернов
Легко масштабируются
Не требовательны к отбору признаков
Хотите точно предсказывать
поломки на вашем предприятии?
Свяжитесь с нами прямо сейчас!