Trong các ngành công nghiệp, các công ty có truyền thống dựa vào việc bảo trì theo lịch trình. Việc xem xét các bộ phận bên trong của máy móc theo những khoảng thời gian đã định sẽ giúp chúng tiếp tục hoạt động. Nhưng đó có thực sự là cách tiết kiệm chi phí nhất để cắt giảm thời gian ngừng hoạt động không mong muốn? Không thực sự. Nhiều nghiên cứu liên quan đến tuổi tác, trong khi 80% xảy ra ngẫu nhiên. cho thấy chỉ có 20% lỗi thiết bị Với việc các doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực đang bắt đầu hướng tới mọi thứ liên quan đến AI, việc bảo trì dự đoán bằng máy học đã trở thành tâm điểm chú ý. Dự kiến các vấn đề về thiết bị trước khi chúng xảy ra và thực hiện bảo trì chính xác khi cần thiết hứa hẹn tiết kiệm chi phí và cải thiện năng suất. Một nghiên cứu do CXP Group thực hiện cho biết trên thực tế, 90% nhà sản xuất áp dụng bảo trì dự đoán dựa trên máy học đã tìm cách cắt giảm thời gian sửa chữa và thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi chia sẻ kinh nghiệm của mình về , tìm hiểu sâu hơn về các hệ thống bảo trì dự đoán, chia sẻ những câu chuyện thành công để lấy cảm hứng và đề cập đến những thách thức khi áp dụng các giải pháp bảo trì dự đoán AI. tư vấn phần mềm AI Điều đầu tiên Đầu tiên: Bảo trì dự đoán là gì? Bảo trì dự đoán là một cách tiếp cận chủ động để bảo trì thiết bị sử dụng công nghệ học máy để thấy trước những hư hỏng có thể xảy ra. Điều này, đến lượt nó, giúp ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Hãy coi nó giống như việc thiết bị của bạn nói chuyện, cho bạn biết chính xác khi nào nó cần được chú ý, ngay trước khi có sự cố xảy ra. Hệ thống bảo trì dự đoán hoạt động giống như một nhóm thanh tra viên theo dõi thiết bị của bạn 24/7, thu thập và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực. Những “người thanh tra” này có thể phát hiện những điểm bất thường và kiểu mẫu nhỏ nhất mà mắt người không thể nhận ra, cảnh báo bạn về những thất bại tiềm ẩn trước khi chúng trở thành những vấn đề khiến bạn đau đầu. Bây giờ, chúng ta hãy xem một ví dụ để xem khái niệm này hoạt động như thế nào trong thực tế. Hãy tưởng tượng một nhà máy sản xuất dựa vào đội robot công nghiệp để duy trì hoạt động. Theo truyền thống, việc bảo trì những robot này được lên kế hoạch theo những khoảng thời gian cố định hoặc tệ hơn là khi sự cố thực sự xảy ra, gây ra thời gian ngừng hoạt động và tổn thất tài chính. Với bảo trì dự đoán bằng máy học, thiết bị sẽ được giám sát liên tục với sự trợ giúp của các cảm biến . Dữ liệu được thu thập có thể bao gồm nhiệt độ, độ rung, mức tiêu thụ điện năng và các số liệu khác. được gắn vào máy một cách chiến lược Tất cả dữ liệu này sau đó được gửi đến bộ não của hệ thống được hỗ trợ bởi thuật toán học máy. Dựa trên dữ liệu hư hỏng lịch sử, lịch sử sửa chữa, các yếu tố môi trường và số liệu hiệu suất được thu thập trong thời gian thực, bộ não tìm kiếm các mẫu có thể báo hiệu sự cố sắp xảy ra. Được trang bị những hiểu biết có giá trị này, nhóm bảo trì của bạn có thể tham gia, thực hiện các sửa chữa cần thiết và ngăn chặn sự cố sắp xảy ra. Tất cả điều đó với thời gian ngừng hoạt động tối thiểu và không có sự gián đoạn tốn kém. Và đây chính xác là nơi bắt nguồn tiềm năng tiết kiệm chi phí của việc bảo trì dự đoán bằng máy học. Do tính chất chủ động của nó, bạn có thể tập trung nỗ lực và ngân sách của mình vào thiết bị thực sự cần được quan tâm — thay vì lãng phí nguồn lực vào việc cung cấp thiết bị hoàn toàn tốt. Mặt khác, với sức mạnh của tầm nhìn xa, bạn có thể hành động trước khi vấn đề leo thang, đảm bảo rằng thiết bị của bạn hoạt động ở hiệu suất cao nhất trong thời gian dài hơn. Các trường hợp sử dụng bảo trì dự đoán AI trên các lĩnh vực Bảo trì dự đoán dựa trên AI đang thay đổi căn bản cách thức hoạt động của các ngành công nghiệp phụ thuộc vào thiết bị. Dưới đây, chúng tôi đưa ra các ví dụ cho thấy tác động mà việc bảo trì dự đoán có thể mang lại. Chế tạo Trong sản xuất theo quy trình và riêng biệt, bảo trì dự đoán bằng AI tỏ ra vô giá đối với nhiều loại thiết bị, bao gồm máy phay, máy ép thủy lực, hệ thống băng tải, cánh tay robot và các thiết bị khác. Hãy xem xét các máy phay định hình nguyên liệu thô thành các bộ phận chính xác. Việc trang bị cho các máy này cảm biến rung và phân tích chỉ số cảm biến dựa trên dữ liệu lỗi lịch sử có thể giúp phát hiện độ lệch và dấu hiệu mòn trong trục chính của máy. Và theo dõi nhiệt độ, bạn có thể nhận thấy các dấu hiệu quá nhiệt báo hiệu rằng có thể đang xảy ra sự cố. Sức mạnh của việc bảo trì dự đoán dựa trên máy học không dừng lại ở đó. Máy ép thủy lực có thể được theo dõi để phát hiện tắc nghẽn và rò rỉ gửi tín hiệu về sự cố. Ngoài ra, thông qua việc giám sát nhiệt độ liên tục, các giải pháp bảo trì dự đoán có thể phát hiện các dấu hiệu quá nhiệt, báo động đỏ cho các vấn đề sắp xảy ra trong hệ thống thủy lực. Và với khả năng đếm chu kỳ, hoạt động bảo trì dự đoán bằng máy học có thể dự đoán chính xác khi nào các thành phần cụ thể có thể cần được chú ý, cho phép can thiệp bảo trì kịp thời và ngăn ngừa các sự cố có thể xảy ra. Khi nói đến băng tải, phần mềm bảo trì dự đoán có thể đo độ căng của đai để ngăn ngừa mài mòn sớm. Và bằng cách giám sát tải động cơ, nó có thể đảm bảo hiệu quả và phát hiện bất kỳ dấu hiệu rắc rối nào có thể gây ra thời gian ngừng hoạt động không mong muốn. Trong số các nhà sản xuất sử dụng bảo trì dự đoán có Mercer Celgar, một trong những nhà sản xuất bột giấy và gỗ nguyên khối lớn nhất. Bảo trì dự đoán đã trở thành một phần quan trọng trong chiến lược sản xuất của công ty. Sau khi khám phá nhiều lựa chọn khác nhau, Mercer Celgar đã triển khai giải pháp bảo trì dự đoán sẵn có. Phần mềm hỗ trợ AI này được tích hợp liền mạch với hệ thống CMMS mới của họ, thay thế phần mềm chẩn đoán tình trạng máy tự động trước đây. Thông qua ba chương trình thí điểm, việc triển khai đã mang lại những hiểu biết và bài học quý giá. Với nền tảng bảo trì dự đoán dựa trên AI được áp dụng, Mercer Celgar đã có được khả năng giám sát nhiều dây chuyền sản xuất và nhận được các báo cáo riêng lẻ cho từng loại máy trong một nền tảng duy nhất. Điều này cho phép họ theo dõi và so sánh hiệu suất, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết ban đầu cho nhóm bảo trì về các sự cố và lỗi có thể xảy ra. Việc triển khai đã thay đổi hoạt động của Mercer Celgar, tạo ra các vai trò công việc cụ thể và tập trung dữ liệu hiệu suất máy từ nhiều nguồn vào một nền tảng. Kết quả là, họ có một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất về hiệu suất của máy, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát và xử lý dữ liệu hiệu quả trên quy mô lớn. ô tô Ngành công nghiệp ô tô phụ thuộc rất nhiều vào hoạt động bảo trì dự đoán dựa trên máy học để nâng cao độ tin cậy và giảm chi phí bảo hành. Ví dụ, bằng cách giám sát dữ liệu cảm biến từ các phương tiện tại hiện trường, các nhà sản xuất ô tô có thể phát hiện các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở thành lỗi nghiêm trọng. Hãy xem xét một đội xe tải giao hàng. Thông qua việc giám sát liên tục hiệu suất động cơ, tình trạng lốp và hiệu quả sử dụng nhiên liệu, bảo trì dự đoán cho phép các công ty tối ưu hóa lịch bảo trì, ngăn ngừa sự cố và kéo dài tuổi thọ của xe. Một số công ty ô tô đã chuyển sang bảo trì dự đoán để đoán trước các cơ hội bảo trì và giữ chân khách hàng, khuyến khích họ tìm kiếm dịch vụ bảo trì từ mạng lưới chính thức của nhà sản xuất ô tô. Một công ty như vậy là Opel, công ty đã trang bị cho phương tiện của mình một công cụ nhằm phân tích dữ liệu lịch sử để đề xuất lịch trình kiểm tra tối ưu. bảo trì dự đoán Vì mục tiêu chính của việc triển khai hệ thống là cải thiện khả năng giữ chân khách hàng nên hệ thống sẽ thông báo cho người lái xe khi đến hạn bảo trì và sắp xếp các cuộc hẹn với mạng lưới chính thức của Opel, ngăn cản khách hàng chuyển sang thợ sửa chữa bên thứ ba. Chăm sóc sức khỏe Bảo trì dự đoán bằng máy học đang cách mạng hóa ngành chăm sóc sức khỏe, đảm bảo hoạt động trơn tru của các thiết bị y tế quan trọng. Hãy hình dung một máy MRI trong bệnh viện. Bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến, bao gồm nhiệt độ, áp suất và cường độ trường điện từ, các thuật toán bảo trì dự đoán , sai lệch và các mẫu biểu thị các vấn đề tiềm ẩn. có thể phát hiện những điểm bất thường Sau đó, các bệnh viện có thể chủ động lên lịch các hoạt động bảo trì trong thời gian nhu cầu thấp, giảm thiểu sự gián đoạn trong việc chăm sóc bệnh nhân. Cách tiếp cận này giúp cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị và nâng cao kết quả của bệnh nhân. Một tổ chức chăm sóc sức khỏe áp dụng cách tiếp cận như vậy là Phòng khám Kiểm tra Sức khỏe Kashiwa. Họ đã hợp tác với Hitachi để triển khai hệ thống bảo trì dự đoán nhằm ngăn ngừa lỗi máy MRI. Đối tác công nghệ đã phân tích dữ liệu cảm biến trong ba năm từ 100 hệ thống MRI và tạo ra cơ chế điều tra các nguyên nhân dẫn đến lỗi thiết bị. Sau đó, học máy đã giúp xác định trạng thái hoạt động bình thường, thấy trước những bất thường và phát hiện những thay đổi dẫn đến thất bại. Kết quả là tổ chức . đã giảm 16,3% thời gian ngừng hoạt động của máy MRI Dâu khi Ngành dầu khí, nổi tiếng với các thiết bị phức tạp và đắt tiền, được hưởng lợi rất nhiều từ hoạt động bảo trì dự đoán dựa trên máy học. Hãy tưởng tượng một giàn khoan ngoài khơi có nhiều máy bơm, máy nén và tua-bin. Thông qua việc giám sát liên tục các thông số như áp suất, nhiệt độ và tốc độ dòng chảy, các thuật toán bảo trì dự đoán có thể phát hiện những điểm bất thường và dự đoán các lỗi sắp xảy ra. Bằng cách áp dụng cách tiếp cận chủ động, các công ty có thể tránh được việc ngừng hoạt động ngoài kế hoạch tốn kém, tối ưu hóa hiệu suất thiết bị và đảm bảo an toàn cho nhân viên. Aramco, công ty hàng đầu trong ngành sản xuất, đã để ngăn chặn sự ăn mòn, đóng cặn và các hư hỏng khác đối với thiết bị và đường ống do lượng nước dư thừa chảy ra từ các giếng cùng với dầu và khí đốt. khai thác sức mạnh của bảo trì dự đoán Sau khi triển khai máy đo lưu lượng được hỗ trợ bởi AI, công ty đã có được thông tin chi tiết theo thời gian thực về lưu lượng nước trong giếng. Đồng hồ này sử dụng mô hình song sinh kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI để dự đoán dòng chảy trong đường ống và sau đó so sánh nó với các phép đo thực tế. Quá trình này cho phép đồng hồ tự động điều chỉnh trong các điều kiện hoạt động khác nhau, giảm thiểu đáng kể yêu cầu hiệu chuẩn lại. Làm thế nào để xây dựng một giải pháp bảo trì dự đoán? Khi áp dụng các giải pháp bảo trì dự đoán dựa trên máy học, các tổ chức phải đối mặt với quyết định: lựa chọn phần mềm có sẵn hoặc đầu tư vào giải pháp được xây dựng tùy chỉnh. Mỗi cách tiếp cận đều có những ưu điểm và cân nhắc riêng biệt, đồng thời việc lựa chọn phụ thuộc vào một số tiêu chí: : Phần mềm có sẵn (ví dụ: IBM Maximo, Microsoft Azure IoT Suite, GE Predix, PTC ThingWorx, Siemens MindSphere và các phần mềm khác) thường có chi phí trả trước thấp hơn, trong khi việc xây dựng một giải pháp tùy chỉnh có thể đòi hỏi mức đầu tư ban đầu cao hơn . Các công ty có ngân sách hạn chế có thể thấy phần mềm có sẵn hấp dẫn hơn, trong khi những công ty có nguồn lực đáng kể có thể nghiêng về các giải pháp tùy chỉnh cho chức năng phù hợp. Ngân sách hiện có : Phần mềm có sẵn có thể được triển khai nhanh chóng vì nó được xây dựng và thử nghiệm trước. Ngược lại, việc phát triển một giải pháp tùy chỉnh có thể mất nhiều thời gian hơn, tùy thuộc vào mức độ phức tạp và phạm vi của dự án. Thời gian triển khai : Các ngành khác nhau thường có nhu cầu và quy trình làm việc riêng đòi hỏi các giải pháp bảo trì dự đoán có các tính năng cụ thể. Phần mềm có sẵn không hoàn toàn phù hợp với các yêu cầu này và cần được tùy chỉnh. Yêu cầu dành riêng cho từng ngành Vì vậy, những doanh nghiệp có nhu cầu chuyên môn cao hoặc những doanh nghiệp đang tìm kiếm lợi thế cạnh tranh thông qua các giải pháp được thiết kế riêng có thể thích đi theo con đường tùy chỉnh. : Việc tích hợp phần mềm bảo trì dự đoán với các hệ thống và thiết bị hiện có là rất quan trọng để hoạt động liền mạch. Cơ sở hạ tầng và tích hợp hiện có Các giải pháp sẵn có có thể mang lại khả năng tương thích tốt hơn với một số lượng hạn chế các thiết bị hoặc công nghệ phổ biến, trong khi các giải pháp tùy chỉnh có thể được điều chỉnh chính xác để phù hợp với cơ sở hạ tầng đã thiết lập của tổ chức. : Khi các doanh nghiệp phát triển và mở rộng, nhu cầu bảo trì dự đoán của họ có thể phát triển. Phần mềm có sẵn có thể cung cấp các tùy chọn có thể mở rộng để thích ứng với các yêu cầu thay đổi. Khi được thiết kế phù hợp, các giải pháp tùy chỉnh cũng có thể mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt, nhưng điều này có thể đòi hỏi nỗ lực phát triển bổ sung. Khả năng mở rộng : Phần mềm có sẵn thường đi kèm với sự hỗ trợ do nhà cung cấp cung cấp và cập nhật thường xuyên, đảm bảo giải pháp luôn được cập nhật. Các giải pháp tùy chỉnh có thể yêu cầu nỗ lực hỗ trợ và bảo trì liên tục để đảm bảo chức năng liên tục. Hỗ trợ và cập nhật Xây dựng giải pháp bảo trì dự đoán dựa trên AI từ đầu Xây dựng giải pháp bảo trì dự đoán dựa trên máy học tùy chỉnh ngay từ đầu mang lại sự linh hoạt tối đa và cho phép bạn điều chỉnh hệ thống một cách chính xác theo nhu cầu riêng của mình. Tuy nhiên, phần mềm tùy chỉnh hiếm khi được tùy chỉnh hoàn toàn. Có một số thư viện và khung mã nguồn mở (ví dụ: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost, v.v.), SDK và API (ví dụ: AWS SDK, Azure SDK, Google Cloud SDK, IBM Watson SDK, ThingWorx SDK, v.v.), cũng như các dịch vụ máy học được quản lý toàn phần bao gồm các mô hình được đào tạo trước (ví dụ: Amazon SageMaker, Azure Stream Analytics) giúp tăng tốc và đơn giản hóa quy trình phát triển các giải pháp bảo trì dự đoán tùy chỉnh. Dưới đây, chúng tôi chia sẻ kinh nghiệm hoạt động với tư cách là một và giải thích quá trình phát triển phần mềm bảo trì dự đoán dựa trên AI có thể diễn ra như thế nào. công ty tư vấn ML Bảo trì dự đoán là một nhiệm vụ có thể được chia thành hai nhiệm vụ phụ: giám sát tình trạng và phân tích dự đoán. Vì vậy, việc tạo ra một giải pháp bảo trì dự đoán về cơ bản tập trung vào việc đào tạo mô hình phát hiện và mô hình dự đoán, đồng thời tích hợp chúng vào một giải pháp chính thức. Để huấn luyện các mô hình như vậy, bạn thực hiện các bước sau: Thu thập dữ liệu Khi tạo thuật toán bảo trì dự đoán, bước đầu tiên là thu thập đủ dữ liệu để huấn luyện các mô hình. Các loại dữ liệu cần thu thập span: Dữ liệu cảm biến cung cấp cái nhìn sâu sắc theo thời gian thực về tình trạng và hiệu suất của máy móc. Nó bao gồm thông tin chuỗi thời gian được thu thập từ tất cả các loại cảm biến (ví dụ: nhiệt độ, áp suất, độ rung, điện áp, tiếng ồn, v.v.) được gắn vào máy. Dữ liệu lỗi bao gồm thông tin về các lỗi thiết bị trong quá khứ, bao gồm ngày, giờ và tính chất của lỗi. Hồ sơ bảo trì, báo cáo dịch vụ, lệnh sản xuất và các tài liệu khác liên quan đến lịch sử bảo trì thiết bị. Dữ liệu vận hành thu thập thông tin về trạng thái vận hành của máy, bao gồm thời gian bắt đầu và dừng, tốc độ sản xuất, công suất và kiểu sử dụng. Dữ liệu môi trường bao gồm các yếu tố như nhiệt độ môi trường, độ ẩm và các điều kiện bên ngoài khác có thể ảnh hưởng đến tình trạng của thiết bị. Dữ liệu liên quan khác có thể cung cấp thêm thông tin chi tiết về các kiểu hư hỏng, chẳng hạn như dữ liệu về mức tiêu thụ năng lượng hoặc chi phí bảo trì. Xử lí dữ liệu Xử lý trước dữ liệu là một bước thiết yếu trong việc xây dựng giải pháp bảo trì dự đoán tùy chỉnh dựa trên AI. Nó liên quan đến một loạt các kỹ thuật, từ xử lý các giá trị còn thiếu đến loại bỏ các giá trị ngoại lệ và hơn thế nữa. Việc lựa chọn các kỹ thuật xử lý thích hợp phụ thuộc vào đặc điểm dữ liệu của bạn, trong khi chìa khóa để thực hiện thành công là hiểu biết về máy móc của bạn. Giả sử bạn có dữ liệu rung động ồn ào. Biết dải tần chứa các dấu hiệu lỗi có thể hướng dẫn bạn chọn chiến lược tiền xử lý tối ưu. Kỹ thuật tính năng Kỹ thuật tính năng có nghĩa là chuyển đổi dữ liệu thô thành các tính năng giúp phân biệt giữa hành vi bình thường và hành vi bị lỗi. Mục tiêu là trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu, giúp các thuật toán học máy dễ dàng xác định các mẫu và mối quan hệ hơn. Ví dụ: bạn có thể theo dõi tình trạng của hộp số bằng dữ liệu rung. Trục trặc của hộp số dẫn đến thay đổi tần số và cường độ rung. Do đó, tần số và cường độ cao nhất có thể được sử dụng để theo dõi tình trạng hộp số. Một số kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong phạm vi kỹ thuật tính năng: Tổng hợp: Việc kết hợp nhiều điểm dữ liệu thô để tạo ra các tính năng tổng hợp có thể cung cấp cái nhìn ở cấp độ cao hơn về hoạt động của thiết bị. Phân tích dựa trên thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian thường chứa các mẫu thời gian có giá trị. Việc tạo các đặc điểm dựa trên thời gian như thời gian trong ngày, ngày trong tuần hoặc các mẫu theo mùa có thể giúp mô hình nắm bắt được các hành vi định kỳ. Phân tích tín hiệu: Áp dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu có thể giúp trích xuất các thành phần tần số hoặc phát hiện các mẫu trong dữ liệu chuỗi thời gian. Phân tích tương quan: Đánh giá dữ liệu nào tác động nhiều nhất đến độ chính xác của dự đoán và loại bỏ những điểm dữ liệu ít quan trọng hơn khi đào tạo mô hình khỏi tập dữ liệu giúp giảm thời gian đào tạo chúng. Kỹ thuật trích xuất tính năng dành riêng cho miền: Trong một số trường hợp, kiến thức về miền có thể dẫn đến chuyển đổi tính năng chuyên biệt. Ví dụ, đối với thiết bị quay, các tính năng dựa trên phân tích thứ tự rung có thể hữu ích. Kỹ thuật tính năng có thể là một quá trình bao gồm nhiều lần lặp lại. Người ta thường quay lại bước này sau vòng đào tạo ban đầu và thử nghiệm mô hình dự đoán để có hiệu suất tối ưu. Lựa chọn và đào tạo mô hình Bước tiếp theo, bạn chọn một mô hình học máy tối ưu và huấn luyện nó dựa trên dữ liệu đã thu thập. Lựa chọn mô hình Việc chọn thuật toán học máy hoặc mô hình dự đoán phù hợp là điều cần thiết cho trường hợp sử dụng bảo trì dự đoán cụ thể của bạn. Các mô hình khác nhau có điểm mạnh và điểm yếu khác nhau và việc lựa chọn phụ thuộc vào các yếu tố như bản chất của dữ liệu, mức độ phức tạp của vấn đề và mức độ diễn giải mong muốn. Các mô hình thường được sử dụng để bảo trì dự đoán bao gồm: Hồi quy logistic: Thích hợp cho các vấn đề phân loại nhị phân, chẳng hạn như dự đoán liệu một thiết bị có bị lỗi hay không. Cây quyết định: Hiệu quả để xử lý cả dữ liệu phân loại và dữ liệu số; có thể nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các tính năng. Rừng ngẫu nhiên: Một phương pháp tổng hợp kết hợp nhiều cây quyết định để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy. Máy vectơ hỗ trợ (SVM): Hữu ích cho các tác vụ phân loại, đặc biệt khi xử lý dữ liệu nhiều chiều. Đào tạo người mẫu Đào tạo mô hình bao gồm việc sử dụng dữ liệu lịch sử để dạy mô hình bảo trì dự đoán học máy nhằm nhận biết các mô hình và mối quan hệ giữa các tính năng và biến mục tiêu, chẳng hạn như lỗi thiết bị. Tập dữ liệu được chia thành hai phần: tập huấn luyện và tập kiểm tra. Mô hình học từ dữ liệu huấn luyện và có khả năng đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu mà nó xác định được trong quá trình huấn luyện. Sau khi được đào tạo, mô hình sẽ được đưa vào thử nghiệm trên tập dữ liệu thử nghiệm. Xác thực mô hình là một bước quan trọng để đánh giá mô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu không nhìn thấy được và ước tính khả năng dự đoán của nó. Tích hợp và triển khai Khi bạn đã xác định được mô hình phù hợp, huấn luyện mô hình và tạo ra các dự đoán chính xác, đã đến lúc đưa mô hình đó vào hoạt động bằng cách tích hợp nó vào hệ thống của bạn. Tùy thuộc vào đặc điểm cụ thể của phần mềm bảo trì dự đoán máy học, bạn có một số tùy chọn triển khai: Triển khai trên đám mây: Chọn triển khai dựa trên đám mây nếu bạn đang xử lý khối lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trên đám mây. Bằng cách chạy các thuật toán học máy trực tiếp trên đám mây, bạn loại bỏ nhu cầu truyền dữ liệu qua lại giữa các máy cục bộ và đám mây để tiên lượng và theo dõi sức khỏe. Điều này hợp lý hóa quá trình bảo trì và nâng cao hiệu quả. : Ngoài ra, bạn có thể chạy thuật toán trên các thiết bị nhúng nằm gần thiết bị hơn. Cách tiếp cận này cho phép cập nhật và thông báo ngay lập tức về tình trạng thiết bị mà không có bất kỳ sự chậm trễ nào. Triển khai biên Triển khai kết hợp: Bạn cũng có thể kết hợp giữa đám mây và biên. để xử lý trước và trích xuất tính năng cũng như chạy mô hình dự đoán trên đám mây. Bằng cách này, bạn sẽ tận dụng được cả hai thế giới — hiệu quả liên quan đến việc triển khai ở biên và sức mạnh xử lý dựa trên đám mây. Sử dụng các thiết bị nhúng Nó hoạt động đặc biệt hiệu quả đối với các hệ thống như máy khoan dầu hoặc động cơ máy bay, nơi hoạt động liên tục tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, khiến việc lưu trữ hoặc truyền tải trên máy bay trở nên khó khăn do hạn chế về băng thông và chi phí. Những thách thức cần giải quyết trên đường đi Việc triển khai giải pháp bảo trì dự đoán bằng AI có thể gặp phải một số thách thức nhất định. Một số trở ngại phổ biến bao gồm: Thiết bị cũ: Việc kết nối và thu thập dữ liệu từ thiết bị cũ hơn hoặc không tương thích có thể là một thách thức. Có thể cần trang bị thêm cảm biến hoặc sử dụng cổng IoT để thu thập dữ liệu cần thiết. Thiết lập các thông số chính xác: Việc xác định các thông số phù hợp nhất để giám sát cho từng thiết bị là rất quan trọng. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về máy móc và các dạng hư hỏng của nó để đảm bảo dự đoán chính xác. Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Đảm bảo chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu là rất quan trọng để dự đoán chính xác. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy có thể dẫn đến các quyết định bảo trì không chính xác. Thiết lập các biện pháp quản trị dữ liệu và đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu là những bước cần thiết để vượt qua thách thức này. Tóm lại Bảo trì dự đoán dựa trên AI mang đến cơ hội thay đổi cuộc chơi cho các công ty hoạt động trong các ngành sử dụng nhiều thiết bị hoặc phụ thuộc vào thiết bị. Bằng cách áp dụng phương pháp bảo trì chủ động, các tổ chức có thể giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động, tối ưu hóa chi phí bảo trì và nâng cao hiệu quả hoạt động. Cho dù bằng cách tùy chỉnh phần mềm có sẵn hay xây dựng giải pháp tùy chỉnh từ đầu, việc bảo trì dự đoán bằng máy học có thể giúp bạn phát huy hết tiềm năng của thiết bị. để khám phá các khả năng bảo trì dự đoán bằng máy học và đưa ra những quyết định sáng suốt sẽ đưa công ty của bạn lên những tầm cao mới. Hãy liên hệ với nhóm của chúng tôi
