Модели прогнозирования неисправностей, которые глубоко анализируют рабочие данные оборудования для прогнозирования потенциальных рисков отказов, становятся ключевым инструментом в промышленной и технологической областях, тем самым реализуя переход от пассивного обслуживания к активному техническому обслуживанию. Эта модель может не только значительно сократить экономические потери, вызванные неожиданными простоями, но также оптимизировать запасы запасных частей и продлить срок службы активов. Это также основной компонент интеллектуального производства и обеспечения надежности.
В чем заключается основной принцип модели прогнозирования неисправностей?
Суть модели прогнозирования неисправностей заключается в использовании данных для выявления перехода оборудования от исправного состояния к состоянию отказа. Это не простой пороговый сигнал тревоги, а основанный на исторических данных эксплуатации, записях технического обслуживания и случаях сбоев, позволяющий построить цифровую модель, которая может отображать процесс ухудшения работоспособности оборудования. Эта модель постоянно изучает тонкие различия между нормальным и ненормальным режимами.
В ходе конкретного процесса реализации модель будет постоянно «отслеживать» различные параметры, такие как вибрация, температура, давление, ток и т. д., от сети, состоящей из датчиков. С помощью многих методов, таких как временной анализ и спектральный анализ, модель может выявить слабые характеристические сигналы, которые отражают ранние отказы, такие как ранний износ подшипников или медленное ухудшение изоляции. Точность его прогнозов во многом зависит от качества и полноты данных и выбора алгоритмов.
Каковы основные типы моделей прогнозирования неисправностей?
В настоящее время основные модели можно грубо разделить на три категории: модели, основанные на физических моделях, модели, основанные на данных, и модели, основанные на гибридных моделях. Прогнозы, основанные на физических моделях, основаны на особенно глубоком понимании механизмов отказа оборудования для создания точных математических уравнений, а затем их использования для моделирования процесса физической деградации. Такой метод обладает хорошей интерпретируемостью, но его конструкция сложна и дорогостояща.
В настоящее время наиболее широко используемая модель основана на моделях, управляемых данными, которые не связаны с внутренними физическими принципами, а непосредственно извлекают правила из данных. Общие методы включают алгоритмы машинного обучения, такие как случайные леса и машины опорных векторов, а также глубокое обучение, такое как рекуррентные нейронные сети (RNN). Они хорошо справляются с обработкой многомерных нелинейных данных, но требуют большого количества исторических данных для обучения.
Как построить эффективную модель прогнозирования отказов
Процесс построения начинается с четких бизнес-целей и оценки данных. Во-первых, необходимо определить, является ли объектом прогнозирования конкретный компонент или вся система в целом, а также ожидаемое временное окно прогнозирования. Затем необходимо систематически собирать и интегрировать соответствующие источники данных, которые включают статическую информацию об оборудовании, динамические рабочие параметры, данные об окружающей среде и записи заказов на техническое обслуживание. Качество данных напрямую играет решающую роль в потолке модели.
Следующим шагом является проектирование функций и разработка модели. Особенно важно извлекать функции с прогнозной ценностью из исходных данных. Возьмите статистические показатели, характеристики частотной области, временные закономерности и т. д. в качестве примеров, а затем выберите подходящие алгоритмы для обучения и проверки. Модель должна быть протестирована на независимом наборе данных, содержащем известные события сбоев, чтобы оценить ее точность, полноту и другие важные показатели, чтобы гарантировать ее надежность в практическом применении.
Как развернуть и применить модели прогнозирования неисправностей на практике
Предоставление модели для использования — это не просто размещение модели в сети и последующее завершение работы. На самом деле это систематический проект, включающий множество аспектов. Вообще говоря, эти обученные модели будут интегрированы в существующие платформы мониторинга или системы управления эффективностью активов. Что касается метода развертывания, его можно выполнить в облаке, чтобы облегчить централизованное управление и инновации в алгоритмах; его также можно развернуть на терминальном устройстве и выполнять рассуждения в реальном времени на стороне устройства, чтобы уменьшить задержку. Предоставление услуг по закупкам слаботочных интеллектуальных продуктов по всему миру!
После ввода модели в эксплуатацию необходимо создать механизм непрерывного мониторинга и обратной связи. Необходимо осуществлять постоянное отслеживание степени соответствия результатов прогнозирования модели фактическому возникновению неисправности и использовать эти данные в качестве параметра. При возникновении ложноположительных или ложноотрицательных результатов необходимо проанализировать и изучить причины, и, скорее всего, будет инициирован конкретный процесс переобучения модели. В то же время результаты прогнозирования модели должны быть связаны и эффективно взаимодействовать с системой заказов на техническое обслуживание и системой инвентаризации запасных частей, чтобы эффективно сформировать полный замкнутый цикл «прогностического обслуживания». ,.
Каковы общие проблемы при реализации прогнозирования отказов?
Первая проблема, которая несет на себе основной удар, — это проблемы с данными. Многие компании сталкиваются с ситуацией «островков данных», а также с проблемой отсутствия или неполного аннотирования исторических данных. Отсутствие высококачественных выборочных данных о неисправностях является огромным препятствием для обучения моделей. Кроме того, необоснованное расположение датчиков приводит к тому, что данные не отражают реальное состояние или возникает задержка в передаче и хранении данных, что влияет на своевременность модели.
Проблемы, с которыми сталкиваются технологии, значительны, и проблемы, с которыми сталкивается управление затратами, столь же значительны. Талантов в области алгоритмов не хватает, а трансформация ИТ-инфраструктуры требует больших инвестиций. После того, как модель построена, важно, чтобы обслуживающий персонал понимал прогнозы модели и доверял ей, а также изменил свою обычную рабочую привычку «чинить ее, если она сломается». Это создает трудности управления, а сама модель имеет риск «дрейфа», то есть после модификации оборудования или изменения условий эксплуатации исходная модель может стать недействительной.
Какова будущая тенденция развития технологии прогнозирования неисправностей?
Будущая тенденция будет больше сосредоточена на интеллекте и популяризации моделей. Во-первых, с помощью глубокого обучения и трансферного обучения он может быстро адаптироваться к новым устройствам с недостаточным количеством данных, полагаясь на знания, полученные на том же устройстве. Во-вторых, такие технологии, как федеративное обучение, могут агрегировать данные от нескольких сторон для обучения более мощных моделей, обеспечивая при этом конфиденциальность данных.
Еще одно ключевое направление — глубокая интеграция цифровых двойников и прогнозных моделей. Путем создания высокоточных цифровых двойников оборудования можно смоделировать снижение производительности в различных стрессовых условиях в виртуальном пространстве, предоставив достаточные данные моделирования для прогнозных моделей и достигнув более интуитивного анализа первопричин неисправностей и моделирования стратегии обслуживания, тем самым поднимая прогнозное обслуживание на новый уровень.
Коллеги по всему миру, по вашему мнению, по мере продвижения вашей организации по внедрению модели прогнозирования неисправностей, наибольшее сопротивление возникает из-за сложности технической реализации или из-за изменений во внутренних рабочих процессах и культуре организации? Жду ваших репостов и обсуждений в области комментариев. Вы также можете поставить лайк в поддержку этой статьи.
Добавить комментарий