Prediktif Bakım: Arızaları Önceden Tahmin Etmek
Geleneksel reaktif ve periyodik bakım yöntemlerinin ötesine geçerek, makine öğrenimi tabanlı prediktif bakım ile arızaları gerçekleşmeden önce tespit edin.
Reaktif bakım pahalıdır: makine bozulduktan sonra müdahale, üretim kaybı ve stres demektir. Periyodik bakım ise değişmesi gerekmeyen parçaların değiştirilmesine yol açar. Prediktif bakım, arızaları gerçekleşmeden önce tespit ederek iki yaklaşımın da sınırlarını aşar.
Sensium'un AI modülü, sensör verileri üzerinde 3-sigma ve IQR tabanlı anomali tespiti yapar. Daha güçlü senaryolar için doğrusal regresyon tabanlı RUL (Remaining Useful Life) tahminleri çalışır. Örneğin bir motor yatağının titreşim değeri son 7 gün boyunca doğrusal artış gösteriyorsa, Sensium kritik eşiğe ulaşana kadar kaç gün kaldığını hesaplar.
Eşik önerisi algoritması, son 30 günlük veri üzerinden p1-p99 veya p5-p95 yüzdelik dilimlerini alarak konservatif ya da agresif alarm aralıkları önerir. Bu, yanlış alarmları azaltırken gerçek anomalileri kaçırmamayı sağlar.
Prediktif bakım bir hedef değil, sürekli iyileştirme sürecidir.