DỰ BÁO BẢO TRÌ HỆ THỐNG

Tối ưu hóa hệ thống bảo trì tiên đoán bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và trạng thái hiện tại của máy để tìm hiểu và dự đoán liệu thiết bị có bị hỏng trong tương lai hay không.

  • Cấu trúc mới.
  • Khả năng tiên đoán cao.
  • Thích nghi tốt với Big Data và Time-Series.
  • Hệ thống dự đoán nhanh và chính xác.

LỢI ÍCH

  • Cung cấp chất lượng dự đoán cao.
  • Tăng tuổi thọ thiết bị.
  • Loại bỏ thời gian chết không dự báo trước.
  • Tối ưu thời gian vận hành.
  • Duy trì thiết bị vận hành mượt mà.
  • Tiết kiệm chi phí, tài nguyên, nhiên liệu.

ỨNG DỤNG

Nhà máy, xí nghiệp

MÔ HÌNH HOẠT ĐỘNG

Bước

1

Thu thập dữ liệu

  • Dữ liệu thu được từ các cảm biến.
  • Dữ liệu lỗi trong lịch sử (nếu có).

Bước

2

Mô hình dự đoán bằng AI

  • Đưa ra mô hình lỗi (trong trường hợp dữ liệu lỗi không có sẵn).
  • Mạng lưới Deep Learning: Kết hợp các mạng tốt nhất hiện có.
  • Kết hợp giảm kích thước và kỹ thuật lựa chọn biến.
  • Tối ưu hóa tham số bởi DCA theo cách tiếp cận tối ưu hóa sáng tạo.

Bước

3

Dự đoán

  • Có khả năng xảy ra lỗi trong những bước tiếp theo không?
  • Thời gian đến lỗi tiếp theo là bao lâu?

CÔNG NGHỆ

  • Deep Learning
  • DC Algorithm