Telematics data-driven prognostics system for construction heavy equipment health monitoring and assessment
Notice bibliographique
Résumé
Construction heavy equipment is a valuable asset for construction and equipment rental companies, which requires continuous monitoring and assessment for potential failures. Predictive maintenance has recently been proposed to as an alternative to preventive maintenance strategy by scheduling maintenance tasks just before a predicted failure of the equipment. Such predictive approach is dependent on the existence of a data collection and analysis system that monitors the equipment performance, compares it to the previous history, and predicts the failure events before their occurrence. This paper presents the development and validation efforts of a data-driven prognostics system that utilizes timely collected telematics data to monitor the equipment health condition and predict its failure hazard. The system is designed to utilize equipment telematics data to develop regression-based Cox’s proportional hazards functions. Regression analyses are performed for the historical telematics data to develop time-varying hazard functions for the successive life intervals of the equipment to generate dynamic predictions of its failure events. Accordingly, the outcome of the system would be the predicted probability of the equipment failure event considering the timely collected telematics data. The proposed prognostics system was validated by developing the hazard functions of two fleets of dozers and backhoes that provided high fit to the observed data and high prediction accuracy for the testing data. For both analyzed fleets, higher predictive and data fitting performance were achieved for later life intervals due the increased reliability of failure prediction for equipment with longer survival lives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».