Machine Learning-enabled Decision Support System (ML-DSS) for Asset Condition Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Condition monitoring (CM) is a critical component of industrial asset maintenance and management, particularly in the manufacturing context. CM identifies significant changes in a piece of machinery’s performance which could be indicative of a developing fault and potentially lead to significant operational cost and even major disruption in manufacturing and production. Implementation of CM in a typical industrial environment requires support by a system of interconnected software and hardware elements. Traditionally, these systems were developed merely for the specific task of asset health monitoring. However, the digitalisation wave of Industry 4.0 and wider application of artificial intelligence-based (smart) technologies has provided a great opportunity for further development of these systems, thereby making substantial contributions to the efficiency of manufacturing and production. As a part of a UK Government (InnovateUK)-funded project, an intelligent condition monitoring system (called JANUS) was designed and developed in the research and development (R&D) division of Monition Limited (now RS Group plc) in order to contribute to operational efficiency not only by means of reducing asset downtime via more accurate and on-time prediction of asset health condition but more efficient use of technicians/labour resources. In order to meet these objectives, JANUS used supervised learning-based machine learning (ML) algorithms along with multi-criteria decision-making techniques to develop an ML-enabled decision support system for analysis of asset condition monitoring data.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».