PORÓWNANIE SKUTECZNOŚCI ALGORYTMÓW UCZENIA MASZYNOWEGO DLA KONSERWACJI PREDYKCYJNEJ

Skutki związane z awariami oraz niezaplanowaną konserwacją to powody, dla których od lat inżynierowie próbują zwiększyć niezawodność osprzętu przemysłowego. W nowoczesnych rozwiązaniach obok tradycyjnych metod stosowana jest również tzw. konserwacja predykcyjna, która pozwala przewidywać awarie i alarmować o możliwości ich powstawania. W niniejszej pracy przedstawiono zestawienie algorytmów uczenia maszynowego, które można zastosować w konserwacji predykcyjnej oraz porównanie ich skuteczności. Analizy dokonano na podstawie zbioru danych Azure AI Gallery udostępnionych przez firmę Microsoft. Praca przedstawia kompleksowe podejście do analizowanego zagadnienia uwzględniające wydobywanie cech charakterystycznych, wstępne przygotowanie danych, zastosowanie technik redukcji wymiarowości, a także dostrajanie parametrów poszczególnych modeli w celu uzyskania najwyższej możliwej skuteczności. Przeprowadzone badania pozwoliły wskazać  najlepszy  algorytm, który uzyskał dokładność na poziomie 99,92%, spośród ponad 122 tys. rekordów danych testowych. Na podstawie tego można stwierdzić, że konserwacja predykcyjna prowadzona w oparciu o uczenie maszynowe stanowi przyszłość w zakresie podniesienia niezawodności maszyn w przemyśle.