Predictive Maintenance: Machine Learning vs Rule-Based Algorithms
MATLAB BKK CENTER
Predictive Maintenance คืออะไร
ถ้าเป็น Predictive Maintenance แบบดั้งเดิม ก็คือถ้าพบความผิดปกติที่สังเกตได้เอง หรือเจอเครื่องจักร Shutdown แล้วพิจารณาประเมินระยะเวลาตามรอบที่เกิดปัญหา ว่าจะทำการเปลี่ยน Part เมื่อไหร่ ก็ต้องอาศัยประสบการณ์และทักษะของวิศวกรที่ดูแลเครื่องจักรนั้นๆ ในการประเมิณ แต่จะดีกว่ามั้ยที่จะมี Algorithm ที่มีความฉลาดให้สามารถทำหน้าที่ได้ตลอดเวลาไม่มีหยุด และไม่ต้องอาศัยทักษะเฉพาะของบุคคล
ข้อดีของการ Predictive Maintenance
- ลดค่าใช้จ่ายมหาศาลจากการเกิด Downtime ของเครื่องจักร
- หลีกเลี่ยงความเสียหายของ Part เครื่องจักรอื่นที่เกี่ยวข้องกันกับชิ้นส่วน Part ที่มีอาการเสีย
- ลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ Spare part
- ฝ่าย Maintenance สามารถเอาเวลาไป Focus เรื่องการ Improvement ระยะยาวมากกว่าการมัวแต่มา Focus กับการแก้ปัญหา Emergency case
- เลือกวิธีการที่ถูกต้องจะช่วย ให้เราสามารถใช้ประโยชน์ของ Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
วิธีสำหรับการ Predictive Maintenance
- Rule Based Model
- Machine Learning Model
Rule Based Predictive Maintenance
1.เป็นวิธีที่ขึ้นอยู่กับ ความรู้และประสบการณ์ของ ทีมวิศวกรมากๆ อาจจะเป็น ผลจากลูกค้า Feedback, การจัดการคุณภาพ และทีมฝ่ายผลิต
2.อยู่ภายใต้กฎ IF-X-THEN-Y model
Machine Learning Predictive Maintenance
เป็นการนำ Machine learning model มาเป็น Main ความรู้หลัก โดยที่ไม่จำเป็นต้องรู้กฎที่เฉพาะเจาะจงกับการคาดการณ์การเกิดปัญหา
คุณสามารถเลือกตัวแปรอิสระ ทั้งค่าต่างๆ จาก Sensor มาสร้าง Model การเรียนรู้ ของมันเอง ซึ่งต่างจาก Rule base อย่างสิ้นเชิง
สามารถติดตามเนื้อหาความรู้ต่างๆ โดยเฉพาะการใช้ประยุกต์ใช้กับโปรแกรม Matlab ได้ที่ Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook
Machine Learning for #Predictive #Maintenance Course
NEURAL NETWORK AND DEEP LEARNING COMPLETE COURSE :
ใครอยากเรียนรู้จากตัวอย่างการ Apply จาก #ProjectMachinelearning ต้องไม่พลาด
#Matlab Code ร่วมแชร์ความรู้ สาระผ่านกลุ่ม ->
(กลุ่ม Facebook Matlab Bkk AI & Data science & Other Classroom)>
https://web.facebook.com/groups/403881684322230/
