मशीन लर्निंग को पूर्वानुमानित रखरखाव पर कैसे लागू किया जा सकता है?

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईआईओटी) उपकरणों से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके, हम रखरखाव समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल कर सकते हैं, ताकि प्रीमेप्टिव स्थिति प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करने के अंतिम लक्ष्य को प्राप्त किया जा सके। औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईआईओटी) उपकरणों से एकत्र किए गए डेटा के साथ मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रक्रियाओं में सुधार किया जा सकता है, लागत कम की जा सकती है और दक्षता में सुधार किया जा सकता है। पूर्वानुमानित रखरखाव उपकरण या संपत्ति के विफल होने पर भविष्यवाणी करने के लिए डेटा और मॉडल लागू करता है। यह दृष्टिकोण कंपनियों को विफलताओं की भविष्यवाणी करके उन स्थितियों को सक्रिय रूप से संबोधित करने में मदद कर सकता है जो महंगे डाउनटाइम या व्यवधान का कारण बन सकती हैं। दूसरा तरीका "शटडाउन रिपेयर" पद्धति को अपनाना है, जो कई मायनों में कंपनी के लिए महंगा है। एक बार जब मशीन खराब हो जाती है, तो समस्या को पहले से जानने और उससे बचने की तुलना में मशीन को सामान्य स्थिति में लाने के लिए बहुत सारे संसाधनों की आवश्यकता होती है।रखरखाव का प्रकार रखरखाव के तीन तरीके हैं: 1. निष्क्रियता निष्क्रिय रखरखाव का मतलब है कि हम घटकों को केवल तभी बदलते हैं जब वे विफल हो जाते हैं। इस पद्धति के गंभीर और महंगे परिणाम हो सकते हैं, और जिस प्रकार की मशीन के बारे में हम बात कर रहे हैं उसके अनुसार यह खतरनाक भी हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि विचाराधीन मशीन एक जेट इंजन है, तो विफलता सैकड़ों लोगों के जीवन को खतरे में डाल सकती है और कंपनी की प्रतिष्ठा को नष्ट कर सकती है। 2. निवारक पूर्व नियोजित रखरखाव थोड़ा बेहतर तरीका है क्योंकि समस्याओं को वर्गीकृत किया जाता है और नियमित रूप से संभाला जाता है। हालाँकि, आप किसी ऑपरेशन को वास्तव में निष्पादित करने से पहले बदल सकते हैं या बनाए रख सकते हैं, जिससे कंपनी के संसाधन बर्बाद हो जाएंगे। आप नहीं जानते कि विफलता कब हो सकती है, इसलिए आपको अनावश्यक लागतों से बचने के लिए रूढ़िवादी दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, जब आप किसी मशीन का पहले से रखरखाव करते हैं, तो आप वास्तव में मशीन का सेवा जीवन बर्बाद कर रहे होते हैं, रखरखाव संसाधनों का अकुशल उपयोग करते हैं, और आमतौर पर आपकी व्यावसायिक लागत बढ़ जाती है। 3. पूर्वानुमेयता यह भविष्यवाणी करने में सक्षम होना आदर्श है कि मशीन कब विफल होगी, लेकिन सटीक भविष्यवाणी करना मुश्किल है। सर्वोत्तम स्थिति में, आपको पता चल जाएगा कि मशीन कब ख़राब होगी। आपको यह भी पता चल जाएगा कि कौन से घटक विफल हो जाएंगे, ताकि आप समस्याओं का निदान करने में लगने वाले समय को कम कर सकें और प्रक्रिया में बर्बादी और जोखिम को कम कर सकें। जब किसी मशीन की विफलता का संकेत भविष्यवाणी प्रणाली द्वारा दिया जाता है, तो रखरखाव योजना को उसके शेष सेवा जीवन का पूरा उपयोग करने के लिए यथासंभव घटना के करीब होना चाहिए। वे समस्याएं जिन्हें पूर्वानुमानित रखरखाव हल कर सकता है, औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईआईओटी) उपकरणों से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके, हम रखरखाव समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल कर सकते हैं। अंतिम लक्ष्य प्रीमेप्टिव स्थिति प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करना है।जिन समस्याओं का समाधान किया जा सकता है उनमें शामिल हैं: ▲ शीघ्र दोष का पता लगाना। इस मामले में, हम सेंसर डेटा को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में लागू करके गलती होने से पहले ही गलती का पता लगा सकते हैं। ▲ शेष सेवा जीवन को अधिकतम करें। घटक विफलताओं के बीच समय अंतराल की भविष्यवाणी करके, हम सही समय पर रखरखाव लागू कर सकते हैं या घटकों को बदल सकते हैं। ▲ दोष बिंदु का पता लगाएं। इस अवधारणा में यह भविष्यवाणी करना शामिल है कि कोई घटक कब विफल होगा और यह बेहतर भविष्यवाणी करने में मदद करता है कि घटक या मशीन अपने जीवन चक्र में किस चरण में विफल होगी। हम जितना सटीक अनुमान लगा सकते हैं कि कोई घटक या मशीन कब विफल होगी, पूरे संगठन में उच्चतम उत्पादकता और दक्षता हासिल करना उतना ही आसान होगा। सुधार के क्षेत्र जो आप देखेंगे उनमें शामिल हैं: ▲ जोखिम में कमी ▲ कार्यस्थल सुरक्षा में सुधार ▲ श्रम बल का अधिक प्रभावी उपयोग ▲ अनुमानित उत्पादकता स्तर ▲ उत्पादन आय का उच्चतम स्तर ▲ अनावश्यक रखरखाव कार्यों को समाप्त करना ▲ मशीन के प्रदर्शन की निगरानी के लिए कम संसाधनों की आवश्यकता है ▲ सेवा को अधिकतम करना मशीन और घटकों का जीवनपूर्वानुमानित रखरखाव विधि पूर्वानुमानित रखरखाव के सफल होने के लिए, तीन मुख्य पहलू हैं। सबसे पहले, और शायद सबसे महत्वपूर्ण बात, आपको उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता है। आदर्श रूप से, ऐतिहासिक डेटा से पिछली गलती की घटनाओं को ध्यान में रखने की अपेक्षा की जाती है। गलती डेटा को मशीन की स्थिर विशेषताओं (इसके औसत उपयोग, सामान्य विशेषताओं और इसकी परिचालन स्थितियों सहित) के साथ तुलना करना आवश्यक है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि आपको बहुत सारा डेटा मिलेगा, इसलिए सही डेटा पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है। अप्रासंगिक डेटा पर ध्यान केंद्रित करने से केवल चीजें गड़बड़ होती हैं और सबसे महत्वपूर्ण स्थानों से ध्यान भटकता है। (आईओटी होम से) आपको अपने आप से पूछना चाहिए कि किस प्रकार की विफलता होने की संभावना है? आप क्या भविष्यवाणी करना चाहते हैं? जब कोई प्रक्रिया विफल हो जाती है तो क्या होता है? क्या यह जल्द ही होगा, या समय के साथ यह धीरे-धीरे टूट जाएगा? अंत में, अन्य संबंधित प्रणालियों और घटकों पर करीब से नज़र डालें। क्या दोष संबंधी कोई अन्य घटक हैं? क्या उनके प्रदर्शन को मापा जा सकता है? अंततः, ये माप कितनी बार लेते हैं? सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए, डेटा संग्रह में लंबा समय लगता है। उच्च गुणवत्ता वाले डेटा से अधिक सटीक भविष्यवाणी मॉडल प्राप्त हो सकते हैं। कोई भी कमी केवल संभावनाओं के दायरे को सीमित करेगी और आपको निर्णायक तथ्य नहीं देगी। उपलब्ध आंकड़ों का विश्लेषण करें और अपने आप से पूछें कि क्या इन जानकारियों के आधार पर पूर्वानुमानित मॉडल बनाना संभव है। सामान्य तौर पर, हम दो पूर्वानुमानित मॉडलिंग विधियों का उपयोग करते हैं: प्रतिगमन मॉडल घटकों के शेष सेवा जीवन की भविष्यवाणी कर सकता है। इससे पता चलता है कि मशीन कितने समय में खराब होगी। प्रतिगमन मॉडल को काम करने के लिए, ऐतिहासिक डेटा प्रदान किया जाना चाहिए। प्रत्येक घटना पर नज़र रखी जाएगी, और आदर्श रूप से, सभी प्रकार के दोषों का प्रतिनिधित्व किया जाएगा। प्रतिगमन मॉडल यह धारणा प्रदान करता है कि सिस्टम के शेष जीवन चक्र की भविष्यवाणी उसके अंतर्निहित (स्थैतिक) पहलुओं और उसके वर्तमान प्रदर्शन के आधार पर की जा सकती है। हालाँकि, यदि सिस्टम कई मायनों में विफल रहता है, तो प्रत्येक संभावना के लिए एक अलग मॉडल बनाया जाना चाहिए। वर्गीकरण मॉडल एक विशिष्ट समय में मशीन की विफलता की भविष्यवाणी कर सकता है। हमें पहले से यह जानने की ज़रूरत नहीं है कि मशीन विफल होने वाली है, बल्कि हमें बस यह जानने की ज़रूरत है कि विफलता होने वाली है। वर्गीकरण और प्रतिगमन मॉडल कई पहलुओं में समान हैं, लेकिन वे कुछ पहलुओं में भिन्न हैं। सबसे पहले, वर्गीकरण सटीक समय के बजाय समय विंडो पर केंद्रित होता है। इसका मतलब यह है कि आवश्यक डेटा इतना सख्त नहीं है।काम के सिद्धांत एक बार मॉडलिंग करने के बाद, पूर्वानुमानित रखरखाव निम्नलिखित तरीकों से किया जा सकता है: मशीन लर्निंग मॉडल सेंसर डेटा एकत्र करता है और ऐतिहासिक गलती डेटा के आधार पर दोष से पहले की घटनाओं की पहचान करता है। हम संभावित दोषों का अलार्म चालू करने के लिए आवश्यक पैरामीटर पूर्व निर्धारित करते हैं। जब सेंसर डेटा इन पैरामीटर सीमाओं से अधिक हो जाता है, तो एक अलार्म शुरू हो जाता है। मशीन लर्निंग का कार्य सामान्य सिस्टम संचालन के अलावा असामान्य मोड का पता लगाना है। उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की मदद से, हमें इन विसंगतियों की बेहतर समझ होगी, और दोषों की भविष्यवाणी करने की हमारी क्षमता में काफी सुधार होगा। संक्षेप में, मशीन लर्निंग न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ बड़ी मात्रा में डेटा के विश्लेषण का समर्थन करता है। औद्योगिक आईओटी उपकरणों से एकत्र किए गए डेटा के साथ मशीन लर्निंग को लागू करने से लागत कम हो सकती है, प्रक्रियाओं में सुधार हो सकता है, मशीन डाउनटाइम कम हो सकता है और कर्मचारी दक्षता का अनुकूलन हो सकता है - जो संगठनात्मक सफलता की कुंजी है।