- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- 1. Использование методов обработки данных
- 2. Понимание условий отказов
- 3. Создание зависимых и независимых переменных
- 4. Использование моделей с обучением слабыми метками (semi-supervised learning)
- 5. Применение методов детекции аномалий
- 6. Идентификация паттернов и использование теоретических знаний
- 7. Разделение данных на временные пробы
- 8. Модели с учетом времени до отказа
- Заключение
Вопрос или проблема
У меня есть данные о машине, которая включает в себя различные компоненты. Все детали взаимодействуют, данные отслеживаются для этих частей, учитывается потребление энергии и множество других измерений, связанных с их характеристиками. Долговечность машины, указанная продавцом, составляет около 2000-15000 часов. Из-за этого большого диапазона было бы идеально ограничить цель для отказа машины с помощью машинного обучения. Поскольку мы отслеживали все данные по различным компонентам в системе, один конкретный компонент выходит из строя. За период в 9 месяцев машина ломается 5 раз. Среднее значение составляет около 3-4 раза в месяц. Именно эту конкретную цель мы хотим предсказать, когда вероятность отказа высока.
Таким образом, конкретные случаи отказов ограничены. Как нам с этим справиться с точки зрения машинного обучения, вместо того чтобы просто давать среднее значение за месяц, что не является безопасным ставкой? Как нам обучаться на ограниченных случаях отказов? У этой проблемы может не быть одного правильного ответа, но есть множество возможных советов.
Когда вам не хватает данных, вы можете использовать некоторые теоретические знания о том, что должно происходить перед сбоем. Например, в подшипниках вибрация на частоте подшипника должна расти экспоненциально. То же самое касается температуры, но существует слишком много переменных, которые влияют на температуру, и отделить их не так просто. В некоторых подшипниках есть температурные датчики. Это должно быть более точно. Микрофоны могут слышать проблемы, как это делают люди. Ультразвуковые инструменты позволяют людям слышать проблемы раньше.
Вы можете прочитать о некоторых из этих паттернов в Введение в предиктивное обслуживание Р. Кита Мобли.
Ответ или решение
Когда речь идет о предсказании отказов машин, особенно в условиях ограниченного количества данных о сбоях, необходимо применять ряд стратегий и методов для повышения эффективности работы модели машинного обучения.
1. Использование методов обработки данных
Одной из первых рекомендаций является использование методов увеличения данных (data augmentation). Вы можете создать синтетические примеры отказов, основанные на имеющихся данных, добавляя шум или применяя методы интерполяции. Таким образом вы увеличите выборку, на которой будет обучаться модель.
2. Понимание условий отказов
Поскольку в вашей ситуации всего 5 случаев отказа за период в 9 месяцев, важно глубже разобраться в условиях, приведших к этим отказам. Используйте данные о работе компонентов и создайте модели, учитывающие предыдущие состояния и метрики, которые могли способствовать отказам. Например, такие параметры, как вибрация, температура, потребление энергии, могут служить индикаторами нарастающих проблем.
3. Создание зависимых и независимых переменных
Составьте гипотезы о том, какие параметры могли влиять на отказы, и используйте их как независимые переменные в моделей. Так, например, если вы знаете, что определенные значения температуры предшествуют отказам, они должны стать главными переменными для предсказания.
4. Использование моделей с обучением слабыми метками (semi-supervised learning)
В таких сценариях, где у вас недостаточно данных о событиях (отказах), вы можете использовать методы обучения слабыми метками. Это подход позволяет использовать как размеченные данные (случаи отказа), так и большие объемы неразмеченных данных (данные о работе машины без отказов), тем самым улучшая качество модели.
5. Применение методов детекции аномалий
Также стоит рассмотреть возможность использования методов детекции аномалий, таких как LOF (Local Outlier Factor) или Isolation Forest. Эти методы могут помочь выявить отклонения в данных, которые могут предшествовать отказам, даже если случаев отказа недостаточно для традиционного обучения.
6. Идентификация паттернов и использование теоретических знаний
Используйте теоретические знания о механизмах отказа. Например, как уже упоминалось, вибрации и температура могут служить предвестниками. Если у вас есть доступ к сенсорам, собирающим такие данные, анализируйте их динамику и ищите паттерны, изменяющиеся перед отказами.
7. Разделение данных на временные пробы
Попробуйте сегментировать ваши данные по временным интервалам, чтобы узнать, как моделируемый риск отказа меняется со временем. Например, возможно, в определенные «окна времени» вероятность отказа выше, в зависимости от условий окружения или нагрузки на машину.
8. Модели с учетом времени до отказа
Рассмотрите возможность использования моделей, которые могут предсказывать время до отказа (survival analysis), такие как модели Каплана-Майера или пропорциональные модели риска. Эти модели могут более эффективно учитывать редкость события в рамках временной шкалы.
Заключение
Проблема с малым количеством данных о сбоях требует комплексного подхода, включающего как машинное обучение, так и аналитические методы. Использование теоретических знаний, расширение выборки, работа с аномалиями и применение многоуровневых моделей помогут улучшить точность предсказаний и снизить риск непредвиденных сбоев в работе машины.