Türkiye Yapay Zeka Akademisi × Huawei Student Developers

Bu makine arızalanmak üzere mi?

Bir üretim tezgahının sensör değerlerini verin, makine öğrenmesi modeli arıza olasılığını söylesin. Aşağıdaki hazır senaryolardan biriyle başlayabilir ya da kaydırıcıları kendiniz oynatabilirsiniz. Model tarayıcınızda çalışıyor, hiçbir veri sunucuya gitmiyor.

Birim sistemi
°C · Nm · W

Sensör girdileri

Hazır senaryolar. Her biri veri setinden alınmış gerçek bir üretim kaydı:

26.0°C
36.3°C
1439rpm
44.2Nm
82dk
Ürün kalite sınıfı

Kaydırıcılardaki açık renkli bant, veri setindeki tezgahların çoğunun çalıştığı aralığı gösteriyor.

Modelin tahmini

Random forest

Arıza olasılığı göstergesi
%0
arıza olasılığı
%0%100
Arıza riski düşük

Modelin kendi hesapladığı iki değer

GÜÇ tork × devir 6661 W
03500900012000 W
SICAKLIK FARKI proses − hava 10.3 °C
08.615 °C

Veri setinin dokümanındaki arıza kuralları

Takım aşınmasıTWF hayır Aşınma 200 ile 240 dk arasındayken takım ya değiştirilir ya arıza verir, hangisi olacağı veride rastgele
Isı atımıHDF hayır Sıcaklık farkı 8.6 °C altında ve devir 1380 rpm altındaysa ısı atılamaz
GüçPWF hayır Güç 3500 W altına düşer veya 9000 W üstüne çıkarsa
Aşırı zorlanmaOSF hayır Aşınma × tork, sınıf eşiğini (11000 dk·Nm) aşarsa

Bu sayfa ne yapıyor

Model, 10.000 üretim kaydı içeren AI4I 2020 veri setiyle eğitildi. Kayıtların yalnızca %3.4'ü arıza. Bu kadar dengesiz bir veride "doğru tahmin oranı" yanıltıcı olur: hiçbir şey öğrenmeden herkese "arıza yok" diyen bir model bile %96.6 tutturur. Bu yüzden asıl bakılan şey, gerçek arızaların kaçını yakaladığı.

Sensör değerlerinin yanına iki değer daha hesaplandı: güç ve sıcaklık farkı. Bunlar veride hazır durmuyor ama dokümandaki dört arıza tanımının ikisi doğrudan bu iki büyüklükle tanımlı. Bu ikisini eklemek, modelin yakaladığı arıza oranını %53'ten %78'e çıkardı. Projedeki en büyük tek kazanç buydu.

Aşağıdaki kural listesi modelin çıktısı değil, veri setinin dokümanında yazan tanımlar. Model bu kuralları görmedi, onları verinin içinden kendisi çıkarmak zorunda kaldı. İkisini yan yana koyunca modelin nerede isabet ettiği, nerede şaştığı görünür oluyor.

Veri seti sıcaklıkları Kelvin, torku newton metre cinsinden tutuyor ve model hep bu birimlerle çalışıyor. Yukarıdaki birim seçimi yalnızca ekranda gördüğünüz sayıları çeviriyor, modele giden değerleri değiştirmiyor. Dönüş hızı ile takım aşınması iki sistemde de aynı birimde olduğu için onlar çevrilmiyor.

Test seti başarımı

0.855F1 (arıza)
0.779Recall (arıza)
0.946Precision
53/68Yakalanan arıza

Modelin daha önce hiç görmediği 2000 kayıtta test edildi. Bu kayıtlardaki 68 gerçek arızanın 53'ünü yakaladı, 15'ini kaçırdı ve 3 kez boşuna alarm verdi.

Arıza olasılığı %0
Düşük