Bảo trì Dự báo với AI/ML

Là một chiến lược bảo trì sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để phát hiện các bất thường trong hoạt động và các lỗi có thể xảy ra trong thiết bị và quy trình, nhằm mục đích dự đoán khi nào một thiết bị có thể hỏng hóc.

Bảo trì phòng ngừa được thực hiện theo một lịch trình cố định (ví dụ: thay dầu sau mỗi 3 tháng), bất kể tình trạng thực tế của thiết bị. Trong khi đó, bảo trì dự báo chỉ thực hiện bảo trì khi dữ liệu cho thấy cần thiết, giúp tránh bảo trì không cần thiết và ngăn ngừa hỏng hóc bất ngờ.

RUL là viết tắt của "Remaining Useful Life" (Thời gian sử dụng hữu ích còn lại). Đây là một ước tính bằng thời gian (giờ, ngày, chu kỳ) về khoảng thời gian một thiết bị có thể tiếp tục hoạt động trước khi cần phải sửa chữa hoặc thay thế.

Dữ liệu cần thiết bao gồm dữ liệu từ cảm biến (rung, nhiệt độ, áp suất), dữ liệu vận hành (tốc độ, tải), lịch sử bảo trì (các lần sửa chữa, thay thế trước đây), và dữ liệu về lỗi (thời điểm và loại lỗi đã xảy ra).

Là quá trình sử dụng kiến thức chuyên môn để tạo ra các đặc trưng (features) mới từ dữ liệu thô ban đầu. Ví dụ, từ dữ liệu rung dạng sóng, ta có thể tính toán các đặc trưng thống kê như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, hoặc các đặc trưng trong miền tần số để mô hình học tốt hơn.

Random Forest là một mô hình học máy mạnh mẽ, có khả năng xử lý cả nhiệm vụ phân loại (ví dụ: sắp hỏng/không hỏng) và hồi quy (ví dụ: dự đoán RUL). Nó cũng ít bị ảnh hưởng bởi overfitting và có thể cho biết tầm quan trọng của các đặc trưng khác nhau.

Lợi ích chính bao gồm giảm thời gian chết của máy móc, tăng tuổi thọ thiết bị, tối ưu hóa lịch trình bảo trì, giảm chi phí sửa chữa và tồn kho phụ tùng, và tăng cường an toàn cho người lao động.

Một cách tiếp cận phổ biến là bắt đầu với một dự án thí điểm trên một nhóm nhỏ các thiết bị quan trọng. Quá trình này bao gồm việc thu thập dữ liệu, xây dựng và xác thực mô hình, sau đó chứng minh lợi tức đầu tư (ROI) trước khi mở rộng ra toàn bộ nhà máy.

Các mô hình Deep Learning, như Mạng nơ-ron tích chập (CNN) hoặc Mạng nơ-ron hồi quy (RNN/LSTM), có thể tự động học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu cảm biến thô (ví dụ: chuỗi thời gian, hình ảnh quang phổ), giảm bớt nhu cầu về feature engineering thủ công.