仕事で波形を解析しようとpythonを使用しています。
現象は、設備異常が発生して設備が停止する。
設備内の部品の一部破損している状態で交換して復帰しています。
波形は、モータートルク、位置データを取得しています。異常出た波形は、変化がありますが、異常出る1個前から10個まで変化がなく突然異常発生する感じです。
これを異常出る前に解析して予知、予兆、兆候を掴む事は、可能でしょうか？？
pythonは、素人に近いので勉強しながら
OpenAIを活用しながら思考錯誤しています。
詳しい方いれば、ご教授お願いします。
会社であればコードを添付出来ます
異常出る1個前から10個まで変化がなく突然異常発生する感じです。
予兆がない場合は予測できないと思います。
その場合事前に定期的に部品交換するしかないかと思います。コストや安全面を考慮しても現在の故障してから修理で問題ないなら現状のままとなるでしょう。
@bbxluv
Questioner
回答ありがとうございます。
やっぱりそれしかないですかね😝
交換部品も結構するんで原価を下げるも
兼ねて事前分かれば良かったんですけど、
これを異常出る前に解析して予知、予兆、兆候を掴む事は、可能でしょうか？？
ベテランがやっていることを自動化したいなどの場合にAI等は役に立つかと思います。
エキスパートでも出来ないことは現状では無理だと思いますよ。
@bbxluv
Questioner
電流以外でセンサー取り付けて見れないですかね？？振動計とかとか
設備屋じゃないので設備そのものについては分かりません。保守の方に相談した方が良いかと思います。（そもそも何の設備なのか？壊れる部品は1つなのか？複数種類なのか？などなど色々な要素があるかと思います。）
@bbxluv
Questioner
自分は、設備保守保全業務をしていますが
同類設備が6台ありますが、手の内化が
出来ていない状態なので、波形で解析出来ると安易に考えていました
同型機の複数台(1000台の1000日分)の情報が収集されているなら少しだけ予測できる望みはあるかもしれませんが半壊状態の設備1～2台だけの情報では厳しいかと思います。そもそも毎日の再現性すら怪しいです。
ちょっと古いデータですがAIに適用するサービスが使用するデータ量目安は以下です
https://www.soumu.go.jp/main_content/000608307.pdf
P7より
まともに予測するなら100万件以上のデータが望ましいのが現状なので
予防保全に力を入れるなら地道に全設備の購入日と耐久年数の確認して交換計画立てたほうが良いと思います。
@bbxluv
Questioner
同じ設備であれば1000000くらいは準備出来そうですが...
ベテランが気づかない「予兆」を見つけられる可能性もなくはないですが予兆検知や異常検知はかなり難しいです。「正解」となる「異常」が稀なため。
ビジネス規模によりますが専門家への相談を検討した方がよろしいかと思います。
もう少し自社でトライなさるかつPythonでとのことであれば
Pythonではじめる異常検知入門
が参考になるかと思います。時系列データの異常検知の章もあります。
