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⌚Zeitstempel:
00:00 - Einführung
00:14 - Beispiel für Motorvibration
00:47 - Wie wissen wir, wann die Vibration ungewöhnlich ist?
01:54 - Normale Betriebsbedingungen
04:28 - Webinar-Anmeldung
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Hier ist ein einfaches Beispiel, wie maschinelles Lernen für prädiktive Wartung eingesetzt werden kann. Du musst kein Ingenieur sein, um das zu verstehen. Es ist sehr einfach und macht Spaß, und du kannst es sehr leicht verstehen.
Wir haben hier zwei Vibrationssensoren. Vibrationssensoren werden normalerweise an rotierenden Geräten wie Motoren, Lüftern, Pumpen, Getrieben usw. eingesetzt.
Angenommen, wir haben unsere beiden Vibrationssensoren an einem Elektromotor installiert. Wir können diese Sensoren verwenden, um die Vibration dieses Motors zu messen.
Im normalen Betrieb haben wir eine normale Vibration für den Motor. Aber wenn etwas mit dem Motor nicht stimmt, haben wir eine ungewöhnliche Vibration.
Jetzt ist die Frage, wie wissen wir, wann die Vibration ungewöhnlich ist? Was sollten wir als ungewöhnliche Vibration betrachten?
Nun, um das herauszufinden, können wir heutzutage mit all den Fortschritten in der KI oder Künstlichen Intelligenz einfache Techniken des maschinellen Lernens verwenden.
Um das zu tun, kann ich einfach die Vibration für Sensor A zu einem zufälligen Zeitpunkt messen und aufschreiben. Als nächstes kann ich gleichzeitig die Vibration für Sensor B messen. Also habe ich zu einem bestimmten Zeitpunkt die Vibration für beide Sensoren gemessen.
Ich werde diese Messung noch einmal wiederholen. Die Werte sind etwas höher, liegen aber immer noch im gleichen Bereich.
Eine Sache, die hier zu beachten ist, ist, dass es keine Rolle spielt, wann ich diese Werte messe. Ich meine, ich könnte diese Werte zu jedem beliebigen Zeitpunkt messen.
Aber das Einzige, was hier zählt, ist, dass die Messung für beide Sensoren zur gleichen Zeit erfolgen sollte. Das bedeutet, ich muss die Werte für sowohl Sensor A als auch Sensor B zur gleichen Zeit messen.
Ok, ich werde diesen Prozess zur Messung der Werte für beide Sensoren noch ein paar Mal wiederholen. Indem ich das tue, kann ich mehr Datenpunkte über die Vibration des Motors unter normalen Bedingungen erhalten.
Jetzt fragst du dich, warum ich diese Werte oder Datenpunkte messe?
Der Grund, warum ich diese Werte messe, ist, um eine Art Modell für die Motorvibration unter normalen Betriebsbedingungen zu entwickeln.
Das bedeutet, dass ich mit diesen Datenpunkten jetzt ein ziemlich gutes Verständnis davon habe, was der Vibrationswert des Motors ungefähr sein könnte, wenn der Motor im Normalbetrieb und ohne Probleme läuft.
Angenommen, eines Tages sehe ich, und wieder zu einem zufälligen Zeitpunkt, dass der Wert von Sensor A 8 beträgt und gleichzeitig der Wert von Sensor B 2 ist. Das ist eindeutig ein ungewöhnlicher Wert.
Wie sage ich das?
Weil ich die Vibration dieses Motors bereits mehrere Male gemessen habe und ich gelernt habe, dass die Vibrationswerte normalerweise in diesem Bereich liegen sollten, wenn der Motor im Normalbetrieb und ohne Probleme läuft, oder?
Das ist das Modell, das ich für die Zeiten entwickelt habe, in denen der Motor im Normalbetrieb und ohne Probleme läuft.
Jetzt, da ich einen Wert außerhalb dieses Bereichs oder außerhalb dieses Modells sehe, kann ich leicht sagen, dass dieser neue Wert nicht normal ist und darauf hindeuten kann, dass etwas mit dem Motor nicht stimmt.
So kann ich maschinelles Lernen nutzen, um das ungewöhnliche Verhalten einer Maschine zu erkennen.
Das war also ein einfaches Beispiel für die Verwendung von maschinellem Lernen für prädiktive Wartung.
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