Modelos Preditivos

Use modelos preditivos para gerar as informações necessárias para tomar decisões informadas operacionais, de manutenção, de reparação ou de substituição do componente.

Esta seção descreve as etapas que são necessárias para construir modelos preditivos na área de manutenção preditiva usando o IBM Predictive Maintenance and Quality (PMQ). Ele também cobre alguns casos de uso de amostra no campo de manufatura. Posteriormente, destaca as etapas envolvidas, iniciando a partir do entendimento dos negócios/dados até a implementação dos modelos preditivos construídos para um determinado caso de uso.

Os modelos a seguir formam a base dos modelos preditivos no IBM Predictive Maintenance and Quality:

O modelo preditivo Manutenção
O modelo preditivo Funcionamento do Sensor
O modelo preditivo Principal Motivo da Falha
O modelo preditivo Funcionamento Integrado

Os modelos preditivos de amostra são fornecidos. Para obter mais informações, consulte Artefatos do IBM SPSS.

O processo de treinamento e pontuação

As etapas para treinamento e pontuação dos modelos preditivos são conforme a seguir:

O nó de modelagem estima o modelo ao estudar os registros para os quais o resultado é conhecido e cria uma nugget do modelo. Isto é referido como treinamento do modelo.
O nugget do modelo pode ser incluído em qualquer fluxo com os campos esperados para pontuar registros. Pontuando os registros para os quais você já sabe o resultado (como clientes existentes), você pode avaliar o quão bom é seu desempenho.
Após estar satisfeito de que o modelo é executado de forma aceitável, será possível pontuar novos dados (como a pontuação do funcionamento de um ativo ou do tempo de vida de um ativo) para prever como eles serão executados.

Ações recomendadas otimizadas

Quando um ativo ou um processo for pontuado e identificado como tendo uma alta probabilidade de falha, recomendações poderão ser geradas.

Defina as ações recomendadas usando regras no IBM Analytical Decision Management. Use o IBM Analytical Decision Management para compreender os drivers que são usados para definir as regras, e para determinar o que ocorre com base nas pontuações recebidas. Por exemplo, se uma pontuação violar um limite, qual será a ação resultante? É possível automatizar alertas para ações recomendadas integrando a outros sistemas ou definindo uma regra de roteamento para enviar emails. Dependendo dos sistemas de execução de manufatura (MES) usados, a recomendação pode ser aplicada automaticamente. Também é possível prever a taxa de êxito da ação corretiva com base em ações anteriores.

Quando o IBM Predictive Maintenance and Quality gera recomendações, por exemplo, para inspecionar um ativo, é possível configurar o sistema para que a recomendação resulte em uma ordem de serviço criada pelo IBM Maximo. A ordem de serviço é preenchida com as informações necessárias para concluir a tarefa, por exemplo, um identificador de dispositivo e um local.

Modelo Priorizar Aplicativo

Use o modelo Priorizar Aplicativo quando tiver um bom entendimento das pontuações de análise preditiva e da interação entre as pontuações preditivas. É possível usar o modelo OptimizedAssetMaintenance.xml para priorizar seu objetivo de negócios que é baseado, por exemplo, na maximização do lucro ou na minimização do tempo de inatividade.