Использование машинного обучения при диагностике КИП и динамического оборудования

[Kamil_GR]

Навскидку могу озвучить слабые места такого подхода:

1. Стерильные данные. В реале некорректных данных большая часть траффика. Если все удалять модель не увидит динамику

2. Модель статическая - износ, изменение зазоров, форсунки... Через какое-то время надо будет переучивать модель.

3. Удаление переходных режимов (запуски, остановы, сброс нагрузки), но большая часть проблем проявляются и происходят именно в эти моменты.

4. Стоимость системы и требование высокопрофессионального штата.

5. Может я не увидел, но детектор аномалий не конкретизирует проблему, а указывает наличие...

Ну это так, навскидку..

[jazz_bass]

1. Не согласен. Почему в реале большая часть данных некорректная? Спорное утверждение, наверное есть предприятия где это так, но те предприятия с которыми мы работали обладали необходимым объемом корректных данных за последний год.

2. Все верно так и есть - через какое то время (конкретный интервал времени зависит от конкретного объекта) модель придется переучивать, но автоматическое дообучение на наш взгляд несёт большие риски - мы их описали.

3. Это действительно так, но собрать необходимое количество валидных данных по ВСЕМ возможным переходным процессам нам пока не удалось.

4. Откуда Вы знаете сколько стоит наша система? Вообще мы выполняем внедрение с лицензией на 1 год бесплатно, в дальнейшем если предприятие хочет продолжить использовать нашу систему - они оплачивают лицензию, стоимость которой им известна с самого начала. Касательно высококвалифицированного штата - абсолютно верное утверждение, но это очевидно - чем сложнее инструмент - тем более квалифицированными должны быть сотрудники которые его используют.

5. Все верно - инспектор аномалий не конкретизирует проблему, а вот инспектор отклонений укажет на параметр или группу параметров которые отклонились от своих ожидаемых значений.

В целом, как и любой другой подход/метод, этот имеет свои недостатки. В своих проектах мы используем и классические методы диагностики.

[Kamil_GR]

1. Это вам повезло, почти стерильные лабораторные условия стационарного объекта.

2. А частоту переобучения не оценивали? И кривую роста ложных срабатываний, хотя да, допуск должен удерживать большую часть реакций.

3. Это да, это тяжело

4. Да, ваших цен я не знаю. В наших условиях это обычно коммерческая тайна.

5. Здесь, да не обратил внимание.

[jazz_bass]

1. Если Вы представитель промышленного предприятия - мы можем попробовать на одном из Ваших объектов, Вы сможете оценить качество работы нашей системы, тем более, что это бесплатно.

2. Это очень сложно оценить, так как это зависит не только от типа и конструкции объекта, но и от характера эксплуатации. Если взять две абсолютно одинаковые технологические установки по каждой из которых обучить необходимые модели, и в последующем одну установку эксплуатаировать довольно жестко (допуская частое нахождение параметров за предупредительными уставками, иммитируя при пусках некоторые предпусковые условия, которые фактически не выполнены и т.д.), а вторую напротив эксплуатировать в "тепличных условиях" (загружать не более чем на 75% от номинала, менять рабочие жидкости чаще чем требуется и т.д.), очевидно что износ первой будет гораздо интенсивней чем второй. А значит и модели по первой потребуется переобучать чаще. Тем не менее, наш опыт показывает, что переобучерие моделей для центробежных компрессоров требуется каждые 1-3 года, при этом надо понимать, что каждый значительный ремонт установки может также потребовать переобучение моделей.