Die Vorstufe zur Störungsprognose
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Visualisierung einer (Short-Time) Fourier Transformation von Sensor-Signalen. (Bild: AIM Agile IT Management GmbH)
Verfahren zur Anomalieerkennung
Das Feld der Verfahren ist groß, daher hier nur kurzer Blick auf für Predictive Maintenance mögliche Unterscheidungen:
- Wie zeitnah muss die Erkennung funktionieren, welche Rechenleistung steht zur Verfügung (Stichwort: Edge Computing)?
- Liegen ein- oder mehrdimensionale Daten (Sensor-, Steuer-, Prozess-Signale) vor bzw. müssen gemeinsam betrachtet werden?
- Können die in Frage kommenden Verfahren nur auf ein- oder auch auf mehrdimensionalen Daten arbeiten?
- Sind nur einzelne Zeitpunkte (z.B. Überschreitung einer kritischen Messwert Schwelle) oder Zeitsequenzen (Verhaltensmuster) zu betrachten?
- Sind bestimmte Vorverarbeitungen der Signale hilfreich oder notwendig
Nur am Rande: Häufig wird Anomalieerkennung mit ungestütztem Lernen (unsupervised learning) gleichgesetzt, dies ist aber nicht ganz korrekt: Viele Verfahren verwenden Modelle, die auf den Vergleichszeitraum trainiert werden und dann das erwartete Verhalten schätzen beziehungsweise prognostizieren. Darüber hinaus kommen beispielsweise auf der Dichte oder Distanz von Datenpunkten (z.B. Clustering) basierende Verfahren zum Einsatz.
Interaktive und integriert
Bei der Agile IT Management (AIM) wurde daher die Strategie gewählt, die eigene Lösung kontinuierlich, um Verfahren zu erweitern und diese in folgendes Gesamtkonzept zu integrieren:
- Vorverarbeitung: Eine geeignete Transformation der Rohsignale ist häufig entscheidend.
- Automatische Erkennung: Anwendung eines oder mehrerer automatischer Verfahren.
- Visualisierung und Interaktion: Fachgerechte Darstellung für den technischen Spezialisten und interaktive Markierung tatsächlicher Störungen.
- Erklärung und Diagnose: Identifizierung relevanter Einflussgrößen und Hinweise zu möglichen Zusammenhängen mit den Anomalien.
- Justierung und Training: Nutzung des Spezialisten Feedbacks für Justierung der Erkennung und Training der Verfahren.
Tatsächlich sind in den meisten Fällen viele Faktoren zu berücksichtigen. Daher sieht die AIM sowohl standardisierte Predictive Maintenance-Lösungsbausteine vor als auch die Integration des Domänenwissens der Fachspezialisten, um in kleinen Schritten zügige Zwischenergebnisse zu liefern, die möglichst schnell produktiv genutzt werden können.
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