工业故障预测

工业故障预测方案根据传感器或信号数据,预测设备未来一段时间内出现故障的可能性,提前预警供业务人员决策,实现设备的健康管理与智能运维

方案概述方案优势成功案例

方案概述

方案概述

多种建模技术相结合

无监督的异常检测算法与有监督的机器学习算法、迁移学习技术相结合,基于设备历史运行数据自动发现可疑异常,并判定故障可能性

故障根因分析

利用关联分析、概率图模型、有监督机器学习模型等从冗余报警中自动发现真正的根源报警,精准定位故障原因

方案优势

迁移学习技术

迁移学习技术

利用第四范式领先的迁移学习技术,实现不同故障与不同设备的迁移学习,使得模型对样本较少的故障或设备也能获得较好的预测结果

模型可解释

模型可解释

除了预测设备未来一段时间内出现故障的可能性外,同时给出预测的依据,帮助业务人员快速定位故障原因

自学习迭代闭环

自学习迭代闭环

自动将历史故障数据与专家对预警有效性的判断修正后的反馈数据输入给模型进行学习,形成迭代闭环,促进预警召回率和准确率的全面提升