Prognósticos e sua relação com a análise preditiva

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Prognósticos é um campo de engenharia que visa prever o futuro estado de um sistema. Prognósticos melhora o processo de agendamento de manutenção, encomendar peças, e usando recursos. Prof. David Nagel, um renomado especialista em energia nuclear, educador e pesquisador derivada uma interessante correlação entre o campo de análise preditiva e campo velho de prognósticos.

O design, produção e operação de máquinas são-trilhão multimilionário indústrias globais. Antecipação das necessidades de manutenção de máquinas e substituição é de grande valor para os fabricantes de todos os tipos. Assim, o campo de prognóstico e Saúde Management (PHM) desenvolvido ao longo das últimas décadas. Um bom exemplo é o livro Inteligente Fault Diagnóstico e Prognóstico para Sistemas de Engenharia por G. Vachtsevanos (Wiley).

A idéia central é a de máquinas de serviço em linhas de produção quando eles precisam, não de acordo com uma programação baseada em tempo excessivamente conservadora. Com o desenvolvimento e disponibilidade comercial de sistemas baratos microeletromecânicos (MEMS) e outros sensores pequenos, e a realização de sofisticados cálculos em tempo real, o campo de PHM desenvolveu-se rapidamente. Leva dados históricos e atuais, e usa-os para prever quando as máquinas exigirá atenção caro e disruptivo. Isso permite o planejamento de custo eficaz para o cuidado de máquinas críticas em diversas linhas de produção. A Sociedade PHM serve tal trabalho.

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Da mesma forma, a análise preditiva (PA), um campo relativamente novo que surgiu nos últimos anos, tem grandes dados de muitas fontes, muitas vezes através de empresas completos ou campos. PA processa dados com uma grande variedade de algoritmos sobre diversos computadores para prever o tempo e as condições em que ações devem ser tomadas. O campo desenvolvido de PHM eo campo mais recente do PA compartilhar metodologias e objetivos comuns.

Atualmente, PA e PHM permanecem distintos um do outro. É possível que PHM permanecerá separado do PA. Pode ser mais provável que os dois campos vão interagir para benefício mútuo nos próximos anos. Os benefícios econômicos de tais interações podem ser substanciais para ambas as arenas.

De fato, em 2015, a General Motors anunciou a criação de uma tecnologia de prognóstico que visa determinar se certos componentes dos veículos precisam de atenção e manutenção por causa da possível falha futuro.

É importante notar que um sistema de prognóstico consiste em sensores, sistema de aquisição de dados, algoritmos de previsão para executar a fusão de sensores, e um modelo preditivo para interpretar os resultados. As fontes de dados envolvidos na construção de um Sistema de Gestão de Saúde prognóstico incluem principalmente

• Dados do fabricante:

• dados de engenharia fabricante com base em modelos de computador e experiência de campo de outros ou similares sistemas.
• Representa a linha de base desempenho nominalmente esperado.
• atualizações de dados realizado baixando as últimas rotinas prognósticos de um banco de dados local de análise central através de meios automatizados (telemetria).

• dados de sensor adicionais:

• A temperatura do óleo, pressão do ar, as vibrações.
• Dados do sensor que incluem ruído como o ruído pode ser um indicativo de que o problema subjacente.
• dados CPU Platform

• Muitos algoritmos têm sido usados ​​em sistemas de prognóstico:

• Regressão linear.
• análise de séries temporais.
• modelos bayesianos dinâmicos lineares.
  regressão não-linear.