നേട്ടങ്ങൾ:
- AI ഉപയോഗിച്ച് ഫീച്ചറുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്ത് വൈബ്രേഷൻ/ടെമ്പറേച്ചർ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് തെറ്റായ ലക്ഷണങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്
- AI-യുടെ സഹായത്തോടെ ത്രെഷോൾഡ് അധിഷ്ഠിതവും ലളിതവുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ സമീപനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്
- തെറ്റായ അലാറങ്ങളുടെയും (തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ) പിഴവുകളുടെയും (തെറ്റായ നെഗറ്റീവ്) മെയിൻ്റനൻസ് തീരുമാനങ്ങളുടെയും ബാലൻസ് പരിശോധിക്കാനുള്ള കഴിവ്
ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈനിൽ ഒരു ബെയറിംഗിൻ്റെ അപ്രതീക്ഷിത പരാജയം മണിക്കൂറുകളുടെ പ്രവർത്തനരഹിതമായ സമയത്തിനും ഓർഡറുകൾ നഷ്ടപ്പെടുന്നതിനും ചിലപ്പോൾ കൊളാറ്ററൽ നാശത്തിനും കാരണമാകുന്നു. പരമ്പരാഗത അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ രണ്ട് അതിരുകളിൽ നിർത്തുന്നു: ബ്രേക്ക്ഡൗൺ മെയിൻ്റനൻസ് (അത് തകരുമ്പോൾ അത് പരിഹരിക്കുക-ഏറ്റവും ചെലവേറിയ ആശ്ചര്യം) ഒപ്പം ആനുകാലിക പരിപാലനം (ഷെഡ്യൂൾ അനുസരിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക-പലപ്പോഴും അകാലവും പാഴായതും). പ്രവചന അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ മൂന്നാമത്തെ വഴി തുറക്കുന്നു: മെഷീൻ്റെ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥ നിരന്തരം അളക്കുക, പരാജയം പ്രവചിക്കുക, കൃത്യസമയത്ത് ഇടപെടുക. വൈബ്രേഷൻ, താപനില, കറൻ്റ്, ശബ്ദം തുടങ്ങിയ സിഗ്നലുകളിലെ മാറ്റങ്ങൾ ആഴ്ചകൾക്ക് മുമ്പുള്ള ഒരു തകരാറിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. AI ഇവിടെ ശക്തമാണ്: സിഗ്നലുകളിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, അപാകതകൾ കണ്ടെത്തൽ, ശേഷിക്കുന്ന ആയുസ്സ് കണക്കാക്കൽ. എന്നാൽ ഒരു തെറ്റായ അലാറം അർത്ഥമാക്കുന്നത് അനാവശ്യമായ പ്രവർത്തനരഹിതമായ സമയമാണ്, ഒരു തെറ്റ് തെറ്റിയാൽ അത് ദുരന്തമാണ്; ത്രെഷോൾഡും തീരുമാന ബാലൻസും എഞ്ചിനീയറുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്. ഈ യൂണിറ്റിൽ, AI ഉപയോഗിച്ച് പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിൻ്റനൻസ് എങ്ങനെ സജ്ജീകരിക്കാമെന്നും അതിൻ്റെ തീരുമാനങ്ങൾ സാധൂകരിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യുന്നു.
വൈബ്രേഷനും താപനിലയും എന്തുകൊണ്ട്?
കറങ്ങുന്ന യന്ത്രങ്ങളിലെ തകരാറുകൾ സ്വഭാവപരമായ ഒപ്പുകൾ അവശേഷിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ബെയറിംഗ് ക്ഷീണിക്കുമ്പോൾ, ഒരു ഗിയർ പൊട്ടുന്നു, ഒരു ഷാഫ്റ്റ് അസന്തുലിതമായിത്തീരുന്നു, വൈബ്രേഷൻ സ്പെക്ട്രത്തിലെ ചില ആവൃത്തികളിൽ ഊർജ്ജം വർദ്ധിക്കുന്നു. ഘർഷണത്തിൻ്റെയും ലോഡ് വർദ്ധനവിൻ്റെയും വേഗത കുറഞ്ഞതും എന്നാൽ വിശ്വസനീയവുമായ സൂചകമാണ് താപനില. ഈ സിഗ്നലുകളിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾ അർത്ഥവത്തായ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു:
ആട്രിബ്യൂട്ട്
അത് എന്താണ് പറയുന്നത്
ഏത് തകരാർ?
RMS (ഫലപ്രദമായ മൂല്യം)
പൊതുവായ വൈബ്രേഷൻ ഊർജ്ജം
പൊതു തകർച്ച, അസന്തുലിതാവസ്ഥ
കൊടുമുടി
പെട്ടെന്നുള്ള അടി
ബെയറിംഗ് ഡിഫെക്റ്റ്, നോച്ച്
ക്രെസ്റ്റ് ഫാക്ടർ (പീക്ക്/ആർഎംഎസ്)
പൾസ് ഉള്ളടക്കം
അകാല ബെയറിംഗ് പരാജയം
കുർട്ടോസിസ്
വിതരണത്തിൻ്റെ "സ്പൈക്കിനസ്"
പൾസ് തെറ്റിൻ്റെ ലക്ഷണം
ആധിപത്യ ആവൃത്തി (FFT)
ഊർജ്ജം ശേഖരിക്കപ്പെടുന്ന ആവൃത്തി
നിർദ്ദിഷ്ട ഘടകം പരാജയം
പ്രധാന ആശയം: അസംസ്കൃത സിഗ്നലിലേക്ക് നോക്കുന്നതിനുപകരം, ഞങ്ങൾ തെറ്റ് സെൻസിറ്റീവ് സവിശേഷതകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ കണക്കാക്കുന്ന കോഡ് AI വേഗത്തിൽ എഴുതുന്നു.
npdef jitter_attributes(സിഗ്നൽ, fs) ആയി ഇറക്കുമതി ചെയ്യുക: """സിഗ്നൽ: ആക്സിലറേഷൻ സീക്വൻസ്, fs: സാംപ്ലിംഗ് ഫ്രീക്വൻസി (Hz).""" rms = np.sqrt(np.mean(signal**2)) peak = np.max (signal ifs) > 0 else 0 # kurtosis (നാലാമത്തെ നിമിഷം / വ്യത്യാസം^2) അർത്ഥം = np.mean(സിഗ്നൽ) kurtosis = np.mean((സിഗ്നൽ - അർത്ഥം)**4) / (np.var(സിഗ്നൽ)**2 + 1e-12) # ആധിപത്യ ആവൃത്തി (FFT) ആവൃത്തികൾ = np.fft.rfftfreq(len(സിഗ്നൽ), 1/fs) dominant_f = ആവൃത്തികൾ[np.argmax(സ്പെക്ട്രം)] റിട്ടേൺ {"rms": rms, "peak": peak, "crest": crest, "kurtosis": kurtosis, "dominant_}
നുറുങ്ങ്: AI-യിലേക്ക് സവിശേഷതകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുമ്പോൾ, സിഗ്നലിൻ്റെ സാമ്പിൾ ഫ്രീക്വൻസിയും (എഫ്എസ്) ദൈർഘ്യവും വ്യക്തമാക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക. FFT റെസല്യൂഷനും Nyquist പരിധിയും അവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു; fs നൽകിയില്ലെങ്കിൽ, ആധിപത്യ ആവൃത്തി തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടും. കൂടാതെ, ആരോഗ്യകരമായ മെഷീനിൽ നിന്ന് ഒരു "അടിസ്ഥാനം" ശേഖരിക്കാതെ ഒരു പരിധിയും അർത്ഥപൂർണ്ണമല്ല.
ത്രെഷോൾഡ്-ബേസ്ഡ്, ലേണിംഗ്-ബേസ്ഡ് ഡിറ്റക്ഷൻ
രണ്ട് അടിസ്ഥാന സമീപനങ്ങളുണ്ട്:
ത്രെഷോൾഡ് അടിസ്ഥാനം: ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ടിൻ്റെ ഒരു നിശ്ചിത പരിധി കവിയുന്നത് (ഉദാ. RMS) ഒരു അലാറം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ലളിതവും സുതാര്യവും വിശദീകരിക്കാവുന്നതും; എന്നാൽ പരിധി ശരിയാക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും ഏകമാനവുമാണ്.
പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് (അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ): ഇത് ആരോഗ്യകരമായ പ്രവർത്തന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് "സാധാരണ" പഠിക്കുകയും അതിൽ നിന്നുള്ള വ്യതിയാനങ്ങളെ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ പാറ്റേണുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, പക്ഷേ കൂടുതൽ ഡാറ്റയും അപകടസാധ്യതകളും "ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്" ആയി മാറേണ്ടതുണ്ട്.
npdef z_score_anomali(value, baseline_avg, baseline_std, threshold=3.0) ആയി numpy ഇറക്കുമതി ചെയ്യുക: """ലളിതമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അപാകത: ബേസ്ലൈനിൽ നിന്ന് എത്ര സ്റ്റിഡികൾ അകലെ?""" z = (മൂല്യം - baseline_avg) / (baseline_zold) >##zbs, റിട്ടേൺ ഉദാഹരണം: ആരോഗ്യമുള്ള മെഷീനിൽ RMS ശരാശരി 0.8, std എന്നത് 0.1 അലാറം ആയിരിക്കട്ടെ, z = z_score_anomaly(value=1.25, baseline_avg=0.8, baseline_std=0.1)print(f"z-score: {z:.1f}, അലാറം: -> True = 4.5)
ഈ ലളിതമായ z- സ്കോർ സമീപനം പോലും ഒരു തത്വം പ്രകടമാക്കുന്നു: ആരോഗ്യമുള്ള യന്ത്രത്തിൻ്റെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്നാണ് പരിധി ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്, അത് ഏകപക്ഷീയമായി തിരഞ്ഞെടുത്തിട്ടില്ല. AI കൂടുതൽ വിപുലമായ രീതികൾ നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം (ഐസൊലേഷൻ ഫോറസ്റ്റ്, ഓട്ടോഎൻകോഡർ), എന്നാൽ അവയ്ക്കെല്ലാം ഒരേ അടിസ്ഥാനമുണ്ട്: ആദ്യം "സാധാരണ" നിർവചിക്കുക, തുടർന്ന് വ്യതിയാനം അളക്കുക.
തെറ്റായ അലാറവും മിസ്ഡ് ഫോൾട്ട് ബാലൻസും
പ്രവചനാത്മകമായ അറ്റകുറ്റപ്പണിയുടെ ഹൃദയഭാഗത്തുള്ള എഞ്ചിനീയറിംഗ് തീരുമാനമാണിത്. രണ്ട് തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ ഉണ്ട്, അവയുടെ ചെലവുകൾ അസമമാണ്:
പിശക് തരം
അർത്ഥം
ചെലവ്
തെറ്റായ അലാറം (തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്)
ഒരു തെറ്റും ഇല്ലാത്തപ്പോൾ അലാറം
അനാവശ്യ ഭാവങ്ങൾ, ആത്മവിശ്വാസം നഷ്ടപ്പെടൽ
തെറ്റ് തെറ്റി (തെറ്റായ നെഗറ്റീവ്)
തകരാർ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ അലാറം വേണ്ട
അപ്രതീക്ഷിത തകരാർ, കേടുപാടുകൾ, അപകടം
നിങ്ങൾ പരിധി താഴ്ത്തുകയാണെങ്കിൽ (വളരെ സെൻസിറ്റീവ്) പിഴച്ച തകരാർ കുറയും എന്നാൽ തെറ്റായ അലാറം വർദ്ധിക്കും; ഓപ്പറേറ്റർമാർ അലാറങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് നിർത്തുന്നു ("അലാറം ക്ഷീണം"). നിങ്ങൾ പരിധി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ കുറയുന്നു, പക്ഷേ ഒരു യഥാർത്ഥ തകരാർ നഷ്ടപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിക്കുന്നു. ശരിയായ ബാലൻസ് പരാജയത്തിൻ്റെ ഫലത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു: ഒരു സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ഘടകത്തിൽ (ഉദാ. ക്രെയിൻ ബ്രേക്ക്) നഷ്ടപ്പെട്ട പരാജയം അസ്വീകാര്യമാണ്, അവിടെ നിങ്ങൾ സെൻസിറ്റിവിറ്റി ഉയർന്നതായിരിക്കുകയും തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ സഹിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
മുന്നറിയിപ്പ്: ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ കാരണം AI നിർദ്ദേശിച്ച ഒരു പരിധി അല്ലെങ്കിൽ മോഡൽ കൃത്യത (ഉദാ. "95% കൃത്യത") തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതായിരിക്കാം. തകരാറുകൾ വിരളമാണ്; "പരാജയമില്ല" എന്ന് എപ്പോഴും പറയുന്ന ഒരു മോഡൽ പോലും ഉയർന്ന കൃത്യത കാണിക്കുന്നു, പക്ഷേ പ്രയോജനമില്ല. കൃത്യതയേക്കാൾ തെറ്റായ അലാറം നിരക്കും നഷ്ടമായ പരാജയ നിരക്കും ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിനെ വിലയിരുത്തുക; നിങ്ങളുടെ പ്രോസസ് റിസ്ക് ഈ ബാലൻസ് നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
തീരുമാനം മുതൽ പരിപാലനം വരെ: മനുഷ്യ അംഗീകാരം
ഒരു അപാകത കണ്ടെത്തൽ ഒരു നേരിട്ടുള്ള "സ്റ്റോപ്പ് മെഷീൻ" കമാൻഡ് അല്ല; ഇത് ഒരു തീരുമാന പിന്തുണ സിഗ്നലാണ്. സാധാരണ ഒഴുക്ക്: അപാകത കണ്ടെത്തി → തീവ്രതയും പ്രവണതയും വിലയിരുത്തി → കെയർ ടീം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു (ശാരീരിക പരിശോധന, അധിക അളവ്) → ആസൂത്രിത ഇടപെടൽ. പ്രവണതയും സാധ്യമായ കാരണവും നിർദ്ദേശിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും, എന്നാൽ "ഈ ബെയറിംഗ് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കേണ്ടതുണ്ട്" എന്ന തീരുമാനവും സമയവും മനുഷ്യനിൽ തന്നെ തുടരും; കാരണം മനുഷ്യർ ഉൽപ്പാദന പദ്ധതി, സ്പെയർ പാർട്സ്, സുരക്ഷാ പശ്ചാത്തലം എന്നിവ കാണുന്നു.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായത്: "ഈ വൈബ്രേഷൻ ഡാറ്റ വികലമാണോ?" (ബേസ്ലൈൻ ഇല്ല, fs ഇല്ല, സന്ദർഭമില്ല. അടിസ്ഥാനരഹിതമായ അതെ/ഇല്ല.) STRONG: "12 kHz-ൽ ഒരു ബെയറിംഗിൻ്റെ 1 സെക്കൻഡ് ആക്സിലറേഷൻ ഡാറ്റ എൻ്റെ പക്കലുണ്ട്. RMS, ക്രെസ്റ്റ് ഫാക്ടർ, കുർട്ടോസിസ്, ആധിപത്യ ആവൃത്തി എന്നിവ കണക്കാക്കുക. എനിക്ക് 30 ദിവസത്തെ ആരോഗ്യകരമായ പ്രവർത്തന അടിസ്ഥാനരേഖയുണ്ട് (RMS ശരാശരി = 0.8.1 കണക്കാക്കുക). ബേസ്ലൈനിൽ നിന്ന് 3-സിഗ്മ ത്രെഷോൾഡിന് അനുസൃതമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുക, പക്ഷേ ഇത് ഒരു തീരുമാന പിന്തുണാ സിഗ്നലാണെന്നും ആധിപത്യമുള്ള ആവൃത്തിയെ ബെയറിംഗിൻ്റെ സ്വഭാവപരമായ തെറ്റ് ആവൃത്തികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യില്ലെന്നും പ്രസ്താവിക്കുക.
മിനി കേസ്
മെയിൻ്റനൻസ് എഞ്ചിനീയർ Emre ഒരു ഫാൻ മോട്ടോറിനായി വൈബ്രേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിരീക്ഷണം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനും ഇസഡ് സ്കോർ അനോമലി കോഡും AI-ലേക്ക് പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു; സിസ്റ്റം കുറച്ച് ദിവസങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഒരു അലാറം നൽകുന്നു. എന്നാൽ എംരെ അത് പരിശോധിക്കുമ്പോൾ, യന്ത്രം കേടുകൂടാതെയിരിക്കും-തെറ്റായ അലാറം. അത് പരിശോധിക്കുമ്പോൾ, വെറും 2 മണിക്കൂർ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് താൻ ബേസ്ലൈൻ സ്ഥാപിച്ചതെന്ന് അയാൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു, അതേസമയം ലോഡ് മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് ഫാനിൻ്റെ വൈബ്രേഷൻ സാധാരണയായി ചാഞ്ചാടുന്നു. വ്യത്യസ്ത ലോഡ് അവസ്ഥകൾ മറയ്ക്കുന്നതിന് ഇത് ബേസ്ലൈൻ 1 ആഴ്ച വരെ നീട്ടുകയും തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ നിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അപ്പോൾ അവൻ ക്രെസ്റ്റ് ഫാക്ടറിൽ സാവധാനത്തിലുള്ള മുകളിലേക്കുള്ള പ്രവണത കാണുന്നു; RMS ഇതുവരെ പരിധി കടക്കുന്നതിന് മുമ്പുള്ള ആദ്യകാല ബെയറിംഗ് പരാജയത്തെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ശാരീരിക പരിശോധന ബെയറിംഗിൻ്റെ അകാല വസ്ത്രങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. ആസൂത്രിതമായ അറ്റകുറ്റപ്പണിയിൽ Emre ബെയറിംഗ് മാറ്റുന്നു, കൂടാതെ അപ്രതീക്ഷിതമായ ഒരു തടസ്സവുമില്ല. AI പെട്ടെന്ന് ആട്രിബ്യൂട്ടും അപാകതയും കണക്കാക്കി; എന്നാൽ അടിസ്ഥാന നിലവാരവും ട്രെൻഡ് വ്യാഖ്യാനവും-തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുകയും യഥാർത്ഥ പരാജയം നേരത്തെ പിടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് എഞ്ചിനീയറുടെ ജോലിയായി മാറി.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- ആരോഗ്യമുള്ള മെഷീനിൽ നിന്ന് മതിയായ/പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന അടിസ്ഥാനരേഖ ശേഖരിക്കാതെ ഒരു പരിധി നിശ്ചയിക്കുന്നു.
- സാമ്പിൾ ഫ്രീക്വൻസി വ്യക്തമാക്കാതെ FFT/ആധിപത്യ ആവൃത്തിയെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.
- "കൃത്യത" ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ വിലയിരുത്തുകയും അപൂർവ്വമായ തകരാർ സംഭവിച്ചാൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ നേടുകയും ചെയ്യുന്നു.
- പ്രോസസ് റിസ്കിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി ഏകപക്ഷീയമായി പരിധി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
- അനോമലി സിഗ്നലിനെ നേരിട്ടുള്ള സ്റ്റോപ്പ് കമാൻഡായി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുകയും മനുഷ്യ പരിശോധനയെ മറികടക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഒരൊറ്റ മെട്രിക് നോക്കി ട്രെൻഡ് അവഗണിക്കുന്നു (മന്ദഗതിയിലുള്ള വർദ്ധനവ്).
ചുരുക്കത്തിൽ
- പ്രവചന അറ്റകുറ്റപ്പണി യന്ത്രത്തിൻ്റെ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥ അളക്കുകയും പരാജയം പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ആർഎംഎസ്, ക്രെസ്റ്റ്, കുർട്ടോസിസ്, ആധിപത്യ ആവൃത്തി തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ വൈബ്രേഷൻ/താപനിലയിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു.
- ആരോഗ്യകരമായ യന്ത്രത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിൽ നിന്നാണ് ത്രെഷോൾഡും അപാകത കണ്ടെത്തലും ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്.
- തെറ്റായ അലാറങ്ങളുടെയും തെറ്റിപ്പോയ പിഴവുകളുടെയും ബാലൻസ് പ്രോസസ്സ് റിസ്ക് അനുസരിച്ച് ക്രമീകരിക്കുന്നു.
- അപൂർവമായ പിഴവുകളിൽ, "കൃത്യത" തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്; തെറ്റായ അലാറം/നഷ്ട നിരക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- അപാകത ഒരു തീരുമാന പിന്തുണ സിഗ്നലാണ്; പരിചരണത്തിൻ്റെ തീരുമാനവും സമയവും വ്യക്തിയിൽ തുടരുന്നു.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു വൈബ്രേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ താപനില സമയ ശ്രേണി കണ്ടെത്തുക അല്ലെങ്കിൽ അനുകരിക്കുക (ആരോഗ്യകരമായ അടിത്തറ + ക്രമേണ വഷളാകുന്ന വിഭാഗം). പ്രിൻ്റ് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ (ആർഎംഎസ്, ക്രെസ്റ്റ്, കുർട്ടോസിസ്), ബേസ്ലൈൻ മുതൽ എഐ വരെ ഇസഡ് സ്കോർ അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ കോഡ്. തുടർന്ന്: (1) ആരോഗ്യകരമായ വിഭാഗത്തിൽ നിന്ന് മാത്രം ബേസ്ലൈൻ സജ്ജീകരിച്ച് സാമ്പിൾ ഫ്രീക്വൻസി നൽകുക, (2) 2-സിഗ്മയ്ക്കും 4-സിഗ്മയ്ക്കും ത്രെഷോൾഡ് പരീക്ഷിച്ച് തെറ്റായ അലാറങ്ങളുടെയും തെറ്റിപ്പോയ പിഴവുകളുടെയും എണ്ണം എങ്ങനെ മാറുന്നുവെന്ന് താരതമ്യം ചെയ്യുക, (3) ഒരൊറ്റ അളവെടുപ്പിന് പകരം ആട്രിബ്യൂട്ട് ട്രെൻഡ് പ്ലോട്ട് ചെയ്ത് അത് നേരത്തെ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നുണ്ടോ എന്ന് നോക്കുക. നിങ്ങളുടെ സാഹചര്യത്തിലെ അപകടസാധ്യതയ്ക്ക് അനുയോജ്യമായ പരിധി ഏതാണെന്ന് വിശദീകരിക്കുകയും നിങ്ങൾ അത് തിരഞ്ഞെടുത്തത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ന്യായീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.