പ്രവചനാത്മക പരിപാലനവും ഉപകരണങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യതയും

നേട്ടങ്ങൾ:

• പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിൻ്റനൻസ്, പമ്പ്, കംപ്രസർ, ഇഎസ്പി തകരാറുകൾ എന്നിവ AI ഉപയോഗിച്ച് നേരത്തെ കണ്ടെത്തുന്നതിൻ്റെ യുക്തി മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്
• വൈബ്രേഷൻ, താപനില, നിലവിലെ ഡാറ്റ എന്നിവയിൽ നിന്ന് അപാകത കണ്ടെത്തലും ശേഷിക്കുന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ ജീവിതവും (RUL) കണക്കാക്കാനുള്ള കഴിവ്
• തെറ്റായ അലാറം ബാലൻസ്, മൂലകാരണ വിശകലനം, മെയിൻ്റനൻസ് എഞ്ചിനീയർ അംഗീകാരം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പരിശോധിക്കാനുള്ള കഴിവ്

എണ്ണ, വാതക സൗകര്യങ്ങൾ നിരന്തരം പ്രവർത്തിക്കുന്ന യന്ത്രങ്ങളാൽ നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു: പമ്പുകൾ, കംപ്രസ്സറുകൾ, ടർബൈനുകൾ, ഇഎസ്പികൾ (ഇലക്ട്രിക് സബ്മെർസിബിൾ പമ്പുകൾ), വാൽവുകൾ. ഈ ഉപകരണങ്ങളുടെ അപ്രതീക്ഷിത പരാജയം അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഉൽപ്പാദന നഷ്ടം (ഒരു കംപ്രസർ നിർത്തുന്നതിന് പ്രതിദിനം ലക്ഷക്കണക്കിന് ഡോളർ), സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യത (പെട്ടെന്നുള്ള പരാജയം, സമ്മർദമുള്ള സിസ്റ്റത്തിൽ തീ / സ്ഫോടനം). പരമ്പരാഗത അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ രണ്ട് അതിരുകടന്നതാണ്: ഒന്നുകിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത് വരെ കാത്തിരിക്കുക (പ്രതിക്രിയാത്മകവും ചെലവേറിയതും അപകടസാധ്യതയുള്ളതും) അല്ലെങ്കിൽ ഷെഡ്യൂളിൽ നേരത്തെ തന്നെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക (പ്രതിരോധം, പക്ഷേ നല്ല ഭാഗം പാഴാക്കുക). പ്രവചന അറ്റകുറ്റപ്പണി (PdM) മൂന്നാമത്തേതും മികച്ചതുമായ മാർഗമാണ്: ഉപകരണങ്ങളുടെ അവസ്ഥ നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കുക, സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തകരാർ പ്രവചിക്കുക, കൃത്യസമയത്ത് ഇടപെടുക. ഈ യൂണിറ്റിൽ, വൈബ്രേഷൻ, താപനില, നിലവിലെ ഡാറ്റ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള പിഴവുകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഞങ്ങൾ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മാറ്റമില്ലാത്ത നിയമം: പ്രവചനം പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ആണ്, കൃത്യമായ തീയതിയല്ല; നിർണായക ഉപകരണങ്ങളിൽ, ഫീൽഡ് പരിശോധനയും മൂലകാരണ വിശകലനവും വഴി ഔട്ട്പുട്ട് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.

പ്രവചനാത്മക പരിപാലനത്തിൻ്റെ യുക്തി

ഓരോ യന്ത്രവും പരാജയത്തിലേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ "സിഗ്നലുകൾ" നൽകുന്നു: ഒരു ബെയറിംഗ് ധരിക്കുമ്പോൾ, വൈബ്രേഷൻ സ്പെക്ട്രത്തിൽ ചില ആവൃത്തികൾ വർദ്ധിക്കുന്നു; ഒരു പമ്പ് കാവിറ്റേഷനിൽ പ്രവേശിക്കുമ്പോൾ, മർദ്ദം ചാഞ്ചാടുന്നു; ഒരു മോട്ടോർ വൈൻഡിംഗ് തകരാറിലാകുമ്പോൾ, നിലവിലെ ഒപ്പ് മാറുന്നു. പ്രവചനാത്മക പരിപാലനം ഈ സിഗ്നലുകൾ പിടിക്കുന്നു.

അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ:

• അവസ്ഥ നിരീക്ഷണം: വൈബ്രേഷൻ, താപനില, കറൻ്റ്, മർദ്ദം, ശബ്ദശാസ്ത്രം തുടങ്ങിയ സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപകരണങ്ങളുടെ ആരോഗ്യം തുടർച്ചയായി അളക്കുന്നു.
• അപാകത കണ്ടെത്തൽ: സാധാരണ സ്വഭാവത്തിൽ നിന്നുള്ള വ്യതിയാനം ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നു. മോഡൽ "സാധാരണ" പഠിക്കുന്നു, വ്യതിയാനം ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നു.
• തകരാർ ഒപ്പ്: പ്രത്യേക തരം തകരാർ (ഉദാ. പുറം വളയത്തിൻ്റെ തകരാർ വഹിക്കുന്നതിൻ്റെ ആവൃത്തി) സ്വഭാവ സവിശേഷത.
• RUL (അവശേഷിക്കുന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ ജീവിതം): പരാജയപ്പെടുന്നതുവരെ ഉപകരണങ്ങളുടെ ശേഷിക്കുന്ന പ്രവർത്തന സമയം. ഇത് ഒരു പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് എസ്റ്റിമേറ്റ് ആണ്.
• പി-എഫ് ഇടവേള: പൊട്ടൻഷ്യൽ പരാജയം (പി) ആദ്യം ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടുന്നത് മുതൽ പ്രവർത്തനപരമായ പരാജയം (എഫ്) വരെയുള്ള സമയം; ഇടപെടൽ വിൻഡോ.

നുറുങ്ങ്: പ്രവചന അറ്റകുറ്റപ്പണിയുടെ ലക്ഷ്യം "കൃത്യമായ ദിവസം" അല്ല, മതിയായ മുന്നറിയിപ്പ് സമയമാണ്. "40 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ഈ ബെയറിംഗ് പരാജയപ്പെടാൻ 70% സാധ്യതയുണ്ട്" എന്ന് മോഡൽ പറഞ്ഞാൽ, അത് ഒരു ആസൂത്രണ സൂചനയാണ്; ലഭ്യമായ അടുത്ത ഭാവത്തിലേക്ക് പരിചരണം നീക്കാൻ ഇത് മതിയാകും. കൃത്യമായ തീയതിക്കായി കാത്തിരിക്കരുത്.

അപാകത കണ്ടെത്തലും RUL എസ്റ്റിമേഷനും

അപാകത കണ്ടെത്തൽ പൊതുവെ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനമാണ്: ഉപകരണത്തിൻ്റെ ആരോഗ്യകരമായ കാലയളവിലെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മോഡൽ "സാധാരണ" പാറ്റേൺ പഠിക്കുന്നു; തുടർന്നുള്ള ഡാറ്റ ഈ പാറ്റേണിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുമ്പോൾ, "ഹെൽത്ത് സ്കോർ വ്യതിയാനം" കൂടുതലായിരിക്കും. ഇതിന് ധാരാളം പരാജയ ഉദാഹരണങ്ങൾ ആവശ്യമില്ല എന്നതാണ് ഇതിൻ്റെ നേട്ടം (യഥാർത്ഥത്തിൽ അവ വളരെ കുറവാണ്).

മറുവശത്ത്, RUL പ്രവചനം, ആരോഗ്യ സൂചകത്തിൻ്റെ അപചയ പ്രവണത ഭാവിയിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇതിന് രണ്ട് അപകടങ്ങളുണ്ട്: (1) ഡീഗ്രഡേഷൻ എല്ലായ്പ്പോഴും രേഖീയമല്ല - ചില പരാജയങ്ങൾ പെട്ടെന്ന് ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു; (2) പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ കാണാത്ത ഒരു പരാജയ മോഡ് മോഡലിന് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല.

മുന്നറിയിപ്പ്: അപാകത കണ്ടെത്തൽ ഒരു വ്യതിയാനത്തെ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ എന്തുകൊണ്ടെന്ന് പറയുന്നില്ല. ഉയർന്ന വൈബ്രേഷൻ; അത് അസന്തുലിതാവസ്ഥ, തെറ്റായ അലൈൻമെൻ്റ്, ബെയറിംഗ് പരാജയം, അയവ് അല്ലെങ്കിൽ സെൻസർ പരാജയം എന്നിവ ആകാം. വൈബ്രേഷൻ സ്പെക്ട്രം വിശകലനവും ഫീൽഡ് പരിശോധനയും മൂലകാരണം നിർണ്ണയിക്കുന്നു. "പരാജയം ആസന്നമാണ്" എന്ന് AI പറയുന്നതുകൊണ്ട് അത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനുള്ള പെട്ടെന്നുള്ള തീരുമാനമല്ല.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: പ്രവചനാത്മക മെയിൻ്റനൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോ

1. വിമർശനാത്മകത നിർണ്ണയിക്കുക. ഏത് ഉപകരണമാണ് നിർത്തിയാൽ ഉൽപ്പാദനം/സുരക്ഷയെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ബാധിക്കുക? വിഭവങ്ങൾ അവിടെ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.
2. ആരോഗ്യകരമായ ഒരു അടിസ്ഥാനം സ്ഥാപിക്കുക. ഉപകരണങ്ങളുടെ സാധാരണ പ്രവർത്തന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും "സാധാരണ" എന്ന് നിർവ്വചിക്കുകയും ചെയ്യുക.
3. അപാകത നിരീക്ഷിക്കുക. വ്യതിയാനങ്ങൾ നേരത്തെ മനസ്സിലാക്കുക; തെറ്റായ അലാറം നിരക്ക് സ്ഥിരപ്പെടുത്തുക.
4. രോഗനിർണയം. അപാകത യഥാർത്ഥമാണെങ്കിൽ, സ്പെക്‌ട്രം/സിഗ്നേച്ചർ വിശകലനം വഴി പരാജയ സാധ്യതയുള്ള മോഡ് നിർണ്ണയിക്കുക.
5. RUL ഉം വിൻഡോയും. അനിശ്ചിതത്വത്തോടെ ശേഷിക്കുന്ന ജീവിത എസ്റ്റിമേറ്റ് എടുക്കുക; ഇടപെടൽ വിൻഡോ ആസൂത്രണം ചെയ്യുക.
6. സ്ഥിരീകരണവും ഇടപെടലും. നിർണായക ഉപകരണങ്ങളിൽ ഫീൽഡ് പരിശോധനയിലൂടെ സ്ഥിരീകരിക്കുക; മെയിൻ്റനൻസ് എഞ്ചിനീയർ തീരുമാനിക്കട്ടെ.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം

കേസ് 1 - നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നു. ഒരു ഗ്യാസ് കംപ്രസ്സറിൽ, പുറം വളയത്തിൻ്റെ ആവൃത്തിയിൽ ഉയരുന്ന വൈബ്രേഷൻ സ്പെക്ട്രത്തിലെ ഒരു ഘടകം AI കണ്ടെത്തി; നാലാഴ്ചകൊണ്ട് ആരോഗ്യ സ്കോർ ക്രമേണ വഷളായി. മെയിൻ്റനൻസ് ടീം അടുത്ത ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത സ്റ്റോപ്പിൽ ബെയറിങ് മാറ്റി; നീക്കം ചെയ്ത ഭാഗത്ത് പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിൽ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തി. അപ്രതീക്ഷിത പരാജയം (കണക്കാക്കിയ 6 മണിക്കൂർ ഉൽപാദന നഷ്ടം + കൊളാറ്ററൽ നാശം) തടഞ്ഞു.

കേസ് 2 - തെറ്റായ അലാറവും സെൻസറും. ഒരു പമ്പിൽ മോഡൽ പെട്ടെന്ന് ഉയർന്ന വൈബ്രേഷൻ അലാറം നൽകി. ഫീൽഡ് ജീവനക്കാർ പോയപ്പോൾ പമ്പ് സാധാരണ നിലയിലായി; ഒരു അയഞ്ഞ വൈബ്രേഷൻ സെൻസർ തന്നെയായിരുന്നു പ്രശ്നം. പാഠം: അപാകത എല്ലായ്പ്പോഴും ഉപകരണങ്ങളുടെ പരാജയമല്ല; സ്ഥിരീകരണമില്ലാതെ ഇടപെടൽ (അനാവശ്യമായ ഡിസ്അസംബ്ലിംഗ്) വിഭവങ്ങളുടെ പാഴാക്കലാണ്. മൂലകാരണ നിയന്ത്രണം അനിവാര്യമായിരുന്നു.

കേസ് 3 - പെട്ടെന്നുള്ള അപചയ പരിധി. ഒരു ESP-യുടെ RUL മോഡൽ "ഏകദേശം 60 ദിവസം" എന്ന് പറഞ്ഞു; എന്നിരുന്നാലും, മണൽ ഉള്ളിൽ, പെട്ടെന്ന് തേയ്മാനം ത്വരിതപ്പെടുത്തി, പമ്പ് 22 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ തകരാറിലായി. പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ മോഡൽ ഈ ഫാസ്റ്റ് മോഡ് കാണുന്നില്ല. പാഠം: RUL-ലേക്ക് അന്ധമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, അനിശ്ചിതത്വത്തിൻ്റെയും പതിവ് നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെയും മാർജിൻ ഉപയോഗിച്ച് നിർണായക ഉപകരണങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ വൈബ്രേഷൻ ഡാറ്റ നോക്കൂ, എന്തെങ്കിലും തകരാറുണ്ടെങ്കിൽ എന്നോട് പറയൂ.[data]

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

പ്രവചനാത്മക പരിപാലനത്തിനായി ഇനിപ്പറയുന്ന (അജ്ഞാതമാക്കിയ) കംപ്രസർ വൈബ്രേഷൻ/താപനില/നിലവിലെ ഡാറ്റ വിലയിരുത്തുക. നിയമങ്ങൾ:- ആരോഗ്യകരമായ അടിസ്ഥാനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു അപാകതയുണ്ടോ, ഏത് സൂചകത്തിലാണ്? വ്യതിയാനത്തിൻ്റെ തീവ്രതയും പ്രവണതയും എഴുതുക. - സാധ്യമായ പരാജയ മോഡുകൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യുക (ബെയറിംഗ്, അസന്തുലിതാവസ്ഥ, തെറ്റായ അലൈൻമെൻ്റ്, അയവ്, കാവിറ്റേഷൻ, സെൻസർ പരാജയം); ഓരോന്നിനും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഒപ്പ് വ്യക്തമാക്കുക. സിംഗിൾ മോഡ് ഡെഡ്‌ലോക്ക്.- നിങ്ങൾ RUL എസ്റ്റിമേറ്റ് നൽകിയാൽ, അത് അനിശ്ചിതത്വത്തോടെ നൽകുക; "കൃത്യമായ തീയതി" നൽകുക.- മൂലകാരണം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് എന്ത് ഫീൽഡ് കൺട്രോൾ/സ്പെക്ട്രം വിശകലനം ആവശ്യമാണ് എന്ന് എഴുതുക.- ഇടപെടൽ തീരുമാനം "മെയിൻ്റനൻസ് എഞ്ചിനീയർ സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഡാറ്റ: [സെൻസർ ഡാറ്റ]

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) അപാകത സംഗ്രഹം:

ചുവടെയുള്ള സ്റ്റാറ്റസ് മോണിറ്ററിംഗ് ഡാറ്റയിൽ, ആരോഗ്യകരമായ അടിത്തറയിൽ നിന്നുള്ള വ്യതിയാനങ്ങൾ "സൂചകം | വ്യതിയാനം | പ്രവണത | സാധ്യമായ അർത്ഥം" പട്ടികയായി ദൃശ്യമാകും. സെൻസർ പരാജയപ്പെടാനുള്ള സാധ്യതയും പരിഗണിക്കുക. ഡാറ്റ: [സെൻസർ]

2) പരാജയ മോഡ് വേർതിരിക്കൽ:

ഈ വൈബ്രേഷൻ സ്പെക്‌ട്രം സംഗ്രഹത്തിൽ നിന്ന് സാധ്യമായ പരാജയ മോഡുകൾ ഓരോന്നിൻ്റെയും സ്വഭാവ ആവൃത്തി/സിഗ്നേച്ചറുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക. വേർതിരിച്ചറിയാൻ എന്ത് അധിക അളവ് ആവശ്യമാണ്? ഒറ്റ ഫാഷൻ ലോക്ക്ഡൗൺ. സംഗ്രഹം: [സ്പെക്ട്രം]

3) RUL ഉം വിൻഡോയും:

ഇനിപ്പറയുന്ന ഡീഗ്രേഡേഷൻ ട്രെൻഡിൽ നിന്ന് ശേഷിക്കുന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ ലൈഫ് റേഞ്ച് (P90/P50/P10 ദിവസം) കണക്കാക്കുക. പെട്ടെന്നുള്ള ത്വരണം ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യതയും പരിഗണിക്കുക. അടുത്ത ആസൂത്രിത സ്റ്റോപ്പിലേക്ക് ഇടപെടൽ നീക്കാൻ കഴിയുമോ? പ്രവണത: [ആരോഗ്യ സൂചകം]

4) തെറ്റായ അലാറം ബാലൻസ്:

ഇനിപ്പറയുന്ന അലാറം ചരിത്രം പരിശോധിക്കുക: തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെയും (അനാവശ്യമായ ഇടപെടൽ) തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളുടെയും (നഷ്ടപ്പെട്ട തെറ്റ്) നിരക്ക് വിലയിരുത്തുക. ഉപകരണങ്ങളുടെ നിർണായകതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എങ്ങനെ പരിധി സജ്ജീകരിക്കാം? നിർണായക ഉപകരണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഏത് വശം ജാഗ്രത പാലിക്കണം? ഡാറ്റ: [അലാറം ചരിത്രം]

മെയിൻ്റനൻസ് തന്ത്രങ്ങളുടെ താരതമ്യം

തന്ത്രം

എപ്പോൾ ഇടപെടണം

പ്ലസ്

മൈനസ്

റിയാക്ടീവ്

ഒരു തകരാർ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ

ലളിതമായ

ചെലവേറിയതും അപകടകരവും ആസൂത്രിതമല്ലാത്തതും

പ്രിവൻ്റീവ് (കലണ്ടർ)

നിശ്ചിത ഇടവേളയിൽ

ആസൂത്രണം ചെയ്തു

ഇത് കട്ടിയുള്ള കഷണം പാഴാക്കുന്നു

പ്രവചനം (PdM)

സ്റ്റാറ്റസ് സിഗ്നലിനൊപ്പം

കൃത്യസമയത്ത്

ഡാറ്റ/മോഡലും സ്ഥിരീകരണവും ആവശ്യമാണ്

പ്രവചനം + സ്ഥിരീകരണം

സിഗ്നൽ + ഫീൽഡ് പരിശോധന

ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ

ഏറ്റവും അധ്വാനം

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• RUL-ലേക്ക് അന്ധമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. കൃത്യമായ തീയതിക്കായി ഒരു പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് എസ്റ്റിമേറ്റ് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിച്ച് അനിശ്ചിതത്വം അവഗണിക്കുന്നു.
• അപാകതയാണ് കാരണമെന്ന് കരുതുന്നു. വ്യതിയാനത്തെ "ബെയറിംഗ് പരാജയം" ആയി പ്രഖ്യാപിക്കുകയും മൂലകാരണ വിശകലനം ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുക.
• സെൻസർ പരാജയം മറക്കുന്നു. സെൻസർ തന്നെ പരാജയപ്പെടാം എന്നത് അവഗണിക്കുന്നു.
• തെറ്റായ നെഗറ്റീവിനെ കുറച്ചുകാണുന്നു. നിർണ്ണായക ഉപകരണങ്ങളിൽ നഷ്ടപ്പെട്ട ഒരു തകരാറിൻ്റെ സുരക്ഷാ മാനം കാണുന്നില്ല.
• സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ഇടപെടൽ. ഫീൽഡ് പരിശോധന കൂടാതെ നിർണായക ഉപകരണങ്ങൾ നീക്കംചെയ്യൽ/മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ഉപകരണങ്ങളുടെ ആരോഗ്യം നിരീക്ഷിക്കുക, തകരാറുകൾ സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രവചിക്കുക, കൃത്യസമയത്ത് ഇടപെടുക എന്നിവയാണ് പ്രവചന അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ.
• അപാകത കണ്ടെത്തുന്നതിലും തെറ്റ് സിഗ്നേച്ചർ തിരിച്ചറിയുന്നതിലും AI ശക്തമാണ്; എന്നാൽ ഇത് വ്യതിയാനത്തിൻ്റെ കാരണം പറയുന്നില്ല, മൂലകാരണ വിശകലനം ആവശ്യമാണ്.
• RUL സാധ്യതയുള്ളതാണ്; ഇത് ഒരു അനിശ്ചിതത്വ ഇടവേളയിൽ എടുത്തതാണ്, കൃത്യമായ തീയതിയായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല.
• സെൻസർ പരാജയവും പെട്ടെന്നുള്ള ഡീഗ്രഡേഷൻ മോഡുകളും മനസ്സിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു; നിർണായക ഉപകരണങ്ങളിൽ തെറ്റായ നിഷേധങ്ങൾക്കെതിരെ ജാഗ്രത പുലർത്തുന്നു.
• ഫീൽഡ് ഇൻസ്പെക്ഷൻ, മെയിൻ്റനൻസ് എഞ്ചിനീയർ സ്ഥിരീകരണം എന്നിവയിലൂടെയാണ് നിർണായക ഉപകരണങ്ങളിൽ ഇടപെടാനുള്ള തീരുമാനം.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു നിർണായക ഉപകരണം (പ്രതിനിധി കംപ്രസർ/ഇഎസ്പി) വൈബ്രേഷൻ ഡാറ്റാ സാഹചര്യം നേടുക. ശക്തമായ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവചന മൂല്യനിർണ്ണയം സൃഷ്ടിക്കുക. തുടർന്ന്: (1) മോഡൽ ഫ്ലാഗ് ചെയ്‌ത അപാകതയ്‌ക്ക് കുറഞ്ഞത് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത മൂലകാരണങ്ങളെങ്കിലും എഴുതുക (അതിൽ ഒന്ന് സെൻസർ പരാജയമായിരിക്കണം), (2) RUL നൽകിയാൽ ഒരു അനിശ്ചിതത്വ ഇടവേള ആവശ്യപ്പെടുക, (3) ഏത് ഫീൽഡ് നിയന്ത്രണത്തിലാണ് നിങ്ങൾ ഇടപെടൽ തീരുമാനം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതെന്ന് വ്യക്തമാക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] പ്രവചനാത്മക പരിപാലനത്തിൻ്റെ യുക്തിയും അവസ്ഥ നിരീക്ഷണം/അനോമലി/RUL എന്ന ആശയങ്ങളും എനിക്കറിയാം.
• [ ] ഒരു അപാകത ഒരു വ്യതിയാനമാണെന്നും കാരണം നിർണ്ണയിക്കാൻ ഒരു മൂലകാരണ വിശകലനം ആവശ്യമാണെന്നും ഞാൻ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• [ ] ഞാൻ അനിശ്ചിതത്വ ശ്രേണിയിൽ RUL എടുക്കുന്നു, ഞാൻ അത് കൃത്യമായ തീയതിയായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല.
• [ ] സെൻസർ പരാജയം, പെട്ടെന്നുള്ള പരാജയം എന്നിവയുടെ സാധ്യത ഞാൻ കണക്കിലെടുക്കുന്നു.
• ഫീൽഡ് പരിശോധനയും എഞ്ചിനീയർ സ്ഥിരീകരണവും ഉള്ള നിർണായക ഉപകരണങ്ങളിൽ ഞാൻ ഇടപെടുന്നു.