> ML_RECIPE // INDUSTRIAL-IOT-PREDICTIVE-MAINTENANCE_v1.0
Endüstriyel IoT Kestirimci Bakım ve Anormallik Tespiti
Türbinlerdeki rulman aşınmasını ve titreşim anormalliklerini termal kilitlenmeden 72 saat önce tespit etmek.
İş Hedefi ve Beklenen Çıktı
Türbinlerdeki rulman aşınmasını ve titreşim anormalliklerini termal kilitlenmeden 72 saat önce tespit etmek.
Successfully triggers warning on all historical failure playback datasets.
Sezgisel Temel (Heuristic Baseline)
Statik eşik alarmı: Tepe titreşim genliği 4.5 mm/s RMS değerini aştığında alarm tetikleme.
Static vibration threshold produced 14 false alarms per month due to ambient plant resonance.
Aşama 1: Prototip Geliştirme Yolu
Frekans alanı titreşim telemetrisini çıkarın. Sağlıklı temel veri üzerinde Isolation Forest eğiterek enerji sıçramalarını işaretleyin.
Aşama 2: Üretim Dağıtım Yolu
Modeli ONNX formatına dönüştürün. Fabrika ağ geçidinde (gateway) milisaniye altı çıkarım yapın. Özet alarmları SCADA ve PagerDuty sistemlerine iletin.
Hesaplama ve Dağıtım Mimarisi (Placement Topologies)
Doğrulanmış sağlıklı operasyon logları kullanılarak server CPU üzerinde çeyreklik periyotla train edilir
Endüstriyel düşük güç tüketimli CPU üzerinde ONNX Runtime koşan edge gateway IPC
3 Kademeli Dağıtım Seçenekleri (Placement Alternatives)
Fabrika sunucusu CPU üzerinde Python scikit-learn arka plan servisiyle her 15 dakikada bir toplu anormallik puanlama.
Gömülü x86/ARM CPU üzerinde ONNX Runtime çalıştıran endüstriyel uç bilgisayar (Advantech/Siemens DIN-rail).
Yerel dairesel arabellek yedekli uç ONNX Runtime ağ geçidi + merkezi MLflow model kaydı + sunucu CPU üzerinde üç aylık otomatik yeniden eğitim hattı.
Önerilen Kütüphaneler & Araçlar
Yönetişim, Güvenceler ve Riskler
- Yalnızca ML puanına dayanarak otomatik mekanik durdurma yapmayın; saha mühendisi onayına yönlendirin.
- Temel veri setinde fabrikanın mevsimsel ortam sıcaklığı değişimlerini dengeleyin.