Failure Prediction — Dự báo hỏng hóc
Tải lịch sử hỏng hóc lên. β là con số quyết định: nó cho biết bảo trì phòng ngừa theo giờ chạy có tác dụng hay chỉ là chi phí.
Độ dốc đường thẳng CHÍNH LÀ β = 4.394. Điểm nằm thẳng hàng nghĩa là Weibull mô tả được dữ liệu; điểm gãy thành hai đoạn dốc khác nhau nghĩa là có hai cơ chế hỏng khác nhau trộn vào một tập.
Bảo trì phòng ngừa có tác dụng. Đây là con số quyết định chính sách bảo trì, quan trọng hơn cả tuổi thọ trung bình.
Nghĩa là kỳ vọng 23.9% số thiết bị đã hỏng trước mốc này. Nhân với số thiết bị đang chạy để ra số lần hỏng cần chuẩn bị phụ tùng.
B10 luôn nhỏ hơn MTTF khá nhiều và nó mới là mốc đặt lịch: chờ tới trung bình mới thay nghĩa là gần một nửa số thiết bị đã hỏng trước khi tới lượt.
Hồi quy median-rank trên dưới 10 điểm cho β có sai số dễ tới ±30%, đủ để lật kết luận từ 'hao mòn' sang 'ngẫu nhiên'. Và dữ liệu ở đây phải là thời gian tới hỏng THẬT, không gồm thiết bị còn đang chạy.
| Ý nghĩa β | hao mòn (β > 1) — bảo trì phòng ngừa có tác dụng |
| B10 life (10% hỏng) | 402.50 |
| MTTF | 612.18 |
| Độ tin cậy tại η | 36.79% — luôn là 36.8% |
| Số mẫu | 15 |
| Trung vị thực nghiệm | 601.00 |
| Cảnh báo | Ước lượng từ dưới 10 lần hỏng có sai số rất lớn |
Độ dốc đường thẳng CHÍNH LÀ β = 4.394. Điểm nằm thẳng hàng nghĩa là Weibull mô tả được dữ liệu; điểm gãy thành hai đoạn dốc khác nhau nghĩa là có hai cơ chế hỏng khác nhau trộn vào một tập.
Tại η = 672 đường luôn cắt mức 36,8% — đó là định nghĩa của tuổi thọ đặc trưng, không phải một kết quả đo. B10 = 403 là mốc 10% số thiết bị đã hỏng, và đó mới là con số dùng để đặt lịch thay.
Đường đi lên nghĩa là thiết bị càng chạy càng dễ hỏng, và thay trước khi hỏng có giá trị. Đường nằm ngang nghĩa là thiết bị cũ và mới hỏng như nhau — thay định kỳ khi đó chỉ là vứt bỏ tuổi thọ còn lại.
| Thời gian | R(t) còn sống | F(t) đã hỏng | Tỷ lệ hỏng tức thời |
|---|---|---|---|
| 123 | 99.94% | 0.06% | 0.000021 |
| 246 | 98.79% | 1.21% | 0.000217 |
| 369 | 93.04% | 6.96% | 0.000858 |
| 492 | 77.48% | 22.52% | 0.002277 |
| 615 | 50.65% | 49.35% | 0.004856 |
| 738 | 21.98% | 78.02% | 0.009016 |
| 861 | 5.07% | 94.93% | 0.015212 |
| 985 | 0.47% | 99.53% | 0.023933 |
| 1,108 | 0.01% | 99.99% | 0.035693 |
| 1,231 | 0.00% | 100.00% | 0.051034 |
| 1,354 | 0.00% | 100.00% | 0.070523 |
| 1,477 | 0.00% | 100.00% | 0.094748 |
| Ý nghĩa β | hao mòn (β > 1) — bảo trì phòng ngừa có tác dụng |
| B10 life (10% hỏng) | 402.50 |
| MTTF | 612.18 |
| Độ tin cậy tại η | 36.79% — luôn là 36.8% |
| Số mẫu | 15 |
| Trung vị thực nghiệm | 601.00 |
| Cảnh báo | Ước lượng từ dưới 10 lần hỏng có sai số rất lớn |
R(t) = exp(−(t/η)^β), ước lượng bằng hồi quy median-rank
Đây là công thức thật mà mã nguồn chạy, không phải mô tả gần đúng.
API tại /api/v1/tools/weibull-fit gọi đúng hàm
này, nên kết quả trên trang và qua API không thể lệch nhau.
1.234.567 lẫn 1.234,56.Dự báo hỏng hóc là bài toán phân loại trên cửa sổ thời gian: thiết bị có hỏng trong N ngày tới không. Cách đặt bài toán này dễ triển khai hơn RUL và thường đủ dùng cho lập kế hoạch bảo trì.
| Precision / Recall theo cửa sổ | cân bằng giữa bỏ sót và báo thừa |
| Tham số hình dạng Weibull | β<1 hỏng sớm, β>1 hao mòn |
Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.
Chưa có mô hình nào gắn riêng cho chủ đề này. Đây là những mô hình của cả ngành — liên quan ở cấp ngành, không phải cấp chủ đề.
Dự báo hỏng hóc là bài toán phân loại trên cửa sổ thời gian: thiết bị có hỏng trong N ngày tới không. Cách đặt bài toán này dễ triển khai hơn RUL và thường đủ dùng cho lập kế hoạch bảo trì.
1. Chọn cửa sổ dự báo theo thời gian cần để chuẩn bị vật tư và nhân lực. 2. Gán nhãn dương cho các mẫu nằm trong cửa sổ trước mỗi lần hỏng. 3. Chia dữ liệu theo thiết bị, không theo mẫu — cùng một máy không được nằm cả ở train và test. 4. Phân tích độ tin cậy bằng Weibull để hiểu dạng hỏng.
C h i a t r a i n / t e s t n g ẫ u n h i ê n t h e o m ẫ u l à m r ò r ỉ t h ô n g t i n c ủ a c ù n g m ộ t t h i ế t b ị s a n g c ả h a i t ậ p , c h o k ế t q u ả đ ẹ p g i ả t ạ o .
Precision / Recall theo cửa sổ — cân bằng giữa bỏ sót và báo thừa; Tham số hình dạng Weibull — β<1 hỏng sớm, β>1 hao mòn.
Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.