Machine Health — Sức khoẻ thiết bị
Bước đầu tiên với bất kỳ dữ liệu nào: nó phân phối thế nào, có ngoại lai không, và có gần chuẩn đủ để dùng trung bình với độ lệch chuẩn hay không.
Trung bình 13.88, trung vị 13.3. Hai con số lệch nhau càng nhiều thì phân phối càng lệch, và trung bình càng kém đại diện.
Dưới |0,5| coi như cân đối. Lệch dương nghĩa là đuôi kéo về phía giá trị lớn, và khi đó trung bình bị kéo cao hơn trung vị.
Dương nghĩa là đuôi béo hơn phân phối chuẩn — biến cố cực đoan xảy ra thường xuyên hơn công thức chuẩn dự báo.
Ngưỡng là χ²(2) = 5,99. Bác bỏ nghĩa là mọi công thức giả định phân phối chuẩn trên dữ liệu này đều sai lệch, đặc biệt ở đuôi.
Theo quy tắc 1,5×IQR: ngoài khoảng 10.43 – 16.23. Kiểm tra xem đó là lỗi nhập liệu hay biến cố thật trước khi loại.
| Nhỏ nhất / lớn nhất | 11.8000 / 22.7000 |
| Trung vị | 13.3000 |
| Q1 / Q3 / IQR | 12.6000 / 14.0500 / 1.4500 |
| p05 / p95 | 11.8700 / 17.3800 |
| Độ lệch (skew) | +3.0233 |
| Độ nhọn thừa (kurtosis) | +5.6208 |
| Jarque–Bera | 42.597 → BÁC BỎ phân phối chuẩn ở mức 5% |
| Ngưỡng ngoại lai | < 10.4250 hoặc > 16.2250 |
| Hệ số biến thiên | 0.1888 |
Trung bình 13.88, trung vị 13.3. Hai con số lệch nhau càng nhiều thì phân phối càng lệch, và trung bình càng kém đại diện.
Vẽ để phát hiện bậc thang, đứt gãy hoặc xu hướng — những thứ mà thống kê mô tả không nhìn thấy vì nó bỏ qua thứ tự.
| Nhỏ nhất / lớn nhất | 11.8000 / 22.7000 |
| Trung vị | 13.3000 |
| Q1 / Q3 / IQR | 12.6000 / 14.0500 / 1.4500 |
| p05 / p95 | 11.8700 / 17.3800 |
| Độ lệch (skew) | +3.0233 |
| Độ nhọn thừa (kurtosis) | +5.6208 |
| Jarque–Bera | 42.597 → BÁC BỎ phân phối chuẩn ở mức 5% |
| Ngưỡng ngoại lai | < 10.4250 hoặc > 16.2250 |
| Hệ số biến thiên | 0.1888 |
Jarque–Bera = n/6·(S² + K²/4), bác bỏ chuẩn khi > 5.99
Đây là công thức thật mà mã nguồn chạy, không phải mô tả gần đúng.
API tại /api/v1/tools/series-stats gọi đúng hàm
này, nên kết quả trên trang và qua API không thể lệch nhau.
1.234.567 lẫn 1.234,56.Theo dõi sức khoẻ máy quy nhiều tín hiệu cảm biến về một chỉ số tình trạng duy nhất để vận hành theo dõi được. Giá trị nằm ở xu hướng của chỉ số, không ở giá trị tuyệt đối.
| Health index | 0–100, xu hướng quan trọng hơn mức |
| Tốc độ suy giảm | dốc của xu hướng dự báo thời điểm can thiệp |
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.
Theo dõi sức khoẻ máy quy nhiều tín hiệu cảm biến về một chỉ số tình trạng duy nhất để vận hành theo dõi được. Giá trị nằm ở xu hướng của chỉ số, không ở giá trị tuyệt đối.
1. Chuẩn hoá từng tín hiệu theo điều kiện vận hành (tải, tốc độ). 2. Tổng hợp thành chỉ số sức khoẻ, ví dụ bằng khoảng cách Mahalanobis so với vùng vận hành bình thường. 3. Đặt ngưỡng vàng/đỏ theo phân vị của giai đoạn bình thường.
K h ô n g c h u ẩ n h o á t h e o t ả i : m á y c h ạ y n ặ n g l u ô n r u n g h ơ n , v à m ô h ì n h s ẽ b á o đ ộ n g m ỗ i k h i t ă n g c a .
Health index — 0–100, xu hướng quan trọng hơn mức; Tốc độ suy giảm — dốc của xu hướng dự báo thời điểm can thiệp.
Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.