Promptの説明

故障予測は、修理コストの削減を目的とした、運用・保守（O&M）に対するプロアクティブなアプローチです。その中心的な目的は、過去のデータとリアルタイムのステータス情報を活用して、潜在的なシステムの脆弱性や弱点を事前に特定し、故障の種類とその影響を予測し、予防保全を通じて予期せぬ故障を減らし、それによってO&Mコストと事業損失を削減することです。従来のO&Mは、隠れたリスクを特定する手段を欠いており、コストがかかり効果が限定的な定期的なメンテナンスに依存しています。 このアプローチの中核となる運用ロジックは「データ取得 - 特徴抽出 - モデル予測 - 早期警戒通知 - 最適化と改善」です。データソースには、過去の故障記録と機器の運転データが含まれます。フロントラインの担当者はトラブルシューティングと是正を担当し、セカンドラインの担当者はモデルの最適化を担当し、サードラインの担当者は戦略策定を担当します。主な制約条件には、予測精度、早期警戒リードタイム、および脆弱性識別カバレッジが含まれます。このアプローチの適用は、故障率と修理コストを大幅に削減し、ハードウェアリソースのステータスとシステム損失関連指標の特徴システム抽出をサポートできます。[故障予測の技術アーキテクチャとデータフローを示す図（データの入力、予測プロセス、および早期警戒通知の経路を示す）が必要です。]