پروگنوسٹکس فی ISO 13381-1

ISO 13381-1 مشینوں کی حالت کی نگرانی اور پیش گوئی کے لیے ایک فریم ورک کی وضاحت کرتا ہے۔ بنیادی خیال یہ ہے کہ وقت کے ساتھ ساتھ صحت کے اشارے کو ٹریک کیا جائے، انحطاط کے ماڈل کو فٹ کیا جائے، اور پہلے سے طے شدہ ناکامی کی حد تک بڑھایا جائے۔.

ریگریشن ماڈلز

ٹرینڈ ڈیٹا کو فٹ کرنے کے لیے تین ماڈلز کی حمایت کی جاتی ہے:

• لکیری: y(t) = a + b·t — مستحکم، مسلسل شرح انحطاط کے لیے موزوں ہے۔
• کفایتی: y(t) = a·e^b·t - انحطاط کو تیز کرنے کے لیے موزوں ہے (مثلاً بیئرنگ پہننا)
• کثیر الثانی (دوسری ترتیب): y(t) = a + b·t + c·t² — موڑنے والے غیر لکیری رجحانات کے لیے موزوں

فٹ کی نیکی - R²

تعیین کا گتانک R² پیمائش کرتا ہے کہ ماڈل ڈیٹا پر کس حد تک فٹ بیٹھتا ہے:

• R² > 0.95 — بہترین فٹ، RUL تخمینہ میں اعلیٰ اعتماد
• R² = 0.80–0.95 — اچھا فٹ، معتدل اعتماد
• R² <0.80 — ناقص فٹ، ایک مختلف ماڈل یا زیادہ ڈیٹا پر غور کریں۔

عملی مثال