লাভ:
- কোন তথ্য ত্রুটি নির্দেশ করে তা জানে৷
- সহজ থ্রেশহোল্ড নিরীক্ষণের সাথে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে
- AI এখানে কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তা আলাদা করে
বেশিরভাগ ত্রুটি হঠাৎ ঘটে না; আগে থেকেই সংকেত দেয়। কম্পন বৃদ্ধি, তাপমাত্রা বৃদ্ধি, বর্তমান ড্রয়ের পরিবর্তন এবং শব্দ চরিত্রের পরিবর্তন হল সবচেয়ে সাধারণ অগ্রদূত।
ট্র্যাক করার জন্য ডেটা
- মোটর কারেন্ট: ক্রমবর্ধমান কারেন্ট ব্লকেজ বা বিয়ারিং স্টিকিং নির্দেশ করতে পারে।
- ভারবহন তাপমাত্রা: তৈলাক্তকরণের অভাব বা মিসলাইনমেন্ট।
- কম্পন: ভারসাম্যহীনতা, পরিধান, শিথিলকরণ।
- অ্যাসপিরেশন প্রেসার পার্থক্য: ফিল্টার ক্লগিং।
- উত্পাদন দক্ষতা: একই সেটিং সহ দক্ষতা হ্রাস পরিধানের একটি পরোক্ষ সূচক।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভূমিকা
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই তথ্যের প্যাটার্ন অনুসরণ করে একজন মানুষের চেয়ে বেশি ধৈর্যের সাথে: "গত তিন সপ্তাহে C2 রোলারের মোটর কারেন্ট ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পাচ্ছে" সনাক্তকরণ একটি প্রবণতাকে দৃশ্যমান করে তোলে যা উপেক্ষা করা যেতে পারে।
তবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ত্রুটি দেখতে পায় না, এটি ডেটা দেখে। যদি কোনও সেন্সর না থাকে এবং কোনও ডেটা রেকর্ড করা না থাকে তবে কোনও ভবিষ্যদ্বাণী নেই। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের পূর্বশর্ত হল পরিমাপ; সফ্টওয়্যার দ্বিতীয় ধাপ।
"এআই ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেয়" বাক্যটি কেবলমাত্র ডেটা থাকলেই সত্য। প্রথমে পরিমাপ করুন, মডেল পরে। পরিমাপ না করে একটি মডেল তৈরি করা মানে অস্তিত্বহীন তথ্য থেকে অনুমান করা।