Elevating Interpretable Predictive Maintenance through a Visualisation Tool
Creators: name: Παράσχος, Σπυρίδων Μιχαήλ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Eπεξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη
Ερμηνεύσιμη προγνωστική συντήρηση
Εργαλείο οπτικοποίησης
Explainable artificial intelligence
Interpretable predictive maintenance
Visualisation tool

description: Η προγνωστική συντήρηση είναι μια σύγχρονη πρακτική που χρησιμοποιεί τεχνικές και εξειδικευμένες συσκευές παρακολούθησης (π.χ. επιταχυνσιόμετρα, αισθητήρες υπερήχων και αισθητήρες ανίχνευσης θραυσμάτων) για τον έλεγχο της φθοράς του εξοπλισμού κατά τη διάρκεια της κανονικής του λειτουργίας, προκειμένου να γίνει πρόβλεψη πιθανών βλαβών στο εγγύς μέλλον. Με αυτόν τον τρόπο, μας δίνεται η δυνατότητα να προγραμματίσουμε εγκαίρως μια επιδιόρθωση ώστε να αποφύγουμε την επερχόμενη βλάβη. Η προγνωστική συντήρηση ευδοκιμεί σε όλο τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και, ειδικότερα, της μηχανικής και της βαθιάς μάθησης. Ωστόσο, υπάρχει έλλειψη ερμηνευσιμότητας για αυτά τα μοντέλα πρόβλεψης, τα οποία τις περισσότερες φορές είναι βασισμένα σε νευρωνικά δίκτυα. Επιπλέον, οι περισσότερες από τις υπάρχουσες τεχνικές για την ερμηνεία τέτοιων μοντέλων δεν έχουν σχεδιαστεί για την αντιμετώπιση χρονοσειρών. Είναι πολύ γνωστό ότι τα νευρωνικά δίκτυα είναι ικανά να αναγνωρίζουν τη διαδοχικότητα των δεδομένων και να δημιουργούν μοτίβα για την πρόβλεψη του επόμενου πιθανού σεναρίου. Στις χρονοσειρές, μια μέτρηση σε ένα συγκεκριμένο χρονικό βήμα μπορεί να επηρεάσει το νευρωνικό δίκτυο διαφορετικά, με αποτέλεσμα να προκαλέσει μια συνολική μεταβολή στην πρόβλεψή του. Ο κύριος στόχος αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι να διερευνήσει την επίδραση που έχουν οι μετρήσεις των δεδομένων εισόδου στις προβλέψεις των μοντέλων ταξινόμησης και παλινδρόμησης, χρησιμοποιώντας υπάρχουσες επεξηγηματικές τεχνικές (LioNets, LIME) αλλά και εισάγοντας νέες, καθώς και να εντοπιστούν πιθανές αλλαγές στη λειτουργία ενός εξαρτήματος που θα οδηγούσαν στην παράταση της διάρκειας ζωής ολόκληρης της συσκευής. Τέλος, προσπαθούμε να ενσωματώσουμε όλες αυτές τις λειτουργίες σε ένα διαδραστικό εργαλείο οπτικοποίησης για να βελτιώσουμε την εμπειρία ερμηνευσιμότητας και να ενθαρρύνουμε τον πειραματισμό παρέχοντας απλά και διαισθητικά εργαλεία ελέγχου διεπαφής
description: Predictive maintenance is a contemporary practice that uses techniques and condition monitoring devices (e.g. accelerometers, ultrasound sensors and debris detection sensors) to track equipment wear during normal operation in order to anticipate potential failures in the near future. In this way, a fix to prevent a failure could be planned. Predictive maintenance thrives throughout the field of artificial intelligence and, in particular, machine learning and deep learning. However, there is a lack of interpretability for these predictive models, which most of the time are neural networks. Furthermore, most of the existing techniques for interpreting such models are not designed to deal with time series data. It is well known that neural networks are capable of recognising the sequential characteristics of the data and generating patterns for predicting the next possible scenario. For time series, a measurement at a specific time-step impacts the neural network differently, resulting in a total alteration in its prediction. The main objective of this thesis project is to investigate how the measurements in the input can influence the predictions of classification and regression models, utilising existing explanation techniques (LioNets, LIMΕ) and introducing new ones, as well as to identify alterations to the operation of a component in order to extend the lifetime of the entire device. Finally, we try to incorporate all of these features into an interactive visualisation tool to enhance the interpretation experience and encourage experimentation by providing simple and intuitive controls