Interpretable Predictive Maintenance: Global and Local Dimensionality Reduction Approach
Creators: name: Χριστοδούλου, Γεώργιος Αναστασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη
Ερμηνεύσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη
Προγνωστική Συντήρηση
Explainable Artificial Intelligence
Interpretable Artificial Intelligence
Predictive Maintenance

description: Η αποτυχία μηχανών και εργαλείων δεν πρέπει ποτέ να είναι απροσδόκητη. Ακόμη και ο πιο ανθεκτικός εξοπλισμός και τα υδραυλικά εργαλεία απαιτούν συντήρηση. Ωστόσο, χρησιμοποιούνται συχνά σε δύσκολες, απομακρυσμένες τοποθεσίες και δεν υπάρχει ποτέ η κατάλληλη στιγμή για να στείλουμε ένα μηχάνημα ή ηλεκτρικό εργαλείο για συντήρηση, καθιστώντας την προγνωστική συντήρηση απαραίτητη. Κάνοντας συντήρηση βασιζόμενοι στην πραγματική χρήση, μπορούμε να μειώσουμε τις βλάβες και τον χρόνο διακοπής λειτουργίας, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι η συντήρηση παρέχεται όταν χρειάζεται και εντός χρονο- διαγράμματος. Λόγω της αύξησης της υπολογιστικής ισχύος και των δεδομένων, η προγνωστική συντήρηση αντιμετωπίζεται με τεχνικές μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης. Aπαιτεί συχνά τη χρήση παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο από συσκευές όπως αισθητήρες για την παροχή σημαντικών δεδομένων. Το πρόβλημα της ερμηνείας των προβλέψεων, ιδίως από πολύπλοκα μοντέλα όπως τα νευρωνικά και τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, παραμένει, ενώ γίνεται πιο περίπλοκο σε περιπτώσεις που έχουν να κάνουν με χρονοσειρές. Η αύξηση του χρονικού παραθύρου κατά την εκπαίδευση ενός μοντέλου αυξάνει την ακρίβειά του. Ωστόσο, μειώνει την ικανότητά του χρήστη να κατανοήσει το σκεπτικό αυτής της πρόβλεψης. Το κύριο αντικείμενο της παρούσας διατριβής είναι η αντιμετώπιση του προβλήματος ερμηνευσιμότητας των προβλημάτων που σχετίζονται με χρονοσειρές στον τομέα της προγνωστικής συντήρησης. Χρησιμοποιώντας υπάρχουσες τεχνικές επεξήγησης, όπως η LIME και η Integrated Gradients, εφαρμόζουμε διάφορες τεχνικές μείωσης της διάστασης για να παρέχουμε τόσο σφαιρικές όσο και τοπικές ερμηνείες σχετικά με το αποτέλεσμα ενός μοντέλου. Στόχος μας δεν είναι να ενισχύσουμε τη δυνατότητα του μοντέλου για ακριβέστερες προβλέψεις, αλλά να ελέγξουμε την ικανότητα της μεθοδολογίας μας να παρέχει ακριβείς και σταθερές ερμηνείες ανεξάρτητα από το μοντέλο που χρησιμοποιείται, μειώνοντας παράλληλα την πολυπλοκότητα τους. Τέλος, χρησιμοποιούμε τρεις διαφορετικές μετρικές αξιολόγησης για να αξιολογήσουμε την προσέγγισή μας και να τη συγκρίνουμε με την πιο κοινή μεθοδολογία που χρησιμοποιείται σήμερα
description: The failure of machines and tools should never be unexpected. Even the most rugged equipment and hydraulic tools require maintenance. However, they are frequently utilized in harsh, distant locations, and there is never a good moment to send a machine or power tool away for servicing. This is why predictive maintenance is necessary. By basing maintenance of your assets on real usage, you may reduce failures and downtime while ensuring that service is provided when it is needed and on schedule. Due to the increase in computing power and data, predictive maintenance is being addressed with machine learning and artificial intelligence techniques. Predictive maintenance often requires the use of real-time monitoring from devices such as sensors to provide important data in time-series form. The problem of prediction interpretation, especially from complex models such as neural and deep neural networks, remains. Things are getting more complicated in cases dealing with time series. Increasing the time-window while training a model increases its accuracy. However, it reduces its capacity for a user to understand the reasoning for that prediction. The main scope of this thesis is to tackle the interpretability problem of time-series-related problems in the field of maintenance. Using existing explanation techniques such as LIME and Integrated Gradients, we apply several dimensionality reduction techniques to provide both global and local interpretations regarding the outcome of a model. Our goal is not to enhance the model’s potential for more accurate predictions, but to test our methodology’s capacity to provide accurate and stable interpretations regardless of the model used. Finally, we utilize three different evaluation metrics to evaluate our approach and compare it with the most common methodology that is currently used