Makine Öğrenimi · Ankara

Tahmin modeli kurmak kolay, sahada tutmak zor.Makine Öğrenimi (ML) Çözümleri — Ankara

Öngörücü bakım, talep tahmini ve kalite tahmini gibi işlerde model geliştiriyoruz. Modelin sahaya çıkması işin başlangıcı; asıl mesele zamanla bozulmasını fark edebilmek.

Öngörücü bakımTalep tahminiAnomali tespitiKalite tahminiVeri hattıBaşarım izleme

Makine öğrenimi projelerinde başarı ölçütü genellikle yanlış konuluyor: eğitim verisindeki doğruluk oranı. Oysa gerçek soru şu — model üretimde çalışırken de aynı başarımı gösteriyor mu, göstermediğinde bunu kim fark ediyor?

Bu yüzden model kadar çevresini kuruyoruz: veri hattı, başarım izleme, yeniden eğitim rutini ve insan onayı noktası. Bunlar olmadan model birkaç ay içinde sessizce güvenilmez hâle geliyor.

Neleri kapsıyor

Öngörücü bakımEkipman ölçümlerinden yorulma sinyali; takvim bakımından durum bakımına geçiş.
Anomali tespitiNormalden sapmanın yakalanması — proses, enerji tüketimi ya da işlem kayıtlarında.
Tahmin modelleriTalep, tüketim ve süre tahmini. Belirsizliğin de raporlanması: tek bir sayı yerine aralık.
Veri hattıModelin beslendiği verinin düzenli, tekrarlanabilir ve izlenebilir biçimde hazırlanması.
Başarım izlemeSahadaki gerçek sonuçla tahminin sürekli karşılaştırılması; bozulma alarm üretir.
Yeniden eğitimModelin ne zaman ve hangi veriyle yenileneceğinin rutine bağlanması.

Bainten ekranlarından

Bainten sayfası →
Bainten — Bakım panosu
Bakım panosu
Bainten — Atölyedeki motorlar
Atölyedeki motorlar
Bainten — Kalite raporu
Kalite raporu
Bainten — Varlık sicili
Varlık sicili

Nasıl ilerliyoruz

1 · Sorunun tanımıNeyi tahmin ediyoruz, hangi kararı besliyor, hata maliyeti ne?
2 · Veri değerlendirmesiYeterli geçmiş var mı, etiket var mı. Bu adımda çoğu proje kapsam değiştiriyor.
3 · Temel çizgiBasit bir kural ya da istatistikle karşılaştırma. Model bunu geçemiyorsa modele gerek yok.
4 · Üretim ve izlemeSahaya alma, başarım ölçümü ve yeniden eğitim döngüsü.

Bu sektörde öne çıkan ürünler

Bakım ve Varlık Yönetimi

Bainten

Ekipman, bakım planı ve arıza geçmişini tek yerde toplayan bakım yönetimi.

Bakım Planıİş EmriVarlık
PeriyodikBakım
MobilSaha girişi
BarkodVarlık takibi
Bainten — ekran görüntüsü
Endüstriyel Operasyon

Bella SCADA

Kritik altyapı için tarayıcıdan çalışan gerçek zamanlı izleme ve kontrol.

İzlemeKontrolAlarm
OPC UAProtokol
ModbusSaha bağlantısı
Webİstemcisiz
Bella SCADA — ekran görüntüsü
Otomotiv Analizi

DNAEksper

ECU yazılım dosyalarını analiz edip yapılandırılmış ekspertiz raporu üreten sistem.

AnalizBütünlükRapor
OtomatikDosya analizi
HashBütünlük
WebhookRapor teslimi
DNAEksper — ekran görüntüsü

Sık sorulanlar

Ne kadar geçmiş veri gerekiyor?

Soruna göre değişiyor. Öngörücü bakımda kritik olan miktar değil çeşitlilik: modelin öğrenebilmesi için yeterli sayıda gerçek arıza örneği bulunması gerekiyor. Veri değerlendirmesi adımında bu somut olarak ölçülüyor.

Modelin işe yaradığını nasıl anlarız?

Basit bir temel çizgiyle karşılaştırarak. Mevcut kural ya da uzman tahmininden belirgin şekilde iyi değilse model kurmanın maliyeti karşılığını vermiyor; bunu baştan söylüyoruz.

Bu konuyu konuşalım.

Mevcut durumunuzu dinleyip nereden başlanacağını birlikte belirleyelim.