search query: @author Mäkelin, Harri / total: 2
reference: 1 / 2
« previous | next »
Author: | Mäkelin, Harri |
Title: | Statistical Learning Based Classification of Rare Events in Predictive Maintenance |
Tilastolliseen oppimiseen perustuva harvinaisten tapahtumien tunnistaminen ennakoivassa huollossa | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2014 |
Pages: | vi + 50 Language: eng |
Department/School: | Perustieteiden korkeakoulu |
Main subject: | Sovellettu matematiikka (Mat-2) |
Supervisor: | Salo, Ahti |
Instructor: | Sutinen, Laura |
Electronic version URL: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201507013650 |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto 561 | Archive |
Keywords: | rare events classification sampling ensemble learning harvinaiset tapahtumat luokittelu otanta ensemble-mallit |
Abstract (eng): | The detection and correct classification of rare events is a common problem encountered in diverse fields such as fraud prediction, network intrusion detection, churn analysis, medical diagnosis, and predictive maintenance. In the field of predictive maintenance, anticipating when a piece of equipment will fail is an important aspect of planning maintenance operations. While such planning can be carried out using sometimes highly sophisticated causal and stochastic models which rely on specialized domain knowledge and the judgement of subject matter experts, in recent years, there has been a shift to a more data driven approach (Choudhary et al., 2009). The objective of this thesis is to explore machine learning techniques that have been developed to deal with rare event classification problems and to apply them to a real case example using monitoring data from an industrial company with an installed base of several thousands of equipment globally. The goal is to predict which pieces of equipment are at risk of failing within a specified monitoring period in order to improve the tactical planning of maintenance operations. The findings of the study suggest rare event prediction methods combined with established machine learning algorithms can be used to improve the accuracy of decision tree based learners in predicting equipment failure. |
Abstract (fin): | Harvinaisten tapahtumien havainnointia ja oikeaa luokittelua tarvitaan muun muassa petoksen ennakoinnissa, verkkotunkeutumisen havaitsemisessa, asiakkaan uskollisuuden analysoinnissa, lääketieteellisessä diagnosoinnissa ja ennakoivassa huollossa. Ennakoivan huollon yhteydessä kaluston hajoamisen ennakointi on tärkeää huolto-operaatioiden suunnittelussa. Vaikka tätä suunnittelua on tyypillisesti lähestytty ongelman sovellusalan asiantuntijoiden tietoon perustuvien kausaalisten ja stokastisten mallien avulla, viime vuosina datakeskeinen lähestymistapa on yleistynyt (Choudhary et al., 2009). Työn tavoitteena on tutkia harvinaisten tapahtumien luokitteluun soveltuvia menetelmiä ja soveltaa niitä todelliseen esimerkkiin käyttäen monitorointidataa teollisuusyritykseltä, jonka huollettavana on useita tuhansia laitteita eri puolilla maailmaa. Päämääränä on ennustaa, mitkä laitteet ovat vaarassa hajota määritellyn varoitusajan sisällä huolto-operaatioiden taktisen suunnittelun kehittämiseksi. Tulokset vahvistavat käsitystä, että harvinaisten tapahtumien tunnistamiseen käytettyjä menetelmiä voidaan käyttää yhdessä vakiintuneiden koneoppimisen tekniikoiden kanssa päätöspuumallien ennustustarkkuuden parantamiseen. |
ED: | 2014-01-29 |
INSSI record number: 48536
+ add basket
« previous | next »
INSSI