論文の概要: Implementation and Comparison of Methods to Extract Reliability KPIs out
of Textual Wind Turbine Maintenance Work Orders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04064v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 15:25:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 14:58:34.994350
- Title: Implementation and Comparison of Methods to Extract Reliability KPIs out
of Textual Wind Turbine Maintenance Work Orders
- Title（参考訳）: 風車の保守作業順序から信頼性KPIを抽出する手法の実装と比較
- Authors: Marc-Alexander Lutz, Bastian Sch\"afermeier, Rachael Sexton, Michael
Sharp, Alden Dima, Stefan Faulstich, Jagan Mohini Aluri
- Abstract要約: 本研究は,保守作業順序から信頼性キー性能指標を計算するための3つの手法を提案する。
最初のアプローチでは、産業ガイドラインで定義されたスキーマを使用して、ドメインの専門家によるメンテナンス作業の注文を手動でラベル付けする。
第2のアプローチは、テキスト分類手法を使用してメンテナンス作業順序を自動的にラベル付けするモデルの開発である。
第3のテクニックは、AI支援のタグ付けツールを使用して、メンテナンス作業の順序に含まれる生のメンテナンス情報をタグ付けし、構造化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.752037990529832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Maintenance work orders are commonly used to document information about wind
turbine operation and maintenance. This includes details about proactive and
reactive wind turbine downtimes, such as preventative and corrective
maintenance. However, the information contained in maintenance work orders is
often unstructured and difficult to analyze, making it challenging for
decision-makers to use this information for optimizing operation and
maintenance. To address this issue, this work presents three different
approaches to calculate reliability key performance indicators from maintenance
work orders. The first approach involves manual labeling of the maintenance
work orders by domain experts, using the schema defined in an industrial
guideline to assign the label accordingly. The second approach involves the
development of a model that automatically labels the maintenance work orders
using text classification methods. The third technique uses an AI-assisted
tagging tool to tag and structure the raw maintenance information contained in
the maintenance work orders. The resulting calculated reliability key
performance indicator of the first approach are used as a benchmark for
comparison with the results of the second and third approaches. The quality and
time spent are considered as criteria for evaluation. Overall, these three
methods make extracting maintenance information from maintenance work orders
more efficient, enable the assessment of reliability key performance indicators
and therefore support the optimization of wind turbine operation and
maintenance.
- Abstract（参考訳）: 保守作業命令は、風力タービンの運転とメンテナンスに関する情報を文書化するために一般的に使用される。
これには、予防や修正メンテナンスなど、アクティブで反応性のある風力タービンのダウンタイムの詳細が含まれている。
しかし、メンテナンス作業の発注に含まれる情報はしばしば構造化されておらず、分析が難しいため、意思決定者がこの情報を運用や保守の最適化に利用するのが困難である。
この問題に対処するため,本研究では,保守作業順序から信頼性キー性能指標を計算するための3つのアプローチを提案する。
最初のアプローチでは、ドメインの専門家によるメンテナンス作業の順序を手動でラベリングし、産業ガイドラインで定義されたスキーマを使用してラベルを割り当てる。
第2のアプローチは、テキスト分類手法を使用してメンテナンス作業順序を自動的にラベル付けするモデルの開発である。
第3のテクニックは、AI支援のタグ付けツールを使用して、メンテナンス作業順序に含まれる生のメンテナンス情報をタグ付けし、構造化する。
第1アプローチの計算された信頼性鍵性能指標を、第2および第3アプローチの結果と比較するためのベンチマークとして用いる。
使用した品質と時間は評価基準として考慮される。
これら3つの方法は,保守作業順序からメンテナンス情報を抽出し,信頼性の高いキー性能指標の評価を可能にし,風力タービンの運転とメンテナンスの最適化を支援する。
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