論文の概要: A Cost-Sensitive Transformer Model for Prognostics Under Highly Imbalanced Industrial Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08611v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 15:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 13:13:21.378998
• Title: A Cost-Sensitive Transformer Model for Prognostics Under Highly Imbalanced Industrial Data
• Title（参考訳）: 高不均衡産業データに基づく診断用コスト感応変換器モデル
• Authors: Ali Beikmohammadi, Mohammad Hosein Hamian, Neda Khoeyniha, Tony Lindgren, Olof Steinert, and Sindri Magn\'usson
• Abstract要約: 本稿では,体系的なワークフローの一部として開発された新しいコスト感応型トランスフォーマーモデルを提案する。 その結果,最先端手法と比較して性能が大幅に向上した。 本研究は, 産業環境における故障予測の独特な課題に対処する上での本手法の可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6492989697868894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid influx of data-driven models into the industrial sector has been facilitated by the proliferation of sensor technology, enabling the collection of vast quantities of data. However, leveraging these models for failure detection and prognosis poses significant challenges, including issues like missing values and class imbalances. Moreover, the cost sensitivity associated with industrial operations further complicates the application of conventional models in this context. This paper introduces a novel cost-sensitive transformer model developed as part of a systematic workflow, which also integrates a hybrid resampler and a regression-based imputer. After subjecting our approach to rigorous testing using the APS failure dataset from Scania trucks and the SECOM dataset, we observed a substantial enhancement in performance compared to state-of-the-art methods. Moreover, we conduct an ablation study to analyze the contributions of different components in our proposed method. Our findings highlight the potential of our method in addressing the unique challenges of failure prediction in industrial settings, thereby contributing to enhanced reliability and efficiency in industrial operations.
• Abstract（参考訳）: 産業分野へのデータ駆動モデルの急速な流入は、センサー技術の普及によって促進され、膨大な量のデータの収集が可能になった。 しかしながら、これらのモデルを障害検出や予後に活用することは、値の欠如やクラス不均衡など、重大な課題をもたらす。 さらに、工業運転に伴うコストの感度は、この文脈で従来のモデルの適用をさらに複雑にする。 本稿では,ハイブリッドリサンプラーと回帰型インデューサを統合した,システムワークフローの一部として開発された新しいコスト感受性トランスモデルを提案する。 Scania trucks と SECOM の APS 障害データセットを用いた厳密なテストにアプローチした結果,最先端の手法と比較して性能が大幅に向上した。 さらに,提案手法における異なる成分の寄与を分析するため,アブレーション研究を行った。 本研究は,産業現場における故障予測のユニークな課題に対処し,産業運用における信頼性と効率の向上に寄与する可能性を示す。

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