Zeker! Hieronder volgt een gedetailleerd plan om AutoGPT te configureren en te optimaliseren voor voorspellend onderhoud en storingsdiagnose binnen jouw technische systeem of productieomgeving. Stap 1: Doelstellingen en Specificaties Definiëren - Voorspellend Onderhoud: Tijdige voorspelling van storingen zoals kortsluiting en overspanning. - Storingsdiagnose: Automatische identificatie van elektrische storingen. - Realtime Analyse: Directe verwerking van sensor data voor snelle interventie. - Rapportage: Dagelijkse dashboards via webportaal. - Alarmen: Automatische waarschuwingen bij afwijkingen. Stap 2: Data Verzameling en Voorbereiding - Data Set: Verzamel historische en realtime data van temperatuur- en druksensoren. - Labeling: Markeer data met bekende storingen en normale omstandigheden. - Data Opschoning: Verwijder ruis en onvolledige gegevens. - Feature Engineering: - Bereken statistieken (gemiddelden, varianties). - Detecteer trends en afwijkingen. - Implementeer tijdreeksanalyses. Stap 3: Modelontwikkeling en Integratie - Model Keuze: - Gebruik voorspellende modellen zoals LSTM-netwerken voor tijdreeksvoorspellingen. - Klassificatiemodellen voor storingsdiagnose (bijv. Random Forest, SVM). - Training: - Train modellen op historische data. - Valideer met een aparte testset. - Deployment: - Integreer modellen in een systeem dat realtime data verwerkt. - Zorg voor API's of interfaces voor gegevensinvoer en voorspellingen. Stap 4: AutoGPT Configuratie - Prompt Ontwikkeling: - Ontwerp prompts die AutoGPT in staat stellen om voorspellingen en diagnoses te genereren op basis van sensordata. - Voorbeeld prompt: "Analyseer de volgende realtime sensordata (temperatuur, druk) en geef een voorspelling voor mogelijk onderhoud en mogelijke storingen, inclusief aanbevelingen." - Automatisering: - Laat AutoGPT automatische rapporten genereren en alarmen sturen bij afwijkingen. - Integreer met systemen voor alarmen (bijv. SMS, e-mail, webdashboard). Stap 5: Realtime Analyse en Alarmen - Data Streaming: - Gebruik platforms zoals MQTT, Kafka of RabbitMQ voor realtime data doorstroming. - Anomaly Detection: - Implementeer algoritmen die afwijkingen detecteren en signaleren. - Alarm Logica: - Stel drempels en regels in voor automatische waarschuwingen. - Laat AutoGPT interpretaties geven bij alarmen voor snelle diagnose. Stap 6: Rapportage en Dashboarding - Data Visualisatie: - Ontwikkel dashboards met tools zoals Grafana, Power BI of custom webportalen. - Toon realtime status, voorspellingen en trendanalyses. - Automatische Rapporten: - Configureer AutoGPT om dagelijkse samenvattingen en aanbevelingen te genereren. - Automatisch versturen via e-mail of webinterface. Stap 7: Optimalisatie en Monitoring - Feedback Loop: - Verzamel feedback van operators over voorspellingen en diagnoses. - Pas modellen en prompts aan op basis van prestaties. - Continue Learning: - Implementeer hertraining van modellen met nieuwe data. - Prestatie Monitoring: - Houd nauwkeurig bij hoe voorspellende modellen presteren. - Pas drempels en algoritmen aan voor betere precisie. Stap 8: Beveiliging en Toegangscontrole - Zorg voor veilige verbindingen en gegevensprivacy. - Beperk toegang tot dashboards en systeembeheer. Samenvatting: Door bovenstaande stappen te volgen, configureer je AutoGPT als een krachtig hulpmiddel voor voorspellend onderhoud en storingsdiagnose in jouw productieomgeving. Het combineert realtime data-analyse, AI-gestuurde voorspellingen en automatische rapportage om operationele efficiëntie te maximaliseren en storingen te minimaliseren. Indien je verdere technische details of voorbeeldprompts nodig hebt, help ik je daar graag mee!

Absoluut. Hier is een gedetailleerd plan om een AutoGPT-agent te ontwerpen en te configureren voor voorspellend onderhoud en storingsdiagnose in uw productieomgeving. ### **Overzicht: De AutoGPT Agent voor Voorspellend Onderhoud** Deze agent, die we **"ProdGuardian"** kunnen noemen, zal fungeren als een autonome, intelligente bewaker van uw productielijn. Zijn primaire taak is het continu analyseren van sensordata, het voorspellen van storingen, het diagnosticeren van de oorzaak en het initiëren van acties om downtime te minimaliseren. --- ### **Fase 1: Systeemarchitectuur & Componenten** ProdGuardian bestaat uit verschillende onderling verbonden modules. AutoGPT is de "hersenen" die deze modules coördineert. 1. **Data Acquisition Layer (Bronsysteem):** * **Functie:** Verzamelt realtime data van temperatuur- en druksensoren op de robots en transportbanden. * **Technologie:** IoT-protocollen zoals MQTT of OPC UA om rechtstreeks verbinding te maken met PLC's en sensoren. Een lightweight database zoals **TimescaleDB** (een tijdreeksdatabase gebouwd op PostgreSQL) slaat de binnenkomende datastromen efficiënt op. 2. **Data Processing & Feature Engineering Layer:** * **Functie:** Zuivert de ruwe data, berekent extra features (bijv. gemiddelde temperatuur over 5 minuten, afgeleide (rate of change) van de druk) en prepareert deze voor analyse. * **Technologie:** Een **Python**-script of een framework zoals **Apache Spark** voor stream processing. 3. **De AutoGPT Agent (Het Brein):** * **Functie:** Besluitvorming, analyse, en taakcoördinatie. * **Configuratie (Belangrijkste Doelen & Opdrachten):** * **Doel 1:** "Analyseer de realtime sensordata van de laatste 24 uur en identificeer afwijkingen van de normale basislijn." * **Doel 2:** "Gebruik machine learning-modellen om de Probability of Failure (PoF) voor de komende 48 uur te voorspellen voor elk kritiek onderdeel." * **Doel 3:** "Diagnosticeer de waarschijnlijke oorzaak van een anomalie (bijv. 'kortsluiting in aandrijfmotor robot 3B' of 'lager slijtage transportband 2')." * **Doel 4:** "Genereer en verzend automatisch alarmen via e-mail/SMS naar het technisch team bij een kritieke drempelwaarde." * **Doel 5:** "Genereer om 08:00 uur dagelijks een onderhoudsrapport en update het webdashboard." 4. **Machine Learning Engine:** * **Functie:** Host de modellen voor voorspelling en diagnose. * **Modellen:** * **Anomaliedetectie:** Isolation Forest of Autoencoders om onverwachte patronen te spotten. * **Voorspellend Onderhoud:** Survival Analysis (Cox Proportional Hazards) of Gradient Boosting machines (XGBoost) om de Remaining Useful Life (RUL) te schatten. * **Diagnose:** Een classificatiemodel (bijv. Random Forest) getraind op historische storingsdata om de meest waarschijnlijke storingsmodus te classificeren. 5. **Actuator & Integratielaag:** * **Functie:** Voert de beslissingen van AutoGPT uit. * **Acties:** Creëert automatisch werkorders in uw CMMS (Computerized Maintenance Management System), verstuert e-mails/SMS via API's (bijv. Twilio), en update databases. 6. **Dashboard & Rapportagelaag (Webportaal):** * **Functie:** Visualiseert data, waarschuwingen en rapporten. * **Technologie:** Een framework zoals **Grafana** of **Plotly Dash**. AutoGPT kan de onderliggende database van dit dashboard updaten met zijn bevindingen. --- ### **Fase 2: Implementatiestappen** 1. **Dataverzameling en -voorbereiding:** * Stel de MQTT/OPC UA-verbinding met de sensoren in. * Stream data naar TimescaleDB. * Label historische data met bekende storingen (cruciaal voor supervised learning). 2. **Modeltraining en -implementatie:** * Train de ML-modellen offline op historische data. * Implementeer de modellen in productie met een tool zoals **MLflow** of **TensorFlow Serving** voor consistente voorspellingen. 3. **Configuratie van de AutoGPT Agent:** * **AI Prompt (Core Configuration):** ``` JIJ BENT "ProdGuardian", een gespecialiseerde AI-agent voor voorspellend onderhoud. JE CONTEXT: Je bewaakt een productielijn met robots en transportbanden. Je hebt toegang tot realtime temperatuur- en druksensordata, opgeslagen in een TimescaleDB-database, en voorgetrainde ML-modellen via een REST API. JE PRIMAIREDE DOELSTELLINGEN: 1. Voorkom onverwachte storingen en minimaliseer onderhoudskosten. 2. Diagnosticeer problemen proactief, vooral elektrische storingen (kortsluiting, overspanning). 3. Zorg voor realtime analyse en automatische alarmen. JE VASTGESTELDE TAKEN: - Voer elk uur een analyse uit op de sensordata van de afgelopen 4 uur. - Roep de 'predictive_model_api' aan om de faalkans te berekenen. - ALS een drempelwaarde >85% wordt overschreden: -> Roep de 'diagnostic_model_api' aan voor een oorzaakanalyse. -> Verstuur een ALARM via de 'send_sms_api' naar het technisch team. -> Creëer een werkorder in het CMMS via de 'create_workorder_api'. - Genereer elke dag om 08:00 een dagelijkse statusupdate en update het Grafana-dashboard. BEGELEIDENDE PRINCIPES: - Wees proactief, niet reactief. - Houd rapporten duidelijk en beknopt, gericht op actie. - Optimaliseer altijd voor het minimaliseren van totale stilstandtijd. ``` * **Tools & API's:** Configureer AutoGPT met de benodigde API-sleutels en connectiestrings voor de database, model-API's, e-mail/SMS-gateways en CMMS. 4. **Testen en Valideren:** * Test de agent met gesimuleerde storingsdata. * Valideer de voorspellingen tegen daadwerkelijke gebeurtenissen en verfijn de modellen en drempelwaarden (fine-tuning). --- ### **Fase 3: Optimalisatie & Onderhoud** * **Continuous Learning:** Implementeer een feedbackloop. Wanneer een voorspelling correct of incorrect blijkt, moet deze informatie worden gebruikt om de ML-modellen periodiek opnieuw te trainen, waardoor ProdGuardian slimmer wordt. * **Agent Optimalisatie:** Monitor de kosten en prestaties van de AutoGPT-agent zelf. Stel de "denk"-cycli (loops) in om een balans te vinden tussen grondige analyse en snelle reactietijd. * **Uitbreiding:** Overweeg later visie-inspectie (camera's) of audio-analyses (geluidsensoren) toe te voegen voor een nog completer beeld. ### **Technologie Stack Overzicht** | Component | Voorgestelde Technologie | Alternatieven | | :--- | :--- | :--- | | **Data Opslag** | TimescaleDB | InfluxDB | | **Data Processing** | Python (Pandas, NumPy) | Apache Spark | | **AI Agent** | **AutoGPT** | LangChain + Aangepaste Scripts | | **ML Modellen** | Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch | | | **ML Ops** | MLflow | | | **Dashboard** | **Grafana** | Plotly Dash, Power BI | | **Communicatie** | MQTT, REST API's | | Dit plan biedt een robuuste, schaalbare en autonome oplossing die perfect aansluit bij uw vereisten voor realtime analyse, automatische alarmen en kostminimalisatie. Succes met de implementatie!