Natuurlijk! Hier is een uitgebreide gids voor het ontwikkelen van een PyTorch-model voor voorspellend onderhoud op basis van jouw gegevens: 1. Gegevensverzameling - Sensorgegevens verzamelen: Verzamel tijdreeksgegevens van verschillende sensoren die de staat van de apparatuur meten. - Uitvallabels: Zorg dat je labels hebt die aangeven wanneer een apparaat uitvalt of onderhoud nodig heeft. - Data opslaan: Gebruik bijvoorbeeld CSV-bestanden, databases of streamingplatforms afhankelijk van de schaal. 2. Gegevensvoorverwerking en feature engineering - Tijdreeks normalisatie: Schaal sensorwaarden, bijvoorbeeld met StandardScaler of MinMaxScaler. - Windowing: Verdeel de tijdreeks in vensters (sliding windows) om sequenties te creëren. - Extra features: Voeg statistieken toe zoals gemiddelden, standaarddeviaties, enz. - Label toewijzing: Bepaal of een venster een uitval bevat of niet (binair classification). 3. Modelarchitectuur - Voor tijdreeksen: Overweeg LSTM, GRU of Transformer-modellen. - Bijvoorbeeld een LSTM-netwerk dat sequenties verwerkt en een binaire classificatie uitvoert. 4. Trainingsstrategieën - Loss functie: Gebruik bijvoorbeeld BCELoss voor binaire classificatie. - Optimizer: Adam is een goede keuze. - Validatie: Gebruik een validation set en early stopping. - Data augmentation: Kan minder relevant, maar zorg voor variatie in je data. 5. Voorbeeldimplementatie Hieronder vind je voorbeeldcode voor data preprocessing, modeldefinitie en training: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # Voorbeeld: gegevens laden en preprocessing # X_raw: numpy array van sensordata (samples, tijdstappen, features) # y_raw: labels (0 of 1) # Normaliseer features scaler = StandardScaler() num_samples, seq_len, num_features = X_raw.shape X_reshaped = X_raw.reshape(-1, num_features) X_scaled = scaler.fit_transform(X_reshaped) X_scaled = X_scaled.reshape(num_samples, seq_len, num_features) # Convert naar tensors X_tensor = torch.tensor(X_scaled, dtype=torch.float32) y_tensor = torch.tensor(y_raw, dtype=torch.float32) # Dataset en DataLoader from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class MaintenanceDataset(Dataset): def __init__(self, X, y): self.X = X self.y = y def __len__(self): return len(self.X) def __getitem__(self, idx): return self.X[idx], self.y[idx] dataset = MaintenanceDataset(X_tensor, y_tensor) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # Modeldefinitie class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim=1): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) # gebruik de laatste output last_hidden = lstm_out[:, -1, :] out = self.fc(last_hidden) return self.sigmoid(out).squeeze() # Instantieer model model = LSTMModel(input_dim=num_features, hidden_dim=64, num_layers=2) criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Training loop for epoch in range(20): for batch_X, batch_y in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(batch_X) loss = criterion(outputs, batch_y) loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}") ``` 6. Evaluatie en verfijning - Validatie: Gebruik een aparte validatieset. - Metrics: Bereken bijvoorbeeld nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score. - Hyperparameter tuning: Experimenteer met het aantal lagen, neuronen, learning rate, batch size. 7. Deployment - Sla het model op met torch.save(). - Integreer het model in je onderhoudsproces voor real-time voorspellingen. Indien je meer specifieke hulp nodig hebt bij een bepaald onderdeel, laat het gerust weten!

Zeker, ik help je graag met het ontwikkelen van een PyTorch-model voor voorspellend onderhoud. Hier is een stapsgewijze handleiding: ### 1. Gegevensverzameling en Preprocessing **Data Sources:** - Sensorgegevens (temperatuur, trillingen, druk, etc.) - Uitvalhistoriek (labels) - Operationele omstandigheden **Voorbeeld data preprocessing:** ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # Data inladen data = pd.read_csv('sensor_data.csv') # Tijdreekskenmerken creëren data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp']) data = data.sort_values('timestamp') # Rolling features voor trendanalyse window_sizes = [5, 10, 20] for col in ['temperature', 'vibration', 'pressure']: for window in window_sizes: data[f'{col}_rolling_mean_{window}'] = data[col].rolling(window=window).mean() data[f'{col}_rolling_std_{window}'] = data[col].rolling(window=window).std() # Ontbrekende waarden invullen data = data.fillna(method='bfill') # Features en labels scheiden features = data.drop(['failure', 'timestamp', 'machine_id'], axis=1) labels = data['failure'] # Normaliseren scaler = StandardScaler() features_scaled = scaler.fit_transform(features) # Train-test split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_scaled, labels, test_size=0.2, stratify=labels) ``` ### 2. Feature Engineering Technieken - **Tijdreekskenmerken:** Rolling statistics (gemiddelde, std, min, max) - **Verschilkenmerken:** Tijd sinds laatste onderhoud - **Statistische kenmerken:** FFT-coëfficiënten voor trillingsdata - **Domain-specific:** Operationele belastingsindicatoren ### 3. Modelarchitectuur Selectie **Aanbevolen architectuur: LSTM + Attention Mechanism** ```python import torch import torch.nn as nn class PredictiveMaintenanceModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, dropout): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(64, 32), nn.ReLU(), nn.Linear(32, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) # Attention mechanism attn_out, _ = self.attention(lstm_out, lstm_out, lstm_out) # Last timestep last_output = attn_out[:, -1, :] return self.classifier(last_output) ``` ### 4. DataLoader Voorbereiding ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class TimeSeriesDataset(Dataset): def __init__(self, features, labels, sequence_length=50): self.features = features self.labels = labels self.sequence_length = sequence_length def __len__(self): return len(self.features) - self.sequence_length def __getitem__(self, idx): return (torch.FloatTensor(self.features[idx:idx+self.sequence_length]), torch.FloatTensor([self.labels[idx+self.sequence_length]])) # DataLoaders maken train_dataset = TimeSeriesDataset(X_train, y_train.values) test_dataset = TimeSeriesDataset(X_test, y_test.values) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) ``` ### 5. Trainingsstrategieën ```python # Model initialiseren device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = PredictiveMaintenanceModel( input_dim=X_train.shape[1], hidden_dim=128, num_layers=2, dropout=0.2 ).to(device) # Loss functie met class weights voor onbalans pos_weight = torch.tensor([(len(y_train)-sum(y_train))/sum(y_train)]) criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=pos_weight) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=5) # Training loop def train_model(model, train_loader, val_loader, epochs): for epoch in range(epochs): model.train() train_loss = 0 for batch_features, batch_labels in train_loader: batch_features, batch_labels = batch_features.to(device), batch_labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(batch_features) loss = criterion(outputs, batch_labels) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() # Validatie model.eval() val_loss = 0 with torch.no_grad(): for batch_features, batch_labels in val_loader: batch_features, batch_labels = batch_features.to(device), batch_labels.to(device) outputs = model(batch_features) val_loss += criterion(outputs, batch_labels).item() scheduler.step(val_loss) print(f'Epoch {epoch+1}: Train Loss = {train_loss/len(train_loader):.4f}, Val Loss = {val_loss/len(val_loader):.4f}') # Model trainen train_model(model, train_loader, test_loader, epochs=50) ``` ### 6. Evaluatie en Implementatie ```python from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score def evaluate_model(model, test_loader): model.eval() predictions, true_labels = [], [] with torch.no_grad(): for batch_features, batch_labels in test_loader: batch_features = batch_features.to(device) outputs = model(batch_features) preds = (outputs > 0.5).float() predictions.extend(preds.cpu().numpy()) true_labels.extend(batch_labels.numpy()) print(classification_report(true_labels, predictions)) print(f"ROC AUC: {roc_auc_score(true_labels, predictions):.4f}") evaluate_model(model, test_loader) # Model opslaan torch.save(model.state_dict(), 'predictive_maintenance_model.pth') ``` ### Belangrijke Overwegingen: 1. **Class Imbalance:** Gebruik weighted loss functie of oversampling 2. **Early Stopping:** Implementeer om overfitting te voorkomen 3. **Cross-Validation:** Gebruik tijdseries-aware splitsing 4. **Feature Importance:** Analyseer welke sensoren het belangrijkst zijn 5. **Threshold Tuning:** Optimaliseer de classificatiedrempel op basis van bedrijfsbehoeften Dit framework biedt een solide basis voor uw voorspellend onderhoudsysteem. Pas de parameters en architectuur aan op basis van uw specifieke dataset en vereisten.