Natuurlijk, ik help je graag bij het ontwikkelen van een TensorFlow-model voor het voorspellen van storingen op basis van sensorgegevens. Hier is een overzicht van de stappen en een voorbeeldcode om je op weg te helpen: 1. Data Verzamelen en Voorbereiden - Verzamel temperatuur- en trillinggegevens van motoren, elke 10 seconden. - Label de gegevens met of er een storing is of niet (binair classificatieprobleem). - Normaliseer de sensorgegevens (bijvoorbeeld Min-Max of Z-Score normalisatie). 2. Data Voorbewerking - Maak sequenties van de gegevens (bijvoorbeeld een venster van enkele minuten) om temporele patronen te vangen. - Split de data in training, validatie en test sets. 3. Model Ontwikkeling - Kies een geschikt model (bijvoorbeeld LSTM of GRU) voor tijdreeksvoorspelling. - Definieer een verliesfunctie en optimizer. 4. Model Training - Train het model met de genormaliseerde sequenties. - Gebruik EarlyStopping om overfitting te voorkomen. 5. Evaluatie en Implementatie - Evalueer de nauwkeurigheid en pas het model aan indien nodig. - Implementeer het model in de productieomgeving voor real-time voorspellingen. Hieronder een voorbeeldcode in Python met TensorFlow/Keras: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # Stap 1: Data laden (vervang dit door je eigen data) # Voorbeeld: data.shape = (aantal_metingen, 2) -> kolommen: temperatuur, trilling data = np.load('sensor_data.npy') # bijvoorbeeld labels = np.load('labels.npy') # 0 of 1, geen storing of storing # Stap 2: Normalisatie scaler = StandardScaler() data_normalized = scaler.fit_transform(data) # Stap 3: Sequenties maken sequence_length = 60 # bijvoorbeeld 10 minuten (60*10 sec) def create_sequences(data, labels, seq_length): X, y = [], [] for i in range(len(data) - seq_length): X.append(data[i:i+seq_length]) y.append(labels[i+seq_length]) return np.array(X), np.array(y) X, y = create_sequences(data_normalized, labels, sequence_length) # Stap 4: Data splitsen X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, shuffle=False) # Stap 5: Model bouwen model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(sequence_length, 2), activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Stap 6: Model trainen early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True) model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping]) # Stap 7: Evaluatie loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print(f'Test nauwkeurigheid: {accuracy:.2f}') # Verdere optimalisatie: hyperparameter tuning, meer data, feature engineering ``` Belangrijke opmerkingen: - Pas de data-invoer aan op je eigen dataset. - Experimenteer met de lengte van sequenties en modelarchitectuur. - Overweeg het gebruik van meer geavanceerde modellen of ensemble methoden voor betere prestaties. - Gebruik de voorspellingen om onderhoudsbesluiten te nemen en zo de kosten met 25% te verlagen. Indien je hulp nodig hebt bij een specifiek onderdeel of verdere uitleg, laat het gerust weten!

Ik help je graag bij het ontwikkelen van een TensorFlow-model voor het voorspellen van apparatuurstoringen. Hier is een stapsgewijze aanpak in het Nederlands: ### 1. Data Preprocessing ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf # Laad dataset data = pd.read_csv('sensorgegevens.csv') # Normalisatie (zoals gespecificeerd) scaler = StandardScaler() data[['temperatuur', 'trilling']] = scaler.fit_transform(data[['temperatuur', 'trilling']]) # Creëer tijdreeksen voor sequentiële analyse def create_sequences(data, window_size=60): # 10 minuten historie (60 samples) X, y = [], [] for i in range(len(data)-window_size): X.append(data[['temperatuur', 'trilling']].iloc[i:i+window_size].values) y.append(data['storing_label'].iloc[i+window_size]) # binaire label return np.array(X), np.array(y) X, y = create_sequences(data) ``` ### 2. Modelarchitectuur ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.LSTM(32), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # binaire classificatie ]) model.compile( optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', tf.keras.metrics.Precision(), tf.keras.metrics.Recall()] ) ``` ### 3. Training ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True ) history = model.fit( X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[early_stopping], verbose=1 ) ``` ### 4. Evaluatie en Optimalisatie ```python # Voorspellingen y_pred = (model.predict(X_test) > 0.5).astype("int32") # Belangrijke metrieken voor onderhoudsdoelen from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, y_pred)) # Focus op hoge recall om storingen niet te missen ``` ### 5. Kostenefficiënte Implementatie ```python # Lightweight model voor productie optimized_model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(32, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])), tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) ``` ### Belangrijke Overwegingen: 1. **Data Balancing**: Gebruik SMOTE of oversampling als storingen zeldzaam zijn 2. **Tijdvenster**: Experimenteer met venstergrootte (30-120 samples) 3. **Feature Engineering**: - Rolling averages - Trendindicatoren - Pieken detectie 4. **Validatie**: Gebruik tijdgebaseerde splitsing i.p.v. willekeurige splitsing ### Monitoring voor Kostenreductie: - Streef naar >90% recall om storingen niet te missen - Optimaliseer precision om valse positieven te minimaliseren - Implementeer early warnings (bijv. 1-2 uur voor storing) Dit model kan helpen bij: - Preventief onderhoud plannen - Onderhoudskosten reduceren door tijdige interventie - Onverwachte stilstand voorkomen Zou je aanvullende specificaties hebben over je dataset of bedrijfscontext?