Natuurlijk! Hier is een voorstel voor het ontwerpen van een machine learning algoritme om anomalieën te detecteren in jouw dataset: **1. Datasetbeschrijving:** - 20.000 sensormetingen - Met timestamps - Temperatuurwaarden **2. Doel van de detectie:** - Identificeren van onregelmatigheden zoals ongebruikelijke dalingen in temperatuur - Voorkomen van machine-uitval door tijdig ingrijpen **3. Soorten anomalieën:** - Ongebruikelijke dalingen in temperatuurwaarden die kunnen wijzen op sensorproblemen of mechanische defecten - Mogelijk ook andere afwijkingen, zoals plotselinge stijgingen of onregelmatigheden, indien relevant **4. Uitdagingen:** - Groot volume en tijdsafhankelijke data - Variabiliteit in normale temperatuurpatronen door productie- of omgevingsfactoren - Mogelijke ruis of ontbrekende gegevens - Het onderscheid maken tussen echte anomalieën en normale variaties **5. Aanbevolen aanpak:** **a. Datavoorbewerking:** - Tijdreeks synchroniseren en opschonen (verwijderen van ruis, interpoleren bij ontbrekende data) - Normaliseren of standaardiseren van temperatuurwaarden **b. Exploratieve analyse:** - Visualiseren van data (tijdbalken, plots) om patronen en trends te begrijpen - Detectie van plotselinge afdalingen en patronen **c. Modelkeuze:** - **Unsupervised learning methoden** (aangezien je mogelijk geen gelabelde anomalieën hebt): - **Autoencoders:** Trainen op normale data, afwijkingen geven hoge reconstructiefouten - **Isolation Forest:** Detecteert anomalieën door isolatie van uitbijters - **Statistische methoden:** Bijvoorbeeld Z-score of moving average met drempelwaarde voor afwijkingen - **Time series specifieke methoden:** - **ARIMA of Prophet:** Voor forecasting en afwijkingen detecteren door voorspellingen te vergelijken met werkelijke waarden - **LSTM-gebaseerde modellen:** Voor het leren van sequentiepatronen en detectie van afwijkingen in tijdsvolgorde **d. Modeltraining en evaluatie:** - Gebruik normale data om het model te trainen - Valideer met bekende anomalieën (indien beschikbaar) of gebruik statistische methoden om drempels te bepalen - Monitor de false positive en false negative rates **e. Implementatie en monitoring:** - Real-time detectie door nieuwe sensordata te vergelijken met het model - Alertmechanismen instellen bij detectie van anomalieën **6. Conclusie:** Door gebruik te maken van time series-anomalie-detectiemethoden zoals autoencoders of Isolation Forests, gecombineerd met goede datavoorbewerking en visualisatie, kun je effectief ongebruikelijke dalingen in temperatuur detecteren. Dit helpt om tijdig onderhoud te plannen en machine-uitval te voorkomen. Indien je meer specifieke hulp nodig hebt bij het implementeren van een bepaald algoritme of het opzetten van code, laat het gerust weten!

Op basis van uw beschrijving zal ik een op maat gemaakt machine learning-systeem voorstellen voor het detecteren van anomalieën in uw temperatuursensordata. Hier is een stapsgewijze aanpak: ### 1. Type Anomalieën en Doel U focust op **ongebruikelijke dalingen in temperatuur**, wat kan wijzen op: - Plotse sensorfouten - Onverwachte koeling of onderbrekingen in het productieproces - Vroege signalen van machine-uitval (bijv. oververhitting gevolgd door een crash) ### 2. Aanbevolen Algoritmen Gezien de tijdreeksaard van uw data (timestamps + temperatuur) zijn deze methoden het meest geschikt: **a. Geïsoleerd Bos (Isolation Forest)** - **Waarom**: Uitstekend in het detecteren *afwijkende punten* zonder aannames over de verdeling. - **Werking**: Creëert willekeurige splitsingen in de data; anomalieën worden sneller "geïsoleerd". - **Implementatie**: Train op normale temperatuurpatronen; lage temperaturen die afwijken worden gevlagd. **b. LSTM Autoencoder (voor tijdreeksen)** - **Waarom**: Leert normale temperatuurpatronen over tijd en detecteert afwijkingen wanneer reconstructiefouten hoog zijn. - **Werking**: - **Encoder**: Compresseert input (temperatuurreeksen) naar een latent ruimte. - **Decoder**: Reconstructeert de originele reeks. - Anomalie: Hoge reconstructiefout bij onverwachte dalingen. **c. Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM) met tijdskenmerken** - **Waarom**: Sterk in het leren van complexe, niet-lineaire patronen. - **Kenmerken**: - `Temperatuur` - `Temperatuur_verandering` (t.o.v. vorige meting) - `Rolling_gemiddelde` (bijv. laatste 10 metingen) - `Uur_van_de_dag`, `Dag_van_de_week` (voor seizoenspatronen) ### 3. Data Preprocessing - **Normalisatie**: Schaal temperatuurwaarden tussen 0 en 1 voor betere prestaties van neurale netwerken. - **Tijdskenmerken**: Extraheer `uur`, `dagdeel`, `weekend` uit timestamps. - **Venstercreatie**: Voor LSTM: creëer sequenties van opeenvolgende metingen (bijv. venstergrootte van 10). ### 4. Uitdagingen en Oplossingen **Uitdaging**: Slechts 20.000 metingen – relatief klein voor complexe deep learning. - **Oplossing**: Gebruik data-augmentatie (bijv. kleine variaties in bestaande reeksen) of kies voor lichtere modellen zoals Isolation Forest. **Uitdaging**: Ongebalanceerde data – anomalieën zijn zeldzaam. - **Oplossing**: Focus op precisie en recall via F1-score; overweeg anomaly detection-specifieke metrieken zoals Precision-Recall-curve. **Uitdaging**: Seizoensinvloeden (bijv. nachtelijke dalingen). - **Oplossing**: Modelleer normale seizoenspatronen expliciet (via tijdskenmerken) of gebruik algoritmen zoals Seasonal ESD. ### 5. Implementatiestappen 1. **Data Exploratie**: Visualiseer temperatuur over tijd; identificeer bekende anomalieën voor labeling indien mogelijk. 2. **Splitsing**: Train/test splits met chronologische volgorde (geen random splitsing!). 3. **Training**: Train model op "normale" data (zonder anomalieën) of gebruik semi-toezicht. 4. **Evaluatie**: - **Metrieken**: Precisie, Recall, F1-Score. - **Drempelbepaling**: Kies een drempelwaarde op basis van bedrijfsimpact (bijv. tolerantie voor vals positieven). ### 6. Productie-implementatie - **Real-time detectie**: Implementeer het getrainde model in een streaming pipeline (bijv. met Apache Kafka of een eenvoudige Flask API). - **Waarschuwingssysteem**: Stuur alerts bij gedetecteerde anomalieën naar onderhoudsteams. ### Aanbevolen Technologieën - **Python** met `scikit-learn` (Isolation Forest), `TensorFlow/Keras` (LSTM), of `PyOD` (specialistische anomaly detection bibliotheek). - **Dashboard**: Integreer met Grafana of een eigen dashboard voor visualisatie van temperatuur en anomalieën over tijd. Dit systeem moet in staat zijn om vroege tekenen van machine-uitval te detecteren via onverwachte temperatuurdalingen, waardoor preventief onderhoud mogelijk wordt.