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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
천강민 (LG에너지솔루션) 양재경 (전북대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제44권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
227 - 233 (7page)

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Predictive maintenance has been one of important applications of data science technology that creates a predictive model by collecting numerous data related to management targeted equipment. It does not predict equipment failure with just one or two signs, but quantifies and models numerous symptoms and historical data of actual failure. Statistical methods were used a lot in the past as this predictive maintenance method, but recently, many machine learning-based methods have been proposed. Such proposed machine learning-based methods are preferable in that they show more accurate prediction performance. However, with the exception of some learning models such as decision tree-based models, it is very difficult to explicitly know the structure of learning models (Black-Box Model) and to explain to what extent certain attributes (features or variables) of the learning model affected the prediction results. To overcome this problem, a recently proposed study is an explainable artificial intelligence (AI). It is a methodology that makes it easy for users to understand and trust the results of machine learning-based learning models. In this paper, we propose an explainable AI method to further enhance the explanatory power of the existing learning model by targeting the previously proposedpredictive model [5] that learned data from a core facility (Hyper Compressor) of a domestic chemical plant that produces polyethylene. The ensemble prediction model, which is a black box model, wasconverted to a white box model using the Explainable AI. The proposed methodology explains the direction of control for the major features in the failure prediction results through the Explainable AI. Through this methodology, it is possible to flexibly replace the timing of maintenance of the machine and supply and demand of parts, and to improve the efficiency of the facility operation through proper pre-control.
#Prediction Model #Explainable AI #Predictive Maintenance

목차

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Adam-Bourdarios, C. / 2015 / The Higgs boson machine learning challenge / NIPS 2014 Workshop on High-energy Physics and Machine Learning google schola Ahn, D. / 2019 / Smart Factory and Data Analysis / ETNews google schola Babajide Mustapha, I. / 2016 / Bioactive molecule prediction using extreme gradient boosting / Molecules 21(8):983 google schola Baehrens, D. / 2010 / How to explain individual classification decisions / Journal of Machine Learning Research 11:1803~1831 google schola 천강민 / 2020 / 앙상블 모델 기반의 기계 고장 예측 방법 / 한국산업경영시스템학회지 43(1):123~131 dbpia

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