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健全性、ベースライン、モデル準備

健全性指標とベースラインは、設備信号を運用で読める状態に変換します。設備が通常状態から外れているか、どの証拠がその判断を支えているか、どのデータ課題がモデル出力に影響するかを説明するために使います。

レビューフロー

前提条件

要件内容
レビュー済み設備 IDequipment ID、class、location、source aliases が安定している。
信号履歴baseline と trend を説明できる時系列データ。
運転状態定義running、stopped、maintenance、standby、abnormal condition を区別できる。
保全コンテキスト最近の作業指示、部品交換、点検、故障記録。
reviewer出力を承認、延期、却下し、理由を記録できる担当者。

健全性レビュー

視点確認事項
最新健全性現在値は最近信号と現場状況に合うか。
履歴傾向継続低下、急変、回復があるか。
運転状態フィルター有効な運転区間で変化しているか。
信号寄与どの信号が健全性変化に影響しているか。
保全影響最近の修理、部品交換、停止が変化を説明するか。

ベースライン準備

入力確認事項
時間枠十分な運転周期を含み、明らかな修理、停止、試運転を避けているか。
運転条件load、temperature、shift、schedule、season が影響しているか。
信号品質missing、duplicate、outlier、unit issue が記録されているか。
設備 grouping類似設備に比較可能な template と signal が使われているか。
現場確認運用または保全オーナーが baseline window を確認しているか。

モデル準備状態

状態意味
レビュー可能設備、信号、baseline、model output が人工レビューに十分。
データが必要必須 field、history depth、unit mapping、freshness が不足。
オーナー確認が必要保全、運用、データオーナーの確認が必要。
使用保留現在の運用判断には使わず、gap を先に処理する。

準備状態は、理由と次の行動を表示します。

データゲート

設備ベースライン分布と実行可能な異常検知モデル artifact は別の成果物です。前者は観測された運転分布を記述します。assignment に選択され検証済みの実行可能 artifact だけがモデル runtime evidence を生成できます。トレーニングや昇格前は設備モデルのトレーニングと管理、利用中と判断する前はモデル使用と実行証跡を理解するを確認します。

よくある gate は、equipment ID 未対応、core signal 不足、timestamp 異常、latest data stale、unit mismatch、運転状態 filter 不足、work-order outcome 未回収、owner 未確認です。

期待される出力

  • 各設備の健全性状態と傾向説明;
  • baseline window と主要仮定;
  • model readiness state と理由;
  • data gate list と owner;
  • anomaly review に進むかどうかの判断。

検証チェックリスト

  • 健全性指標が設備、信号、時間窗口に追跡できる。
  • baseline が不適切な運転条件を除外している。
  • data gap が隠されていない。
  • model readiness が理由と次の行動を示している。
  • 保全オーナーが運用レビューに使う出力を確認している。

トラブルシューティング

症状対応
健全性が急変最近信号、修理、運転条件変更、data quality を確認します。
baseline が不安定scope を絞るか、running-state window を選び直します。
model readiness が進まないgate owner と data fix plan を確認します。
運用チームが信頼しないsource、signal contribution、work history、review record を示します。

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