[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,88 +2,187 @@
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id: wiki-2026-0508-predictive-maintenance
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title: Predictive Maintenance
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-GRAPHICS-004]
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aliases: [PdM, Condition-based Maintenance, RUL Prediction]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [graphics, digital-twin, maintenance, ai]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [predictive-maintenance, anomaly-detection, iot, manufacturing, time-series]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: batch-reinforce-05
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: python
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framework: pytorch, sklearn, river
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# [[Predictive_Maintenance|Predictive Maintenance]] (PdM)
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# Predictive Maintenance
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 과거의 고장 패턴을 학습하여 미래의 이상 징후를 사전에 포착함으로써 시스템 가동 중단을 원천 차단하는 지능형 유지보수 체계.
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## 매 한 줄
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> **"매 sensor data로 장비 failure 를 발생 전에 predict — RUL 추정 또는 anomaly detection."**. 매 reactive (고장 후) / preventive (정기점검) 대비 매 비용 30-50% 절감. 2025-2026 modern stack: edge IoT + transformer time-series (PatchTST, TimesFM) + foundation model (Chronos, MOIRAI).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 센서 데이터의 이상 탐지(Anomaly Detection)와 잔여 수명 예측(RUL)을 통해 정비 시점을 최적화하는 패턴.
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- **세부 내용:**
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- 진동, 온도, 전력 소모 등 시계열 데이터의 특징 추출 및 분석.
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- 확률론적 모델(Bayesian) 및 딥러닝(RNN/[[LSTM|LSTM]]) 기반의 고장 확률 산출.
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- 디지털 트윈과 결합하여 가상 환경에서 정비 시뮬레이션 수행.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 고장 후 수리(Reactive)나 정기 점검(Preventive)에서 데이터 기반 실시간 대응(Predictive)으로의 전환.
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- **정책 변화:** 성능 가중치(w1) 관점에서 가동 시간(Uptime) 극대화를 위한 핵심 전략으로 배치.
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### 매 두 가지 task
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- **Anomaly detection**: 현재 정상/이상 binary — autoencoder, isolation forest, one-class SVM.
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- **RUL (Remaining Useful Life)**: 매 남은 수명 (cycle 또는 시간) regression — LSTM, Transformer, survival.
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- **Failure classification**: 매 failure mode classify — multi-class.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** 10_Wiki/💡 Topics/Graphics
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- **Related:** [[Digital_Twin|Digital_Twin]], Anomaly-Detection, [[IoT|IoT]]
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- **Raw Source:** 00_Raw/2026-04-20/Predictive Maintenance (PdM).md
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### 매 sensor 종류
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- Vibration (accelerometer) — bearing fault key.
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- Temperature, current, voltage.
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- Acoustic emission.
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- Oil analysis (particle count).
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- Pressure, flow rate.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 dataset 표준
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- **NASA C-MAPSS** (turbofan engine RUL).
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- **PHM 2008/2010** challenges.
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- **Bosch CNC milling**.
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- **CWRU bearing** (vibration).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. Manufacturing CNC, motor, pump.
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2. Wind turbine gearbox.
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3. Aircraft engine (NASA C-MAPSS use case).
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4. Railway wheel/track.
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5. Data center HVAC, server fan.
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6. EV battery SoH/RUL.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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### Vibration FFT feature
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```python
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import numpy as np
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||||
def fft_features(signal, fs=12000):
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||||
n = len(signal)
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fft = np.abs(np.fft.rfft(signal))[:n//2]
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||||
freqs = np.fft.rfftfreq(n, 1/fs)[:n//2]
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||||
return {
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||||
'rms': np.sqrt(np.mean(signal**2)),
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||||
'kurtosis': ((signal - signal.mean())**4).mean() / signal.std()**4,
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||||
'peak_freq': freqs[fft.argmax()],
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||||
'spectral_energy': fft.sum(),
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}
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Isolation Forest anomaly
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```python
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||||
from sklearn.ensemble import IsolationForest
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||||
clf = IsolationForest(contamination=0.01, random_state=42)
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||||
clf.fit(X_normal)
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||||
scores = -clf.score_samples(X_new) # 매 high = anomaly
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```
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
### Autoencoder reconstruction error
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||||
```python
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||||
import torch, torch.nn as nn
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||||
class AE(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, d, h=32):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.enc = nn.Sequential(nn.Linear(d, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, h))
|
||||
self.dec = nn.Sequential(nn.Linear(h, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, d))
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
return self.dec(self.enc(x))
|
||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
# anomaly score = reconstruction MSE — 매 정상 data로 학습 후 임계 설정
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||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
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||||
### LSTM RUL regression (C-MAPSS style)
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||||
```python
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||||
import torch, torch.nn as nn
|
||||
class RULNet(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, n_sensors=14, hidden=64):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.lstm = nn.LSTM(n_sensors, hidden, num_layers=2,
|
||||
batch_first=True, dropout=0.2)
|
||||
self.head = nn.Sequential(nn.Linear(hidden, 32), nn.ReLU(),
|
||||
nn.Linear(32, 1))
|
||||
def forward(self, x): # x: (B, T, n_sensors)
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||||
out, _ = self.lstm(x)
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||||
return self.head(out[:, -1]).squeeze(-1) # RUL cycles
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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# loss = MSE on clipped RUL (max 125 typical)
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```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Transformer time-series (PatchTST)
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||||
```python
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# pip install patchtst
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||||
from patchtst import PatchTSTForPrediction
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||||
model = PatchTSTForPrediction.from_pretrained(
|
||||
'patchtst/cmapss', context_length=96, prediction_length=1)
|
||||
rul = model(sensor_window).prediction_outputs
|
||||
```
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||||
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||||
### Online drift detection (river)
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||||
```python
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||||
from river.drift import ADWIN
|
||||
adwin = ADWIN(delta=0.002)
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||||
for x in stream:
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||||
adwin.update(x)
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||||
if adwin.drift_detected:
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||||
print('drift — retrain or alert')
|
||||
```
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||||
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||||
### Survival / hazard model
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||||
```python
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||||
from lifelines import CoxPHFitter
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import pandas as pd
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# df: features + duration + event(0/1 failure observed)
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||||
cph = CoxPHFitter()
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||||
cph.fit(df, duration_col='cycle', event_col='failed')
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||||
hazard = cph.predict_partial_hazard(df_new)
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||||
```
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||||
### Foundation model (Chronos zero-shot)
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||||
```python
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||||
from chronos import ChronosPipeline
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import torch
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||||
pipe = ChronosPipeline.from_pretrained('amazon/chronos-t5-large',
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||||
device_map='cuda',
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||||
torch_dtype=torch.bfloat16)
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||||
forecast = pipe.predict(context=torch.tensor(history),
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prediction_length=24,
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num_samples=20) # (20, 24)
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Labeled failure history 있음 | Supervised RUL (LSTM, PatchTST) |
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| 정상 data만 있음 | Autoencoder, IsolationForest |
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| Streaming sensor | Online learning + drift detect (river) |
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| Few-shot / cold start | Foundation model (Chronos, MOIRAI) zero-shot |
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| Survival analysis 필요 | Cox PH, DeepSurv |
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| Edge / low-power | Quantized LSTM, tiny CNN |
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**기본값**: anomaly = IsolationForest baseline → AE, RUL = PatchTST 또는 LSTM with clipped target.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Time_Series]] · [[Anomaly_Detection]] · [[Industrial_AI]]
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||||
- 변형: [[Condition_Monitoring]] · [[RUL_Prediction]] · [[Failure_Classification]]
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||||
- 응용: [[Manufacturing]] · [[Aviation]] · [[Energy]] · [[Battery_Management]]
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||||
- Adjacent: [[IoT]] · [[Edge_AI]] · [[Survival_Analysis]] · [[Digital_Twin]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: industrial sensor pipeline 설계, anomaly detection MVP, RUL model training, foundation model TS 적용.
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**언제 X**: 매 safety-critical (aviation engine)에서 매 ML model 단독 — physics-based digital twin과 ensemble.
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## ❌ 안티패턴
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- **Train on imbalanced labels naive**: 매 failure 1% — class weighting / focal loss / oversampling 필수.
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- **Static threshold for anomaly**: drift 가 매 threshold obsolete — adaptive (ADWIN) 필요.
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- **Ignore sensor lag / sync**: 매 multi-sensor fusion에서 매 timestamp align 필수.
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- **No business cost model**: false alarm 비용 vs missed failure 비용 — threshold tuning에 매 반영.
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- **Predict only RUL without uncertainty**: 매 quantile / probabilistic 예측 (PatchTST quantile, conformal) 필요.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (NASA C-MAPSS dataset, PatchTST paper, Chronos paper, sklearn IsolationForest, lifelines docs).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — RUL + anomaly detection stack including modern foundation models |
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Reference in New Issue
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