保守データに関する学習の実行
このプロセスを使用して、Oracle IoT Analyticsプラットフォームを使用して、データ分析に基づいて保守プログラムを調整するための推奨事項を作成します。
完了すると、推奨はMaintenance Managementランディング・ページおよび推奨タスク・フロー・ページのインフォレットに表示されます。
このレポートには、「スケジュール済プロセス」作業領域からアクセスできます。
使用する場合
十分な履歴データがIoTアナリティクス・プラットフォームに蓄積された後にのみ、推奨事項を作成するプロセスを実行することをお薦めします。 履歴保守データは、抽出、変換およびロード(ETL)保守データというタイトルのプロセスを使用して、IoTアナリティクス・プラットフォームに定期的に抽出、変換およびロードする必要があります。 代表的なサンプルがデータ・レイクに移入されたら、学習を実行するプロセスを実行すると、意味のある推奨事項が生成されます。
たとえば、完了した保守作業オーダーの量に応じて、ETLを週次または月次ベースで実行できます。 その後、完了する保守作業オーダーの数に応じて、6か月から12か月後に保守データのリーニングの実行プロセスを実行できます。 ユーザーは推奨を表示し、保守プログラム調整の変更を実装するかどうかを決定します。
その後、追加の提案を行うために、IoT Analyticsプラットフォームで十分な追加の保守データが更新された後にのみ、プロセスを再実行することをお薦めします。
必要な権限
- 保守データに対する学習の実行(MNT_PERFORM_MACHINE_LEARNING_ON_MNT_DATA_PRIV)
仕様
これらの仕様は、スケジュール済プロセスの実行時に使用します。
| 仕様 | 説明 |
|---|---|
| ジョブ・タイプ | アドホック・ジョブとしていつでも実行できます。 |
| 頻度 | これは、IoT Analyticsプラットフォームのデータ・レイクに十分なデータが蓄積された後にのみ実行する必要があります。 その後、意味のある推奨事項を提供するために、追加の保守履歴が蓄積された後にのみ再度実行する必要があります。 |
| 時間 | 常時 |
| 期間 | 分析するデータの量によっては、時間がかかる場合があります。 |
| 互換性 | ジョブのインスタンスは一度に1つのみ実行する必要があります。 |
パラメータ
レポートを処理するには、少なくとも作業オーダー番号または日付の範囲を定義する必要があります。
| パラメータ | オプションまたは必須 | 説明 | パラメータ値 | 特別な組合せが必要 |
|---|---|---|---|---|
| 信頼性率 | オプション | 保守プログラム調整を行う際に学習アルゴリズムで考慮されるパラメータ。 | 正の数値。 | なし |
| 信頼性許容範囲 | オプション | 保守プログラム調整を行う際に学習アルゴリズムで考慮されるパラメータ。 | 正の数値。 | なし |
トラブルシューティング情報
- 送信後は、「スケジュール済プロセス」作業領域でプロセスのステータスを表示できます。 正常に完了したプロセスと子プロセスが成功ステータスで終了します。
- 問題が発生した場合、プロセスまたはそのサブプロセスのいずれかが警告またはエラーになります。 プロセスの正常な完了を妨げた特定の検証エラーおよび警告メッセージがエラー・ログに表示されます。
- 対話型の警告検証は実行されません。
- プロセスが発行されると、「スケジュール済プロセス」作業領域で指定されているように、「再発行」、「保留」、「プロセスの取消」、「プロセスのリリース」を実行できます。