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Zusätzliche Zielvariabeln

Neben y = sensor_df["defect_present"] gibt es einige weitere sinnvolle Kriterien, die als Zielvariablen (Labels) für das Modell zur Vorhersage von Fahrzeugdefekten verwendet werden können. Hier sind einige interessante Zielvariablen, die zusätzliche Informationen liefern und das Modell erweitern könnten:

1. Zeit bis zum nächsten Defekt (Time-to-Failure)

• Beschreibung: Statt nur vorherzusagen, ob ein Defekt auftritt, könnte das Modell die verbleibende Zeit oder den verbleibenden Kilometerstand bis zum nächsten Defekt schätzen.
• Nutzen: Dies gibt präzisere Informationen darüber, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte und ermöglicht eine genauere Planung der Wartungsintervalle.
• Berechnung: Wenn Defektdaten vorhanden sind, kann die Zeitdifferenz oder Kilometerdifferenz zwischen den bisherigen Defekten als Zielvariable verwendet werden.

   sensor_df["time_to_failure"] = (sensor_df["next_defect_timestamp"] - sensor_df["timestamp"]).dt.total_seconds() / (60 * 60 * 24)  # in Tagen

2. Kategorisierung der Defektschwere (Severity of Failure)

• Beschreibung: Ein Modell zur Vorhersage der Schwere des Defekts (z. B. leicht, mittel, schwer) könnte hilfreich sein, um die Art der notwendigen Wartung zu bestimmen.
• Nutzen: Diese Art von Modell könnte Servicezentren bei der Priorisierung von Wartungsmaßnahmen unterstützen, insbesondere bei limitierter Kapazität.
• Berechnung: Defekte könnten anhand von Faktoren wie den Kosten der bisherigen Reparaturen oder der benötigten Standzeiten kategorisiert werden.

   sensor_df["defect_severity"] = sensor_df["repair_cost"].apply(lambda x: "leicht" if x < 100 else "mittel" if x < 500 else "schwer")

3. Häufigkeit oder Anzahl der Defekte in einem bestimmten Zeitraum

• Beschreibung: Vorhersage der Anzahl oder Häufigkeit der Defekte innerhalb eines bestimmten Zeitraums (z. B. der nächsten 30 Tage oder 10.000 Kilometer).
• Nutzen: Ein solches Modell könnte für eine präventive Wartungsstrategie verwendet werden, indem regelmäßig überprüft wird, wie viele Defekte in naher Zukunft auftreten könnten.
• Berechnung: Defekthäufigkeit auf Basis historischer Daten oder durch Nutzung von Rolling-Window-Methoden.

   sensor_df["defect_frequency"] = sensor_df["anomaly"].rolling(window=30).sum()

4. Art des vorhergesagten Defekts (Failure Type)

• Beschreibung: Wenn es verschiedene Arten von Defekten gibt (z. B. Motorausfall, Batterieausfall, Bremsenverschleiß), könnte das Modell vorhersagen, welcher Defekttyp am wahrscheinlichsten auftritt.
• Nutzen: Die Vorhersage des Defekttyps kann helfen, spezifische Ersatzteile und Fachkräfte vorzuhalten.
• Berechnung: Anhand der bisherigen Defektdaten für jeden Sensortyp könnte das Modell den wahrscheinlichsten zukünftigen Defekttyp vorhersagen.

   sensor_df["predicted_defect_type"] = sensor_df["sensorType"].map({"temperature": "engine", "pressure": "brakes"})

5. Risikoindex für das Fahrzeug (Risk Score)

• Beschreibung: Ein Risikoindex ist eine zusammengesetzte Metrik, die Faktoren wie die Anzahl der Anomalien, die Anzahl der vergangenen Defekte, die Nutzungshäufigkeit und die Wartungshistorie berücksichtigt.
• Nutzen: Ein Risikoindex gibt eine allgemeine Bewertung der Defektwahrscheinlichkeit und kann für eine schnelle Einschätzung der Fahrzeugzuverlässigkeit genutzt werden.
• Berechnung: Der Risikoindex könnte als gewichtetes Mittel der verschiedenen Risikofaktoren berechnet werden.

   sensor_df["risk_index"] = (0.5 * sensor_df["anomaly_count"] + 0.3 * sensor_df["past_defect_count"] + 0.2 * sensor_df["mileage"])

6. Wahrscheinlichkeit eines Defekts pro Sensortyp

• Beschreibung: Statt die Wahrscheinlichkeit eines allgemeinen Defekts zu schätzen, könnte das Modell vorhersagen, welche Sensoren oder Teile eines Fahrzeugs spezifisch gefährdet sind.
• Nutzen: Dies ermöglicht eine präzisere Diagnose, welcher Teil des Fahrzeugs mit der höchsten Wahrscheinlichkeit einen Defekt aufweisen wird.
• Berechnung: Basierend auf den historischen Defektdaten für jeden Sensortyp und deren Häufigkeit.

   sensor_df["sensor_specific_defect_prob"] = sensor_df.groupby("sensorType")["defect_present"].transform("mean")

7. Klassifizierung in präventiv wartungsbedürftig oder nicht

• Beschreibung: Das Modell könnte vorhersagen, ob eine präventive Wartung erforderlich ist (z. B. “wartungsbedürftig” oder “nicht wartungsbedürftig”).
• Nutzen: Dies könnte für eine Wartungsstrategie verwendet werden, die sich auf die rechtzeitige Behebung von Problemen vor dem Auftreten eines Defekts konzentriert.
• Berechnung: Eine binäre Klassifizierung, bei der alle Sensoren, die eine hohe Anzahl von Anomalien aufweisen oder für die bestimmte Grenzwerte überschritten wurden, als “wartungsbedürftig” markiert werden.

8. Geschätzte Kosten für die nächste Wartung

• Beschreibung: Das Modell könnte auch die voraussichtlichen Kosten für die nächste Wartung vorhersagen, basierend auf historischen Daten und der Art des vorhergesagten Defekts.
• Nutzen: Hilft bei der Budgetierung und Planung von Wartungskosten.
• Berechnung: Durchschnittliche Kosten vergangener Defekte desselben Typs oder unter ähnlichen Bedingungen.

   sensor_df["estimated_maintenance_cost"] = sensor_df["sensorType"].map({"temperature": 300, "pressure": 200})

9. Vorhersage des verbleibenden Lebenszyklus der Komponenten (Remaining Useful Life)

• Beschreibung: Die Schätzung des verbleibenden Lebenszyklus (Remaining Useful Life, RUL) jeder Komponente könnte nützlich sein, um vorherzusagen, wann die Komponenten tatsächlich ausfallen werden.
• Nutzen: Für die Planung von Ersatzteilen und Wartungsintervallen besonders hilfreich.
• Berechnung: Durch Verwendung von Degradationsmodellen oder basierend auf den bisherigen Ausfällen und Betriebsbedingungen der Komponenten.

   sensor_df["remaining_useful_life"] = max_lifetime - sensor_df["mileage"]

Zusammenfassung

Durch Hinzufügen dieser zusätzlichen Zielvariablen kann das Modell präzisere Vorhersagen treffen und differenziertere Einblicke bieten, die über das einfache Vorhandensein eines Defekts hinausgehen. Dies kann die Effektivität des Wartungsprozesses verbessern und die Gesamtzuverlässigkeit des Fahrzeugs steigern.

Lizenz

Autor: Jörg Harzmann

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