Implementation and Comparison of Methods to Extract Reliability KPIs out of Textual Wind Turbine Maintenance Work Orders

要約

メンテナンス作業指示書は、風力タービンの運用とメンテナンスに関する情報を文書化するために一般的に使用されます。
これには、予防および事後メンテナンスなど、予防的および事後的な風力タービンのダウンタイムに関する詳細が含まれます。
ただし、メンテナンス作業指示書に含まれる情報は構造化されていないことが多く、分析が難しいため、意思決定者がこの情報を運用とメンテナンスの最適化に使用することが困難になります。
この問題に対処するために、この研究では、保守作業指示書から信頼性の重要業績評価指標を計算するための 3 つの異なるアプローチを紹介します。
1 つ目のアプローチでは、業界のガイドラインで定義されたスキーマを使用して、それに応じてラベルを割り当てる、ドメインの専門家による保守作業指示の手動ラベル付けが含まれます。
2 番目のアプローチには、テキスト分類方法を使用して保守作業指示書に自動的にラベルを付けるモデルの開発が含まれます。
3 番目の手法では、AI 支援タグ付けツールを使用して、保守作業指示書に含まれる生の保守情報にタグを付けて構造化します。
最初のアプローチで計算された信頼性主要業績評価指標は、2 番目および 3 番目のアプローチの結果と比較するためのベンチマークとして使用されます。
品質と費やした時間が評価基準となります。
全体として、これら 3 つの方法により、保守作業指示書から保守情報をより効率的に抽出できるようになり、信頼性の主要業績評価指標の評価が可能になり、風力タービンの運用と保守の最適化がサポートされます。

要約(オリジナル)

Maintenance work orders are commonly used to document information about wind turbine operation and maintenance. This includes details about proactive and reactive wind turbine downtimes, such as preventative and corrective maintenance. However, the information contained in maintenance work orders is often unstructured and difficult to analyze, making it challenging for decision-makers to use this information for optimizing operation and maintenance. To address this issue, this work presents three different approaches to calculate reliability key performance indicators from maintenance work orders. The first approach involves manual labeling of the maintenance work orders by domain experts, using the schema defined in an industrial guideline to assign the label accordingly. The second approach involves the development of a model that automatically labels the maintenance work orders using text classification methods. The third technique uses an AI-assisted tagging tool to tag and structure the raw maintenance information contained in the maintenance work orders. The resulting calculated reliability key performance indicator of the first approach are used as a benchmark for comparison with the results of the second and third approaches. The quality and time spent are considered as criteria for evaluation. Overall, these three methods make extracting maintenance information from maintenance work orders more efficient, enable the assessment of reliability key performance indicators and therefore support the optimization of wind turbine operation and maintenance.

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