Prognostics
پیشن گوئی ایک انجینئرنگ کا شعبہ ہے جو اس وقت کی پیش گوئی پر مرکوز ہے جس پر کوئی نظام یا جزو اب اپنا مطلوبہ کام انجام نہیں دے گا۔ کارکردگی کی یہ کمی اکثر ایک ناکامی ہوتی ہے جس کے بعد نظام کو مطلوبہ کارکردگی کو پورا کرنے کے لیے استعمال نہیں کیا جا سکتا۔ پیش گوئی شدہ وقت پھر بقیہ مفید زندگی (آر یو ایل) بن جاتا ہے، جو ہنگامی تخفیف کے لیے فیصلہ سازی میں ایک اہم تصور ہے۔ پیشن گوئی اس کے متوقع عام آپریٹنگ حالات سے کسی نظام کے انحراف یا انحطاط کی حد کا اندازہ لگا کر کسی جزو کی مستقبل کی کارکردگی کی پیش گوئی کرتی ہے۔ پیشن گوئی کی سائنس ناکامی کے طریقوں کے تجزیے، پہننے اور بڑھاپے کی ابتدائی علامات کا پتہ لگانے، اور غلطی کے حالات پر مبنی ہے۔ ایک موثر پیشن گوئی کا حل اس وقت نافذ کیا جاتا ہے جب ناکامی کے طریقہ کار کا صحیح علم ہوتا ہے جو نظام میں بالآخر ناکامیوں کا باعث بننے والے انحطاط کا سبب بنتا ہے۔ اس لیے کسی پروڈکٹ میں ممکنہ ناکامیوں (بشمول سائٹ، موڈ، وجہ اور طریقہ کار) کے بارے میں ابتدائی معلومات ہونا ضروری ہے۔ اس طرح کا علم نظام کے پیرامیٹرز کی شناخت کے لیے اہم ہے جن کی نگرانی کی جانی چاہیے۔ پیشن گوئی کے ممکنہ استعمال حالت پر مبنی دیکھ بھال میں ہوتے ہیں۔ وہ نظم جو ناکامی کے طریقہ کار کے مطالعے کو سسٹم لائف سائیکل مینجمنٹ سے جوڑتا ہے اسے اکثر پیشن گوئی اور صحت کے انتظام (پی ایچ ایم) کہا جاتا ہے، بعض اوقات سسٹم ہیلتھ مینجمنٹ (ایس ایچ ایم) یا-نقل و حمل کی ایپلی کیشنز میں-وہیکل ہیلتھ مینجمنٹ (وی ایچ ایم) یا انجن ہیلتھ مینجمنٹ (ای ایچ ایم) بھی کہا جاتا ہے۔ پیشن گوئی میں ماڈل بنانے کے تکنیکی طریقوں کو وسیع پیمانے پر ڈیٹا پر مبنی طریقوں، ماڈل پر مبنی طریقوں اور ہائبرڈ طریقوں میں درجہ بندی کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا پر مبنی پیشن گوئی ڈیٹا پر مبنی پیشن گوئی عام طور پر نظام کی حالتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کا پتہ لگانے کے لیے پیٹرن کی شناخت اور مشین لرننگ کی تکنیکوں کا استعمال کرتی ہے۔ غیر لکیری نظام کی پیشن گوئی کے لیے کلاسیکی ڈیٹا پر مبنی طریقوں میں آٹو ریگریسو (اے آر) ماڈل، تھریشولڈ اے آر ماڈل، بائیلینئر ماڈل، پروجیکشن پرسوٹ، ملٹی ویریٹ انکولی رجعت اسپلینز، اور وولٹیرا سیریز کی توسیع جیسے سٹوچسٹک ماڈلز کا استعمال شامل ہے۔ پچھلی دہائی سے، ڈیٹا پر مبنی سسٹم اسٹیٹ پیشن گوئی میں زیادہ دلچسپی لچکدار ماڈلز جیسے کہ مختلف قسم کے نیورل نیٹ ورکس (این این ایس) اور نیورل فجی (این ایف) سسٹمز کے استعمال پر مرکوز ہے۔ ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر اس وقت مناسب ہوتے ہیں جب سسٹم آپریشن کے پہلے اصولوں کی تفہیم جامع نہ ہو یا جب سسٹم کافی پیچیدہ ہو تاکہ درست ماڈل تیار کرنا ممنوع طور پر مہنگا ہو۔ لہذا، ڈیٹا پر مبنی طریقوں کے بنیادی فوائد یہ ہیں کہ انہیں اکثر دوسرے طریقوں کے مقابلے میں تیز اور سستا تعینات کیا جا سکتا ہے، اور یہ کہ وہ نظام بھر میں کوریج فراہم کر سکتے ہیں (cf. طبیعیات پر مبنی ماڈل، جو دائرہ کار میں کافی تنگ ہو سکتے ہیں)۔ اہم نقصان یہ ہے کہ ڈیٹا سے چلنے والے طریقوں میں دوسرے طریقوں کے مقابلے میں وسیع اعتماد کے وقفے ہو سکتے ہیں اور انہیں تربیت کے لیے کافی مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا پر مبنی طریقوں کو بیڑے پر مبنی اعداد و شمار اور سینسر پر مبنی کنڈیشنگ میں مزید ذیلی درجہ بندی کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، ڈیٹا سے چلنے والی تکنیکیں سائیکل گنتی کی تکنیکوں کو بھی شامل کرتی ہیں جن میں ڈومین کا علم شامل ہو سکتا ہے۔ اعداد و شمار پر مبنی دو بنیادی حکمت عملیوں میں (1) مجموعی نقصان (یا، مساوی طور پر، صحت) کی ماڈلنگ اور پھر نقصان (یا صحت) کی حد تک توسیع کرنا، یا (2) ڈیٹا سے براہ راست سیکھنا باقی مفید زندگی شامل ہے۔ جیسا کہ ذکر کیا گیا ہے، ایک اہم رکاوٹ رن ٹو فیل ڈیٹا حاصل کرنے میں دشواری ہے، خاص طور پر نئے سسٹمز کے لیے، کیونکہ سسٹمز کو ناکامی تک چلانا ایک طویل اور مہنگا عمل ہو سکتا ہے۔ جب مستقبل کا استعمال ماضی کی طرح نہیں ہوتا (جیسا کہ زیادہ تر غیر مستحکم نظاموں کے ساتھ ہوتا ہے)، تو ڈیٹا اکٹھا کرنا جس میں مستقبل کے تمام ممکنہ استعمال (بوجھ اور ماحولیاتی حالات دونوں) شامل ہوں اکثر تقریبا ناممکن ہو جاتا ہے۔ یہاں تک کہ جہاں ڈیٹا موجود ہے، ڈیٹا پر مبنی طریقوں کی افادیت کا انحصار نہ صرف مقدار پر ہوتا ہے بلکہ سسٹم کے آپریشنل ڈیٹا کے معیار پر بھی ہوتا ہے۔ ان ڈیٹا ذرائع میں درجہ حرارت، دباؤ، تیل کا ملبہ، کرنٹ، وولٹیج، طاقت، کمپن اور صوتی سگنل، سپیکٹرومیٹرک ڈیٹا کے ساتھ ساتھ انشانکن اور کیلوری میٹرک ڈیٹا شامل ہو سکتے ہیں۔ ڈیٹا کو استعمال کرنے سے پہلے اکثر اس پر پہلے سے کارروائی کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ عام طور پر دو طریقہ کار انجام دیے جاتے ہیں 1) ڈینوائزنگ اور 2) فیچر ایکسٹریکشن۔ ڈی نوائزنگ سے مراد ڈیٹا پر شور کے اثر کو کم کرنا یا ختم کرنا ہے۔ خصوصیات کو نکالنا اہم ہے کیونکہ آج کی ڈیٹا کی بھوک والی دنیا میں، سینسر کی پیمائش کا استعمال کرتے ہوئے بہت زیادہ ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے جسے آسانی سے استعمال نہیں کیا جا سکتا ہے۔ لہذا ڈومین علم اور شماریاتی سگنل پروسیسنگ کا اطلاق شور، اعلی جہتی ڈیٹا (زیادہ تر اکثر نہیں) سے اہم خصوصیات کو نکالنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ طبیعیات پر مبنی پیشن گوئی (بعض اوقات ماڈل پر مبنی پیشن گوئی کہا جاتا ہے) بقیہ مفید زندگی (آر یو ایل) کے تخمینے میں نظام کی جسمانی تفہیم (جسمانی ماڈل) کو شامل کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ ماڈلنگ فزکس کو مختلف سطحوں پر پورا کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر مائیکرو اور میکرو سطحوں پر۔ مائیکرو سطح پر (جسے مادی سطح بھی کہا جاتا ہے)، فزیکل ماڈل متحرک مساوات کے سلسلے سے مجسم ہوتے ہیں جو کسی نظام/جزو کے نقصان (یا انحطاط) اور ماحولیاتی اور آپریشنل حالات کے درمیان، ایک مقررہ وقت یا لوڈ سائیکل پر، تعلقات کی وضاحت کرتے ہیں جس کے تحت نظام/جزو چلائے جاتے ہیں۔ مائیکرو سطح کے ماڈلز کو اکثر نقصان کے پھیلاؤ کا ماڈل کہا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، بال بیرنگ کے لیے یو اور ہیرس کا تھکاوٹ لائف ماڈل، جو ایک اثر کی تھکاوٹ کی زندگی کو محرک تناؤ سے جوڑتا ہے، پیرس اور اردگان کا کریک گروتھ ماڈل، اور اسٹاکسٹک ڈیفیکٹ-پروپیگیشن ماڈل مائیکرو لیول ماڈل کی دیگر مثالیں ہیں۔ چونکہ اہم نقصان کی خصوصیات (جیسے تناؤ یا مکینیکل جزو کا تناؤ) کی پیمائش شاذ و نادر ہی دستیاب ہوتی ہے، اس لیے تناؤ/تناؤ کی اقدار کا اندازہ لگانے کے لیے حساس نظام کے پیرامیٹرز کا استعمال کرنا پڑتا ہے۔ مائیکرو سطح کے ماڈلز کو غیر یقینی صورتحال کے انتظام میں مفروضوں اور آسانیوں کو مدنظر رکھنے کی ضرورت ہے، جو اس نقطہ نظر کی اہم حدود پیدا کر سکتے ہیں۔ میکرو لیول ماڈل سسٹم کی سطح پر ریاضیاتی ماڈل ہوتے ہیں، جو سسٹم ان پٹ متغیرات، سسٹم اسٹیٹ متغیرات، اور سسٹم پیمائش متغیرات/آؤٹ پٹ کے درمیان تعلقات کی وضاحت کرتے ہیں جہاں ماڈل اکثر سسٹم کی کسی حد تک آسان نمائندگی ہوتا ہے، مثال کے طور پر ایک لمپڈ پیرامیٹر ماڈل۔ ٹریڈ آف ممکنہ طور پر کسی خاص انحطاط کے موڈ کی درستگی کو کم کرنے کے ساتھ کوریج میں اضافہ ہے۔ جہاں یہ ٹریڈ آف جائز ہے، تیز تر پروٹو ٹائپنگ نتیجہ ہو سکتا ہے۔ تاہم، جہاں نظام پیچیدہ ہوتے ہیں (مثال کے طور پر، ایک گیس ٹربائن انجن)، یہاں تک کہ ایک میکرو سطح کا ماڈل بھی کافی وقت طلب اور محنت طلب عمل ہو سکتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، میکرو سطح کے ماڈل تمام ذیلی نظاموں کے لیے تفصیل سے دستیاب نہیں ہو سکتے ہیں۔ نتیجے میں ہونے والی آسانیوں کا حساب غیر یقینی انتظام کے ذریعے لیا جانا چاہیے۔ ہائبرڈ نقطہ نظر ہائبرڈ نقطہ نظر ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر کے ساتھ ساتھ ماڈل پر مبنی نقطہ نظر دونوں سے طاقت حاصل کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ حقیقت میں، یہ شاذ و نادر ہی ہوتا ہے کہ فیلڈ شدہ نقطہ نظر مکمل طور پر یا تو خالصتا ڈیٹا پر مبنی ہوتے ہیں یا خالصتا ماڈل پر مبنی ہوتے ہیں۔ زیادہ تر اکثر، ماڈل پر مبنی طریقوں میں ڈیٹا پر مبنی طریقوں کے کچھ پہلو شامل ہوتے ہیں اور ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر ماڈلز سے دستیاب معلومات حاصل کرتے ہیں۔ سابقہ کے لیے ایک مثال یہ ہوگی کہ جہاں فیلڈ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل پیرامیٹرز کو ٹیون کیا جاتا ہے۔ مؤخر الذکر کی ایک مثال یہ ہے کہ جب ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر کے لیے سیٹ پوائنٹ، تعصب، یا معمول کا عنصر ماڈلز کے ذریعے دیا جاتا ہے۔ ہائبرڈ طریقوں کو وسیع پیمانے پر دو زمروں میں درجہ بند کیا جا سکتا ہے، 1) قبل از تخمینہ فیوژن اور 2۔) تخمینے کے بعد فیوژن۔ ماڈلز اور ڈیٹا کا قبل از تخمینہ فیوژن قبل از تخمینہ جمع کرنے کا محرک یہ ہو سکتا ہے کہ کوئی زمینی سچائی کا ڈیٹا دستیاب نہ ہو۔ یہ ان حالات میں ہو سکتا ہے جہاں نظام کی ناکامی سے پہلے تشخیص ان غلطیوں کا پتہ لگانے میں اچھا کام کرتی ہے جو حل ہو جاتی ہیں (دیکھ بھال کے ذریعے)۔ لہذا، شاید ہی کوئی رن ٹو ناکامی کا ڈیٹا موجود ہے۔ تاہم، یہ بہتر طور پر جاننے کی ترغیب ملتی ہے کہ کب کوئی نظام بقیہ مفید زندگی کا بہتر فائدہ اٹھانے میں ناکام رہے گا جبکہ ایک ہی وقت میں غیر طے شدہ دیکھ بھال سے گریز کرے گا (غیر طے شدہ دیکھ بھال عام طور پر طے شدہ دیکھ بھال سے زیادہ مہنگی ہوتی ہے اور اس کے نتیجے میں سسٹم ڈاؤن ٹائم ہوتا ہے)۔ گارگا اور دیگر۔ تصوراتی طور پر ایک قبل از تخمینہ جمع ہائبرڈ نقطہ نظر کی وضاحت کریں جہاں ڈومین علم کو نیورل نیٹ ورک کی ساخت کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، اس طرح نیٹ ورک کی زیادہ غیر معمولی نمائندگی ہوتی ہے۔ قبل از تخمینہ جمع کرنے کا ایک اور طریقہ مشترکہ آف لائن عمل اور آن لائن عمل ہے: آف لائن موڈ میں، غلطی کی حالت پر سینسر کے ردعمل کے تعلقات کو سمجھنے کے لیے طبیعیات پر مبنی تخروپن ماڈل کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آن لائن موڈ میں، کوئی بھی موجودہ نقصان کی حالت کی شناخت کے لیے ڈیٹا کا استعمال کر سکتا ہے، پھر نقصان کے پھیلاؤ کی خصوصیت کے لیے ڈیٹا کو ٹریک کر سکتا ہے، اور آخر میں باقی زندگی کی پیش گوئی کے لیے انفرادی ڈیٹا پر مبنی پروپیگنڈے ماڈل کا اطلاق کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، خراسگانی اور دیگر نے الیکٹرولائٹک کیپسیٹرز میں ناکامی کی طبیعیات کا نمونہ بنایا۔ پھر، انہوں نے انحطاط ماڈل کی متحرک شکل حاصل کرنے اور کیپسیٹر کی صحت کی موجودہ حالت کا اندازہ لگانے کے لیے پارٹیکل فلٹر اپروچ کا استعمال کیا۔ اس ماڈل کو پھر کیپسیٹرز کی بقیہ مفید زندگی (آر یو ایل) کا زیادہ درست تخمینہ حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ وہ تھرمل تناؤ کے حالات کا شکار ہوتے ہیں۔ اعداد و شمار پر مبنی نقطہ نظر کے ساتھ ماڈل پر مبنی نقطہ نظر کا تخمینہ کے بعد کا فیوژن تخمینہ کے بعد کے فیوژن کے لیے تحریک اکثر غیر یقینی صورتحال کے انتظام پر غور ہے۔ یعنی تخمینے کے بعد کا فیوژن ڈیٹا پر مبنی یا ماڈل پر مبنی طریقوں کے غیر یقینی وقفوں کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، درستگی بہتر ہوتی ہے۔ بنیادی تصور یہ ہے کہ متعدد معلومات کے ذرائع تخمینہ لگانے والے کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔ اس اصول کو درجہ بندی فیوژن کے تناظر میں کامیابی کے ساتھ لاگو کیا گیا ہے جہاں متعدد درجہ بندی کرنے والوں کی پیداوار کو صرف کسی درجہ بندی کرنے والے سے بہتر نتیجہ تک پہنچنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ پیشن گوئی کے تناظر میں، فیوژن کو معیار کے جائزوں کو استعمال کرکے پورا کیا جاسکتا ہے جو انفرادی تخمینوں کو مختلف قسم کے ان پٹ کی بنیاد پر تفویض کیے جاتے ہیں، مثال کے طور پر ہیورسٹکس، ایک ترجیحی کارکردگی، پیشن گوئی کا افق، یا پیش گوئی کی مضبوطی۔ پیشین گوئی کی کارکردگی کی تشخیص پیشین گوئی کی کارکردگی کی تشخیص ایک کامیاب پی ایچ ایم سسٹم کی تعیناتی کے لیے کلیدی اہمیت کی حامل ہے۔ کارکردگی کی تشخیص اور بینچ مارک ڈیٹا سیٹس کے لیے معیاری طریقوں کی ابتدائی کمی کے نتیجے میں اعداد و شمار سے ادھار لیے گئے روایتی کارکردگی کے میٹرکس پر انحصار ہوا۔ وہ میٹرکس بنیادی طور پر درستگی اور درستگی پر مبنی تھے جہاں کارکردگی کا اندازہ زندگی کے اختتام کے خلاف کیا جاتا ہے، عام طور پر آف لائن ترتیب میں ترجیحی طور پر جانا جاتا ہے۔ حال ہی میں، پیشن گوئی کی ٹیکنالوجی کو پختہ کرنے کی کوششوں نے پیشن گوئی کے طریقوں کو معیاری بنانے پر نمایاں توجہ دی ہے، بشمول کارکردگی کی تشخیص کے۔ ایک اہم پہلو، جو روایتی میٹرکس سے غائب ہے، وقت کے ساتھ کارکردگی کو ٹریک کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ اہم ہے کیونکہ پیشن گوئی ایک متحرک عمل ہے جہاں پیش گوئیاں مناسب تعدد کے ساتھ اپ ڈیٹ ہو جاتی ہیں کیونکہ آپریشنل سسٹم سے مزید مشاہداتی ڈیٹا دستیاب ہو جاتا ہے۔ اسی طرح، پیشن گوئی کی کارکردگی وقت کے ساتھ بدلتی ہے جس کا سراغ لگانا اور اس کی مقدار طے کرنا ضروری ہے۔ ایک اور پہلو جو اس عمل کو پی ایچ ایم کے تناظر میں مختلف بناتا ہے وہ آر یو ایل پیشن گوئی کی وقت کی قیمت ہے۔ جیسے جیسے نظام ناکامی کے قریب پہنچتا ہے، اصلاحی کارروائی کرنے کا وقت کم ہوتا جاتا ہے اور اس کے نتیجے میں فیصلہ سازی کے لیے پیش گوئیوں کی درستگی زیادہ اہم ہو جاتی ہے۔ آخر میں، عمل میں بے ترتیب پن اور شور، پیمائش اور پیشن گوئی کے نمونے ناگزیر ہیں اور اس لیے پیشن گوئی میں لامحالہ اس کے تخمینوں میں غیر یقینی صورتحال شامل ہوتی ہے۔ ایک مضبوط پیشن گوئی کی کارکردگی کی تشخیص میں اس غیر یقینی صورتحال کے اثرات کو شامل کرنا چاہیے۔ ان مسائل پر غور کرتے ہوئے کئی پیشن گوئی کی کارکردگی کے میٹرکس تیار ہوئے ہیں: پیشن گوئی کا افق (پی ایچ) اس بات کی مقدار طے کرتا ہے کہ ناکامی ہونے سے پہلے ایک الگورتھم مطلوبہ درستگی کے ساتھ کتنی پیش گوئی کر سکتا ہے۔ ایک طویل پیشن گوئی کے افق کو ترجیح دی جاتی ہے کیونکہ اس کے بعد اصلاحی کارروائی کے لیے مزید وقت دستیاب ہوتا ہے۔ α-λ درستگی مطلوبہ درستگی کے سکڑتے ہوئے شنک کا استعمال کرتے ہوئے مطلوبہ درستگی کی سطح کو مزید سخت کرتی ہے جیسے جیسے زندگی کا اختتام قریب آتا ہے۔ ہر وقت مطلوبہ α-λ وضاحتیں کی تعمیل کرنے کے لیے ایک الگورتھم کو شنک کے اندر رہنے کے لیے وقت کے ساتھ بہتر ہونا چاہیے۔ رشتہ دار درستگی ناکامی سے پہلے باقی حقیقی وقت کے مقابلے میں درستگی کی مقدار طے کرتی ہے۔ کنورجنس اس بات کی مقدار طے کرتا ہے کہ زندگی کے اختتام کے قریب آنے پر کارکردگی کتنی تیزی سے الگورتھم کے لیے یکجا ہوتی ہے۔ ان میٹرکس کی بصری نمائندگی کو طویل وقت کے افق پر پیشن گوئی کی کارکردگی کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ پیشن گوئی میں غیر یقینی بہت سے غیر یقینی پیرامیٹرز ہیں جو پیشن گوئی کی درستگی کو متاثر کر سکتے ہیں۔ ان کی درجہ بندی اس طرح کی جا سکتی ہے: نظام کے پیرامیٹرز میں غیر یقینی صورتحال: اس کا تعلق نظام کے جسمانی پیرامیٹرز کی اقدار میں غیر یقینی صورتحال (مزاحمت، انضمام، سختی، قابلیت وغیرہ) سے ہے۔ یہ غیر یقینی صورتحال ماحولیاتی اور عملی حالات کی وجہ سے پیدا ہوتی ہے جہاں نظام تیار ہوتا ہے۔ وقفے جیسے مناسب طریقوں کا استعمال کرکے اس سے نمٹا جا سکتا ہے۔ برائے نام نظام کے نمونے میں غیر یقینی صورتحال: اس کا تعلق ریاضیاتی نمونوں میں خامیوں سے ہے جو نظام کے رویے کی نمائندگی کے لیے پیدا ہوتی ہیں۔ یہ خامیاں (یا غیر یقینی صورتحال) ماڈلنگ کے عمل کے دوران استعمال ہونے والے مفروضوں کے ایک سیٹ کا نتیجہ ہو سکتی ہیں اور جو ایسے ماڈلز کی طرف لے جاتی ہیں جو نظام کے حقیقی رویے سے بالکل مطابقت نہیں رکھتے ہیں۔ سسٹم ڈیگریڈیشن ماڈل میں غیر یقینی صورتحال: ڈیگریڈیشن ماڈل تیز رفتار لائف ٹیسٹ سے حاصل کیا جا سکتا ہے جو کسی جزو کے مختلف ڈیٹا نمونوں پر کیے جاتے ہیں۔ عملی طور پر، ایک ہی آپریٹنگ حالات میں انجام دیئے گئے تیز رفتار لائف ٹیسٹوں سے حاصل ہونے والے اعداد و شمار میں انحطاط کا رجحان مختلف ہو سکتا ہے۔ انحطاط کے رجحانات میں اس فرق کو پھر تیز رفتار لائف ٹیسٹ سے متعلق اعداد و شمار سے حاصل ہونے والے انحطاط کے نمونوں میں غیر یقینی کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے۔ پیشین گوئی میں غیر یقینی صورتحال: غیر یقینی صورتحال کسی بھی پیشین گوئی کے عمل میں موروثی ہے۔ کوئی بھی برائے نام اور/یا انحطاط ماڈل کی پیش گوئیاں غلط ہیں جو ماڈل کے پیرامیٹرز میں غیر یقینی صورتحال، ماحولیاتی حالات اور مستقبل کے مشن پروفائلز جیسی متعدد غیر یقینی صورتحال سے متاثر ہوتی ہیں۔ پیشن گوئی کی غیر یقینی صورتحال سے بایسیئن اور آن لائن تخمینہ اور پیشن گوئی کے ٹولز (جیسے۔ ذرہ فلٹر اور کالمان فلٹر وغیرہ)۔ ناکامی کی حد میں غیر یقینی صورتحال: کسی بھی غلطی کا پتہ لگانے اور پیش گوئی کے طریقوں میں ناکامی کی حد اہم ہے۔ یہ اس وقت کا تعین کرتا ہے جس پر نظام ناکام ہوتا ہے اور اس کے نتیجے میں باقی مفید زندگی کا تعین کرتا ہے۔ عملی طور پر، ناکامی کی حد کی قدر مستقل نہیں ہوتی اور وقت کے ساتھ بدل سکتی ہے۔ یہ نظام کی نوعیت، آپریٹنگ حالات اور اس ماحول کے مطابق بھی تبدیل ہو سکتا ہے جس میں یہ تیار ہوتا ہے۔ یہ تمام پیرامیٹرز غیر یقینی صورتحال کو جنم دیتے ہیں جن پر ناکامی کی حد کی تعریف میں غور کیا جانا چاہیے۔ غیر یقینی مقدار کی مثالیں مل سکتی ہیں۔ تجارتی ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر پلیٹ فارم زیادہ تر پی ایچ ایم صنعتی ایپلی کیشنز کے لیے، تجارتی آف شیلف ڈیٹا ایکوزیشن ہارڈ ویئر اور سینسر عام طور پر سب سے زیادہ عملی اور عام ہوتے ہیں۔ ڈیٹا کے حصول کے ہارڈ ویئر کے لیے تجارتی دکانداروں کی مثال میں نیشنل انسٹرومینٹس اور ایڈوانٹیک ویب ایکسیس شامل ہیں ؛ تاہم، بعض ایپلی کیشنز کے لیے، ہارڈ ویئر کو ضرورت کے مطابق حسب ضرورت یا سخت کیا جا سکتا ہے۔ پی ایچ ایم ایپلی کیشنز کے لیے عام سینسر کی اقسام میں ایکسلرومیٹر، درجہ حرارت، دباؤ، انکوڈر یا ٹیکومیٹر کا استعمال کرتے ہوئے گردش کی رفتار کی پیمائش، وولٹیج اور کرنٹ کی برقی پیمائش، صوتی اخراج، قوت کی پیمائش کے لیے لوڈ سیل، اور نقل مکانی یا پوزیشن کی پیمائش شامل ہیں۔ ان پیمائش کی اقسام کے لیے متعدد سینسر وینڈرز ہیں، جن میں سے کچھ کے پاس ایک مخصوص پروڈکٹ لائن ہے جو حالت کی نگرانی اور پی ایچ ایم ایپلی کیشنز کے لیے زیادہ موزوں ہے۔ ڈیٹا اینالیسس الگورتھم اور پیٹرن ریکگنیشن ٹیکنالوجی اب کچھ تجارتی سافٹ ویئر پلیٹ فارمز میں یا پیکیجڈ سافٹ ویئر حل کے حصے کے طور پر پیش کی جا رہی ہیں۔ نیشنل انسٹرومینٹس کے پاس اس وقت واچ ڈاگ ایجنٹ پروگنوسٹک ٹول کٹ کا ایک آزمائشی ورژن (آنے والے سال میں تجارتی ریلیز کے ساتھ) ہے، جو ڈیٹا پر مبنی پی ایچ ایم الگورتھم کا مجموعہ ہے جسے سینٹر فار انٹیلیجنٹ مینٹیننس سسٹمز نے تیار کیا تھا۔ 20 سے زیادہ ٹولز کا یہ مجموعہ کسی کو دستخطی نکالنے، بے ضابطگی کا پتہ لگانے، صحت کی تشخیص، ناکامی کی تشخیص، اور ضرورت کے مطابق دی گئی ایپلی کیشن کے لیے ناکامی کی پیش گوئی کے لیے الگورتھم کو ترتیب دینے اور اپنی مرضی کے مطابق بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ واچ ڈاگ ایجنٹ ٹول کٹ کا استعمال کرتے ہوئے اپنی مرضی کے مطابق پیشن گوئی کی نگرانی کے تجارتی حل اب ایک حالیہ اسٹارٹ اپ کمپنی کے ذریعہ پیش کیے جا رہے ہیں جسے پریڈیکٹرونکس کارپوریشن کہا جاتا ہے جس میں بانیوں نے سینٹر فار انٹیلیجنٹ مینٹیننس سسٹمز میں اس پی ایچ ایم ٹیکنالوجی کی ترقی اور اطلاق میں اہم کردار ادا کیا۔ ایک اور مثال MATLAB اور اس کا پیشن گوئی کی دیکھ بھال کا ٹول باکس ہے جو اعداد و شمار پر مبنی اور ماڈل پر مبنی تکنیکوں بشمول شماریاتی، سپیکٹرم اور ٹائم سیریز تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے خصوصیات کی تلاش، نکالنے اور درجہ بندی کے لیے افعال اور ایک انٹرایکٹو ایپ فراہم کرتا ہے۔ اس ٹول باکس میں موٹروں، گیئر باکسز، بیٹریوں اور دیگر مشینوں کے لیے حوالہ جات کی مثالیں بھی شامل ہیں جنہیں اپنی مرضی کے مطابق پیش گوئی کی دیکھ بھال اور حالت کی نگرانی کے الگورتھم کو تیار کرنے کے لیے دوبارہ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ دیگر تجارتی سافٹ ویئر پیشکش بے ضابطگی کا پتہ لگانے اور غلطی کی تشخیص کے لیے چند ٹولز پر توجہ مرکوز کرتی ہیں، اور عام طور پر ٹول کٹ پیشکش کے بجائے پیکیج حل کے طور پر پیش کی جاتی ہیں۔ مثال میں اسمارٹ سگنلز بے ضابطگی کا پتہ لگانے کا تجزیاتی طریقہ شامل ہے، جو آٹو ایسوسی ایٹیو ٹائپ ماڈلز (مماثلت پر مبنی ماڈلنگ) پر مبنی ہے جو سگنلز میں برائے نام ارتباط کے تعلقات میں تبدیلیوں کی تلاش کرتا ہے، متوقع اور حقیقی کارکردگی کے درمیان بقایا کا حساب لگاتا ہے، اور پھر بقایا سگنلز پر مفروضہ کی جانچ انجام دیتا ہے۔ اسی طرح کے تجزیے کے طریقے ماہر مائیکرو سسٹمز کے ذریعے بھی پیش کیے جاتے ہیں، جو بقیہ کا حساب لگانے کے لیے اسی طرح کا آٹو ایسوسی ایٹ کرنل طریقہ استعمال کرتا ہے، اور اس میں تشخیص اور پیش گوئی کے لیے دیگر ماڈیول ہوتے ہیں۔ اگرچہ زیادہ تر پیشن گوئی کے نقطہ نظر انحطاط کی شرح اور انفرادی اجزاء کی بقیہ مفید زندگی (آر یو ایل) کے درست حساب پر مرکوز ہوتے ہیں، لیکن یہ وہ شرح ہے جس پر ذیلی نظاموں اور نظاموں کی کارکردگی خراب ہوتی ہے جو ان نظاموں کے آپریٹرز اور دیکھ بھال کے اہلکاروں کے لیے زیادہ دلچسپی کا باعث ہے۔ مستقبل کے مطالعے بھی دیکھیں منصوبہ بند فرسودگی کی پیش گوئیاں پیش گوئی کی دیکھ بھال روک تھام ونڈ ٹربائن پروگنوسٹکس نوٹ بیرونی لنکس پروگنوسٹکس جرنل ایک کھلی رسائی والا جریدہ ہے جو سسٹم پروگنوسٹکس کے تمام شعبوں میں اصل تحقیق اور صنعتی تجربے کے مضامین کی الیکٹرانک اشاعت کے لیے ایک بین الاقوامی فورم فراہم کرتا ہے۔ انٹرنیشنل جرنل آف پروگنوسٹکس اینڈ ہیلتھ مینجمنٹ دی پروگنوسٹکس اینڈ ہیلتھ مینجمنٹ سوسائٹی (پی ایچ ایم سوسائٹی) ایک بین الاقوامی غیر منافع بخش پیشہ ورانہ تنظیم ہے جو انجینئرنگ کے شعبے کے طور پر پی ایچ ایم کی ترقی کے لیے وقف ہے۔ ہانگ کانگ کی سٹی یونیورسٹی میں سینٹر فار پروگنوسٹکس اینڈ سسٹم ہیلتھ مینجمنٹ پی ایچ ایم ٹیکنالوجیز تیار کرنے کے لیے وقف ہے جو صنعتوں کو ان کی مسابقت اور منافع میں اضافہ کر کے فائدہ پہنچا سکتی ہیں۔ چائنا پی ایچ ایم سوسائٹی ایک غیر منافع بخش تنظیم ہے جو معیار، وشوسنییتا، دیکھ بھال، حفاظت اور پائیداری سے متعلق چینی برادری کی کلیدی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے قائم کی گئی ہے۔ پی ایچ ایم سوسائٹی کی سالانہ کانفرنس ایک سالانہ بین الاقوامی کانفرنس ہے جس میں خصوصی طور پر پی ایچ ایم پر توجہ دی جاتی ہے۔ جوائنٹ اسٹرائیک فائٹر پروگرام نے پی ایچ ایم اور متعلقہ ٹیکنالوجیز میں خاطر خواہ سرمایہ کاری کی۔ یونیورسٹی آف میری لینڈ، کالج پارک میں سینٹر فار ایڈوانسڈ لائف سائیکل انجینئرنگ (سی اے ایل سی ای) کا ایک گروپ ہے جو الیکٹرانکس پر توجہ کے ساتھ صحت کے انتظام کی ترقی میں مدد کے لیے ایک تحقیق اور علمی بنیاد فراہم کرنے کے لیے وقف ہے۔ آئی ای ای ای ایرو اسپیس کانفرنس میں پیشن گوئی اور صحت کے انتظام پر قدیم ترین ٹریک میں سے ایک پیش کیا گیا ہے۔ سوسائٹی فار مشینری فیلر پریوینشن ٹیکنالوجی (ایم ایف پی ٹی) کا ایک سالانہ اجلاس ہوتا ہے جس میں پی ایچ ایم کے میدان میں عملی ایپلی کیشنز میں تازہ ترین پیشرفتوں پر توجہ دی جاتی ہے۔ ناسا ایمس ریسرچ سینٹر میں پروگنوسٹکس سینٹر آف ایکسی لینس (پی سی او ای) ایرو اسپیس ایپلی کیشنز پر لاگو ہونے والی پیشن گوئی ٹیکنالوجی کی ترقی کے لیے ایک چھتری فراہم کرتا ہے۔ یہ رن ٹو فیل ڈیٹا سیٹس کے ساتھ ڈیٹا ریپوزیٹری کو بھی برقرار رکھتا ہے جو عوامی طور پر قابل رسائی ہیں۔ فرانسیسی ایف ای ایم ٹی او-ایس ٹی انسٹی ٹیوٹ کا پی ایچ ایم ریسرچ گروپ صنعتی نظاموں کی پیشن گوئی کے لیے طریقے اور تجربات تیار کرتا ہے۔ پیشن گوئی کی بحالی بقا کا تجزیہ