Metode data mining pentru gestionarea stării tehnice a echipamentelor

Abstract

Problema diagnosticării și efectuarea lucrărilor de mentenanță a unităților de transport reprezintă o problemă majoră în societate. Calitatea efectuării acestor lucrări implică în mod direct securitatea de pe drumurile publice. Rezolvarea problemei diagnosticării timpurii a defecțiunilor va contribui la micșorarea riscurilor în procesul de exploatare și reducerea costurilor de întreținere. Scopul prezentei teze de master constă în studiul și analiza modelelor, metodelor și instrumentele de mentenanță preventivă/predictivă a unei unități de transport auto, cu ajutorul algoritmilor Data Mining care să contribuie la rezolvarea problemelor de calitate și siguranță a ei în traficul rutier, cercetarea unor studii de caz în domeniul problematic abordat.

Obiectivele cercetării sunt: studiul domeniului problematic abordat; identificarea modelului și a metodelor de rezolvare a problemei majore identificate; studierea algoritmilor Data Mining; studiul instrumentelor și tehnologiilor de lucru cu metodele identificate de

rezolvare a problemei identificate; cercetarea studiilor de caz cu instrumentele și tehnologiile identificate.

The problem of diagnosing and carrying out maintenance work on transport units is a major issue in society. The quality of this work directly affects safety on public roads. Solving the problem of early fault diagnosis will help to reduce risks in the operation process and reduce maintenance costs. The aim of this master thesis is to study and analyze models, methods and tools for preventive/predictive maintenance of a motor transport unit, with the help of Data Mining algorithms that contribute to solving quality and safety problems in road traffic, researching case studies in the problematic area addressed.

The research objectives are: study of the problem domain addressed; identification of the model and methods to solve the identified major problem; study of Data Mining algorithms; study of tools and technologies working with the identified methods to solve the identified problem; research of case studies with the identified tools and technologies.