Ada beberapa jenis model machine learnnig yang dapat digunakan untuk predictive maintenance, antara lain:
Model regresi (Regression): Model regresi seperti regresi linier atau decision tree regression dapat digunakan untuk memprediksi life time dari peralatan atau kemungkinan kegagalan. Model ini bagus untuk mengidentifikasi hubungan linier antar variabel.
Model deret waktu (Time Series Model): Model deret waktu seperti ARIMA atau LSTM dapat digunakan untuk memprediksi kegagalan peralatan di masa mendatang atau kebutuhan pemeliharaan mesin berdasarkan data historis. Mereka bagus untuk memprediksi data yang bergantung pada waktu.
Model klasifikasi (Classification): Model klasifikasi seperti random forest atau SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan peralatan ke dalam status kegagalan atau pemeliharaan yang berbeda. Pemodelan ini bagus untuk mengidentifikasi hubungan non-linear antar variabel.
Model Deep Learning: Model pembelajaran mendalam seperti CNN atau RNN dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan anomali dalam data sensor dan memprediksi kegagalan peralatan atau kebutuhan pemeliharaan. Mereka bagus untuk menangani data berdimensi tinggi dan kompleks.
Survival Analysis: merupakan metode statistik yang dapat digunakan untuk memodelkan waktu kegagalan peralatan. Model ini bagus untuk memprediksi probabilitas kegagalan dan perkiraan waktu kegagalan.
Akan tetapi yang perlu diperhatikan adalah model terbaik untuk pemeliharaan prediktif akan bergantung pada spesifikasi peralatan, data, dan kasus penggunaan Anda. Sebaiknya untuk memastikan model terbaik terlebih dahulu bereksperimen dengan berbagai model dan evaluasi performanya menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, dan daya ingat.