Le scénario
Un système de maintenance prédictive en production doit surveiller les entrées, les prédictions et la dérive du modèle afin d'assurer sa fiabilité et de déclencher des alertes.
Ce que contient ce dessin
Comprenez les décisions qui le sous-tendent.
01
Séparer les tables Prediction et ActualOutcome pour comparer les prévisions aux défaillances observées des équipements
02
Modéliser les distributions des caractéristiques et les métriques de dérive comme des entités à part entière pour permettre une supervision automatisée
03
Associer DataQualityIssue à Reading pour suivre les problèmes de qualité des données en amont
À utiliser pour concevoir un schéma dédié à l'observabilité ML, à la détection de dérive ou au suivi des performances des modèles dans l'IoT industriel ou la maintenance.