本文概述瞭如何優化 FitMachines 以最好地監控可變過程並最大限度地減少誤報。
它如何幫助你？
如果資產定期發出警報，這可能是由於 MOVUS A1 以前沒有看到或了解到“正常”的過程或操作變化。例如，轉移以 120% 的速度運行生產線或處理不同的材料會使資產以不同的方式振動，並可能導致 AI 檢測到條件變化。
當您認為特定資產的警報與流程變更相關時，您可能會忽略它們，但忽略警報可能會導致遺漏潛在問題。因此，為確保您的 FitMachine/s 能夠準確可靠地監控您的設備，並防止警報疲勞，我們建議您更新您的 FitMachine/s 學習週期以針對額外的可變過程優化 Al。
它是如何工作的？
由於 FitMachine 旨在當您的設備狀況偏離其學習的“正常”操作行為（如在FitMachine 學習期間確定）時發送警報，如果發生生產變化，您將收到“錯誤”警報，而 FitMachine 以前看不到這種變化，導致FitMachine 正在接收更改的數據。
為避免這種情況，您可以採取兩種措施：
- 如果操作更改是永久性的，或者如果您將以新方式操作數月，則可以重新開始學習。
- 如果過程更改是該資產的正常、定期發生，您可以編輯該資產的學習開始日期，並讓 FitMachine 將更改學習為資產“正常”操作行為的一部分。
重新開始學習
如果產品更改是永久性的，您將需要重新開始學習。Restarting Learning 啟動加速校準期，在此期間 FitMachine 將收集 5000 個運行樣本供 AI 用於構建新模型並學習設備的新模式。在這個加速期間，FitMachine 會每分鐘採樣一次，所以這個過程通常需要兩週左右的時間。但是，這可能需要更長的時間，因為 需要運行 樣本，因此如果機器有一段時間沒有運行，FitMachine 不會將其視為樣本。
無論如何，在此期間，一旦 FitMachine 收集了至少 1000 個樣本，它就可以再次開始報警。但是，在收集到 5000 個運行樣本之前，FitMachine 需要進行重大更改才能發出警報。
如何重新開始學習？
我們的文章Restart Learning of a FitMachine中概述瞭如何重新開始學習。
編輯學習開始日期
要讓您的 FitMachine 了解流程更改為“正常”，您需要編輯該資產的學習開始日期。這允許您及時返回並更改 FitMachine 開始其學習期的日期。這很重要，因為這意味著您可以選擇設備運行多個進程的時間點，並讓 FitMachine 使用該數據創建新模型。
因此，通過編輯學習開始日期，您的 FitMachine 可以使用捕獲該設備上運行的所有進程的時間窗口重新校準，並將其確定為“正常”。
只要從新的學習開始日期起已經有 5000 個運行樣本，那麼這個重新校準過程將只需要一兩天。這不會影響您的 FitMachine 的功能。重新校準時它將繼續運行並發出警報。
如果新的開始日期意味著少於 1000 個數據樣本，它不會發出警報，直到它至少有 1000 個樣本。如果樣本少於 1000 個，它將加快採樣率，直到達到 1000 個樣本（就像新上線的 FitMachine 一樣）。如果超過 1000 個，您的 FitMachine 將每 15 分鐘採樣一次，直到收集到 5000 個運行樣本。根據您資產的利用率，這可能需要幾周到幾個月的時間。
如何編輯學習開始日期？
要編輯學習開始日期，您需要在其設備詳細信息頁面上訪問該資產的測量數據圖表。單擊右上角的齒輪可以訪問此功能。選擇“編輯學習開始日期”後，您可以通過單擊可見日期來使用日曆功能，以簡化此過程。
我還應該看什麼？
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