Maximo Predict

Requisito previo

1. Asegúrese de haber completado el Laboratorio práctico de Maximo Monitor.
2. Asegúrese de haber completado el laboratorio práctico de Maximo Health

Nota: Es importante comprender y disponer de conjuntos de datos de sensores en la aplicación Monitor y de datos de activos en la aplicación Manage.

3. Tendrá que descargar el Predict_Envs.json disponible aquí.
4. Necesitará descargar db2_certificate.pem disponible aquí.
5. Necesitará descargar ca_public_cert.pem disponible aquí.
6. Cree su propio usuario en CP4D para ejecutar modelos de predicción.

Configurar Gestionar aplicación

1. Abra la aplicación Gestionar.
2. Vaya a la aplicación Activos y filtre los registros de activos creados en el ejercicio de laboratorio Maximo Health. por ejemplo XX_ASSET%.
3. Cambie el estado de dos o tres activos cualesquiera a DECOMISADO. Por ejemplo, puede elegir XX_ASSET2 y XX_ASSET4 y cambiar el estado de Activo a DECOMISADO.
4. Asegúrese de rellenar los campos Fecha de instalación, Vida útil esperada en años y EOL estimado para cada activo, sin esto los modelos Predecir no se ejecutarán.

Configuración Predecir aplicación

1. Abra la aplicación Predict desde Suite Navigator.

2. Para crear un Grupo de Predicción Haga clic en el menú de la izquierda y seleccione -> Predecir agrupación

3. Haga clic en el botón azul Crear grupo + para crear un nuevo grupo.
4. Proporcione el nombre y la descripción como XX_predictscores
5. Seleccione la consulta que creó en Gestionar aplicación, por ejemplo xx_asset

6. Haga clic en el botón Crear.
7. Compruebe que se ha creado el grupo y anote el valor de la columna Id. de grupo. En la siguiente captura de pantalla es: 1005

Configurar Cloud Pak para datos

1. Utilice la url CP4D y la credencial suministrada para acceder a la instancia

Nota: Esto será suministrado por los instructores durante el taller

2. Haga clic en el menú hamburguesa de la izquierda y seleccione Todos los proyectos

3. Haga clic en el botón azul Nuevo proyecto + para crear un nuevo proyecto.

4. Seleccione Crear un proyecto vacío.
5. Introduzca el nombre y la descripción del proyecto como XXPREDICTSCORE

6. Haga clic en el botón Crear

7. Seleccione la pestaña Activos y haga clic en la sección Soltar archivos de datos y seleccione los siguientes archivos que guardó anteriormente.

   • Predict_Envs.json
   • db2_certificate.pem
   • ca_public_cert.pem

8. Seleccione la pestaña Activos y haga clic en el botón Nuevos Activos +.

9. Seleccione Editor de código y, a continuación, elija el editor de cuadernos Jupyter

10. Haga clic en la pestaña Desde archivo y arrastre y suelte el PMI – End of life curve.ipynb. Puede descargar el cuaderno desde aquí

11. Haga clic en el botón Crear. Se abrirá el cuaderno PMI – End of life curve.

12. Cambie la variable asset_group_id para que coincida con la anotada anteriormente en la aplicación predict. En este caso es 1005.

13. Selecciona la primera celda y pulsa el botón Ejecutar. Ejecuta cada celda una tras otra.

Nota: Una celda habrá terminado de ejecutar el código que contiene cuando el valor In In [*] ] a la izquierda de la celda se llene con un número como In [1].

14. Verifique la salida para Entrenar la instancia del modelo. Debería mostrar "Finished execution of End of Life Curve Asset Group Pipeline." Al final.

15. Ejecute cada celda hasta llegar a la celda Registrar la instancia del modelo entrenado.
16. El resultado final debería mostrar el mensaje Registration was successful. New model ID = 20BB65D9-BA25-4173-95EC-A9E7E58DA5C7

Verificar las puntuaciones

1. Vaya a la aplicación Predict y abra el grupo Predict creado anteriormente.
2. Haga clic en el enlace Modelo de instancia entrenado.

3. Elija las opciones que se indican a continuación:

Active : ON
Run every : 1 Day
Starting At : 9 AM
Date : Enter future date
text
Copiar código al portapapeles

4. Haga clic en el botón Guardar.
5. Abra cualquier activo de la lista y compruebe que la curva de fin de vida útil aparece como se muestra a continuación:

¡Enhorabuena! Ha completado con éxito el Laboratorio Maximo Predict.