Üretim hattı sensör verisinden arıza tahmini — 3 yılda sadece 41 arıza kaydım var, ML mümkün mü?

41 arıza / milyonlarca dakikalık normal veri — bu oran klasik sınıflandırma için gerçekten çok dengesiz, doğrudan bir Random Forest/XGBoost'a atarsanız model 'hep arıza yok' diyerek yüksek accuracy ama sıfır fayda üretir. Daha gerçekçi yol: anomali tespiti (unsupervised) — modele 'arıza nedir' öğretmek yerine 'normal çalışma nasıl görünür'ü öğretip (Isolation Forest, Autoencoder) normalden sapan durumları işaretlemek; 41 etiketli örneğinizi model eğitmek için değil, eşik/performans doğrulamak için kullanırsınız. Bu, dengesiz veri sorununu bypass ettiği için sizin durumunuza daha uygun. Eğer arızadan önceki saatlerde/günlerde belirgin bir sinyal kalıbı varsa (kademeli sıcaklık/titreşim artışı), 'kalan yararlı ömür' tahmini gibi regresyon çerçevesine geçmek de değerlendirilebilir ama bu daha veri-yoğun bir yaklaşım. Yönetime sunumda 'arıza tahmin modeli' yerine 'anormal durum erken uyarı sistemi' çerçevesini önermenizi tavsiye ederim — hem teknik olarak daha savunulabilir hem beklenti yönetimi açısından daha doğru. İlk adım olarak 12 sensörün normal aralık dağılımlarını çıkarıp basit eşik-tabanlı bir pilot bile başlı başına değer üretir, ML şart değil.