Causal_Explainable_Diagnostics_with_Icons.pptx

Causal_Explainable_Diagnostics_with_Icons

1. Causal & Explainable Diagnostics From 'Anomaly' → Root Cause & Propagation (Chẩn đoán Nhân quả & Giải thích được)

2. Rationale & Gap (Lý do & Khoảng trống) • Problem (Vấn đề): Black-box detectors chỉ báo 'anomalous' mà không giải thích. • Need (Nhu cầu): Actionable insights (why / where / how → root cause, origin, propagation). • Gap (Khoảng trống): Ít công cụ causal, dễ giải thích áp dụng trong sản xuất. • Direction (Hướng đi): Causal discovery + human-centered explanations cho máy móc & dây chuyền. Problem / Need / Gap

3. Workflow (Quy trình) 1. Data Processing (Xử lý dữ liệu): Thu thập tín hiệu, thêm nhiễu, tạo dataset. 2. Graph Neural Network (Mạng nơ-ron đồ thị): Biểu diễn dữ liệu → Đồ thị, trích đặc trưng, phân loại lỗi. 3. Causal Calculation (Tính toán nhân quả): Ma trận tín hiệu → causality graph, Granger test → root cause & propagation. Data Processing Graph Neural Network Causal Calculation

4. Key Benefits (Lợi ích chính) • Beyond anomaly detection → Root cause analysis. • Transparent & explainable for engineers. • Enable predictive maintenance → reduce downtime & costs. Benefits