Ngày nay, quá trình công nghiệp hoá đẩy các doanh nghiệp vào một sự cạnh
tranh khốc liệt. Trong bối cảnh đó, sự thành công phụ thuộc vào chất lượng sản xuất
lẫn chất lượng sản phẩm. Do đó, các nhà sản xuất phải tối đa hoá hiệu suất và chất
lượng sản xuất thông qua ba tiêu chí: vòng đời sản phẩm, giá và hiệu quả. Để đạt
được những điều đó, họ thường tập trung vào việc tăng khả năng sẵn sàng của thiết
bị sản xuất thông qua một kế hoạch bảo trì bảo dưỡng chặt chẽ và hiệu quả.
Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình chuẩn đoán và phân loại lỗi để
hỗ trợ con người trong quá trình thiết lập một quá trình bảo dưỡng thiết bị và công
cụ sản xuất. Phương pháp mô hình hoá được chọn lựa dựa trên cơ sở phân tích và
học thuật các phương pháp phân loại và học dữ liệu từ cổ điển đến hiện đại. Theo
đó các phương pháp học mạng Bayes được giới thiệu và thực hiện theo các bước mô
hình hoá với các thuật toán chính của nó. Trên nền dữ liệu mô phỏng từ một quy
trình sản xuất dược phẩm, mô hình chuẩn đoán lỗi thể hiện kết quả chuẩn đoán có
giá trị và được so sánh với kết quả thực nghiệm. Cuối cùng, một số bàn luận và định
hướng phát triển sẽ được đưa ra để phát triển đề tài.