Публикации по теме 'predictive-maintenance'
Прогностическое обслуживание и машинное обучение: обзор процесса и преимуществ
От простых устройств до сложного оборудования и техники, машины являются неотъемлемой частью многих отраслей и ведущих предприятий. Насосы, дрели, прессы, дробилки, ленточные пилы — их много, и все они важны с точки зрения их использования в различных ролях при производстве или производстве.
И, как и в любом бизнесе, полагающемся на эти машины для обеспечения производства на своих заводах или на производственных площадках, им необходимо обеспечить их техническое обслуживание и..
Классификация профилактического обслуживания, часть II — Создание собственной метрики
Эта статья написана Алпарсланом Месри и Джемом ОЗЧЕЛИК .
«В нашей предыдущей работе мы использовали машинное обучение, чтобы свести к минимуму производственные ошибки на заводе. В конце исследования мы нашли показатели точности 7 разных моделей, будет ли ошибка или нет, и поделились ими с вами. Однако в реальных задачах нам могут понадобиться более подробные выводы. В таком случае оценки точности нам недостаточно. В этой статье мы спустились в более подробный слой.
В этой..
Машины прочно вошли в нашу жизнь.
Машины прочно вошли в нашу жизнь. Сейчас мы живем в такой фазе, когда жизнь без машин кажется невозможной. С того момента, как мы просыпаемся и до сна, мы находимся в контакте с машинами. Они помогают в различных задачах, а в некоторых случаях автоматизируют их, облегчая работу людей. Поддержание машин в надлежащем состоянии имело бы такое большое значение. В этом блоге описываются технологии обслуживания машин.
Машины не бесконечно хороши. Они ухудшаются с течением времени, когда..
[Часть 2] Как искусственный интеллект меняет прогнозное обслуживание на основе Интернета вещей: наборы данных и модели машинного обучения
Соавторы Анураг Бхатия , Саурабх
Это вторая часть нашей серии Профилактическое обслуживание . В этой статье мы сделаем краткий обзор наборов данных, с которыми, возможно, придется иметь дело, и возможных моделей машинного обучения.
Разнообразие наборов данных
В этом разделе мы разбили наборы данных по типу анализа возможных сущностей.
Анализ датчика . При анализе поведения датчика необходимо учитывать следующие факторы:
Общее количество датчиков
Импликация:..
Прогностическое техническое обслуживание на основе ИИ для повышения готовности и сокращения количества сбоев в полете
Прогностическое техническое обслуживание на основе ИИ для повышения готовности и сокращения количества сбоев в полете
От Филонга Дуонга, старшего менеджера по продуктам
Являясь ведущим поставщиком приложений для профилактического обслуживания с поддержкой ИИ для Министерства обороны (DoD), C3.ai с 2017 года имеет честь помочь преобразовать методы обслуживания более 1200 самолетов на семи различных платформах в партнерстве с нас Военно-воздушные силы , Армия и Отдел оборонных..
Каков механизм профилактического обслуживания? Приведите несколько примеров промышленного использования.
Каков механизм профилактического обслуживания? Приведите несколько примеров промышленного использования.
Hexad Infosoft — ведущий поставщик услуг искусственного интеллекта и машинного обучения и профилактического обслуживания. Мы помогли многим нашим клиентам, предоставив услуги профилактического обслуживания. Решения PdM в основном используют алгоритмы машинного обучения.
Мы в основном используем эти три вида механизмов для управления проектами профилактического обслуживания, они..
Подход Tesla к машинному обучению для мониторинга производительности электромобилей: максимальная эффективность и…
Tesla использует машинное обучение для профилактического и профилактического обслуживания автомобилей, повышения надежности и снижения затрат.
Введение
Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта, которое включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих системам автоматически совершенствоваться и учиться на данных без явного программирования. В последние годы использование машинного обучения в автомобильной промышленности становится все..
