Table of Contents
تعمیر و نگهداری پیش بینی شده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی خرابی تجهیزات قبل از وقوع استفاده می کند.این رویکرد به صنایع کمک می کند تا هزینه های خرابی و نگهداری را با پرداختن به مسائل به طور فعال کاهش دهند.
درک پیش بینی کننده Maintenance
نگهداری پیش بینی شامل جمع آوری داده ها از دارایی های صنعتی از طریق سنسورها و سیستم های نظارت بر ماشین آلات یادگیری این داده ها برای شناسایی الگوهای نشان دهنده شکست های احتمالی یا تخریب عملکرد است.
مزایای یادگیری ماشین در مدیریت دارایی
پیاده سازی یادگیری ماشین برای نگهداری پیش بینی شده مزایای مختلفی را ارائه می دهد:
- [در این باره]: [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱]] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] تشخیص زود هنگام تشخیص زود هنگام تشخیص زود هنگام تشخیص زود هنگام تشخیص زود
- صرفه جویی در صرفه جویی در صرفه جویی: [FLT 1] نگهداری تنها در صورت لزوم، بهینه سازی استفاده از منابع انجام می شود.
- حیات پرخاش؛ مداخلات زمان به حفظ شرایط تجهیزات کمک می کند.
- ایمنی بهبود یافته: [FLT 1 ] پیش بینی شکست ها به حداقل رساندن موقعیت های خطرناک.
مراحل پیاده سازی
برای اتخاذ نگهداری پیش بینی شده، سازمان ها معمولاً این مراحل را دنبال می کنند:
- جمع آوری داده ها: نصب سنسور ها و دستگاه های نظارت بر دارایی ها
- پردازش داده ها: داده های تمیز و منظم برای تجزیه و تحلیل
- توسعه مدل: الگوریتم های یادگیری ماشین را برای تشخیص الگوهای شکست آموزش دهید.
- Deployment: ادغام مدل ها به جریان های کاری تعمیر و نگهداری.
- نظارت وamp؛ ارتقاء: به طور مداوم عملکرد مدل و به روز رسانی را در صورت نیاز ارزیابی می کند.