Ang mga network ng neural ay higit at higit na ginagamit sa paghula ng mga kabiguan sa kagamitan at sa paggawa ng mga iskedyul sa pagmamantini at sa gayo'y sinusuri kung paano ipinatutupad ng isang kompanya ng paggawa ang mga modelo ng neural network upang mapasulong ang kahusayan sa pagpapatakbo at mabawasan ang downtime.
Pinagmulan
Ang kompanya ay nagpapatakbo ng isang malaking-scale production line na may masalimuot na makinarya.Ang tradisyonal na pagpapanatili ay umaasal sa mga naka-iskedyul na mga tseke at reactivity na pagkukumpuni, na humahantong sa hindi isinaplanong downtimes at mas mataas na gastos. Ang tunguhin ay ang makagawa ng isang sistemang propesyunal na may kakayahang matukoy ang potensiyal na mga pagkabigo bago ito mangyari.
Pag - aayos ng mga Neural Network
Ang pangkat ay nakatipon ng mga impormasyon mula sa mga sensor mula sa makinarya, kasali na ang temperatura, pagyanig, at mga pagbabasa ng presyon.
Mga Resulta at Pakinabang
Pagkatapos ng pag-iisyu, matagumpay na nahulaan ng sistema ng neural network ang mga kabiguan na may katumpakang higit sa 85%. Ito ay pumapayag sa mga pangkat ng maintenance upang magsagawa ng mga pagkukumpuni nang proaktibo, pagbabawas ng hindi isinaplanong downtime ng 30%. Nakaranas din ang kompanya ng mga naimpok na halaga sa pamamagitan ng mga optimisadong iskedyul ng pagpapanatili at pag-aaring allocation.
Mga Salik na Dapat Gawin Para Magtagumpay
- Mataas na koleksiyon ng impormasyong pang-akademya
- Mabisang pagsasanay at pag - iingat ng modelo
- Paninirahan sa umiiral na mga sistema
- Patuloy na pagsubaybay at mga update