Автор: Д-р Ташкин Дениз, специалист по данным / консультант компании Record Evolution GmbH Резюме В статье рассматривается интеллектуальная обработка данных Интернета вещей (IoT) в контексте профилактического обслуживания и связывается с последними разработками в области полууправляемого обучения. Хотя статья написана с оглядкой на аудиторию, не являющуюся экспертом, статья ссылается на недавние научные публикации. Мы предоставляем любознательному и технически ориентированному..

Это сообщение в блоге соответствует проекту Capstone программы Udacity Data Scientist Nanodegree. Полный анализ, а также код Python, используемый для этой цели, можно найти в этом репозитории GitHub . 1. Введение Газовые турбины зарекомендовали себя как незаменимый инструмент и нашли применение на суше, море и в воздухе в качестве силовых установок и генераторов энергии, среди прочего. Компоненты газовой турбины со временем неизбежно изнашиваются, что приводит к снижению..

Почему компании уделяют больше внимания обслуживанию? За последние несколько лет компании значительно увеличили внимание и ресурсы для снижения затрат на техническое обслуживание. Причина в том, что исторически общие расходы на техническое обслуживание составляют от 15% до 40% общих производственных затрат . Это говорит о том, что оптимизация технического обслуживания может привести к созданию надежного конкурентного фактора для отраслей, которые в значительной степени зависят от..

Обзор фундаментальных концепций и популярных алгоритмов Для сложных систем, таких как самолеты, железные дороги, электростанции, обслуживание является большой проблемой, поскольку оно обеспечивает надежность и безопасность систем в течение их жизненного цикла. Благодаря использованию возможностей передовых датчиков, технологии IoT и алгоритмов анализа данных, в эпоху Индустрии 4.0 в обслуживании произошел быстрый переход от «реактивного» к «упреждающему»: вместо того, чтобы выполнять..