Ano, softwarová architektura může podporovat možnosti prediktivní údržby využitím analýzy dat a algoritmů strojového učení. Analýzou historických dat a vzorců lze trénovat algoritmy strojového učení, aby identifikovaly potenciální problémy a předpovídaly potřeby údržby dříve, než nastanou. Softwarová architektura může zahrnovat komponenty pro sběr, ukládání a zpracování dat pro shromažďování a analýzu dat, stejně jako moduly strojového učení pro vývoj prediktivních modelů. Tyto modely lze poté integrovat do pracovního postupu údržby, aby bylo možné vytvářet přesné předpovědi a optimalizovat plány údržby.
Datum publikace: