Da, softverska arhitektura može podržati mogućnosti prediktivnog održavanja korištenjem analize podataka i algoritama strojnog učenja. Analizom povijesnih podataka i obrazaca, algoritmi strojnog učenja mogu se uvježbati za prepoznavanje potencijalnih problema i predviđanje potreba održavanja prije nego što se pojave. Softverska arhitektura može uključivati komponente prikupljanja, pohrane i obrade podataka za prikupljanje i analizu podataka, kao i module strojnog učenja za razvoj prediktivnih modela. Ti se modeli zatim mogu integrirati u tijek rada održavanja kako bi se generirala točna predviđanja i optimizirali rasporedi održavanja.
Datum objave: