Ca model de limbaj AI, nu am experiență personală sau context cu privire la practicile din industrie. Cu toate acestea, pot oferi o privire de ansamblu asupra considerentelor generale pe care arhitecții industriali le pot lua în considerare atunci când abordează nevoile de învățare automată în întreținerea și repararea în proiectele lor.
Arhitecții industriali pot încorpora învățarea automată în proiectele lor în următoarele moduri:
1. Colectarea și stocarea datelor: Pentru a pregăti modele de învățare automată, trebuie colectate și stocate cantități mari de date. Arhitecții pot proiecta sisteme de colectare a datelor și facilități de stocare a datelor care asigură integritatea, accesibilitatea și securitatea datelor.
2. Rețele de senzori: Arhitecții pot proiecta rețele de senzori care colectează date despre performanța și starea echipamentului. Aceste rețele de senzori ar putea fi conectate la modele de învățare automată pentru întreținerea predictivă și detectarea anomaliilor.
3. Rețele de comunicații: arhitecturile industriale pot proiecta rețele de comunicații care permit transferul de date în timp real între senzori, echipamente și sisteme centrale. Aceste rețele ar fi concepute pentru a gestiona cantități mari de date în timp real.
4. Modele de învățare automată: arhitecții pot proiecta algoritmi care să permită întreținerea predictivă și repararea prin procesarea datelor colectate de la senzori și echipamente. Aceste modele pot genera, de asemenea, alerte și recomandări pentru întreținere și reparații.
5. Interfețe om-mașină: arhitecții industriali pot proiecta interfețe cu utilizatorul care să permită tehnicienilor să interacționeze cu algoritmii de învățare automată. Acest lucru ar permite tehnicienilor să revizuiască recomandările pentru întreținere și reparații și să ofere feedback cu privire la eficacitatea algoritmilor.
Data publicării: