Arhitecții industriali pot aborda nevoile învățării automate în optimizarea întreținerii predictive în proiectele lor, luând în considerare următoarele:
1. Colectarea datelor: Arhitecții ar trebui să proiecteze facilități care pot colecta și stoca date de la mașini și echipamente. Aceste date sunt esențiale pentru antrenarea modelelor de învățare automată care prezic defecțiunile echipamentelor.
2. Internetul lucrurilor (IoT): dispozitivele IoT pot furniza date în timp real despre mașini, care pot fi analizate pentru a optimiza programele de întreținere. Arhitecții pot proiecta facilități cu senzori și alte dispozitive IoT pentru a colecta date și a comunica cu sistemul central de întreținere.
3. Edge computing: modelele de învățare automată pot fi implementate la margine pentru a analiza datele în timp real și a face predicții despre defecțiunile echipamentelor. Arhitecții pot proiecta facilități cu capacități edge computing pentru a sprijini acest tip de optimizare.
4. Procesarea și stocarea datelor: Arhitecții ar trebui să proiecteze instalații cu capacitatea de a procesa și stoca cantități mari de date. Acest lucru va asigura că modelele de învățare automată au suficiente date pentru a face predicții precise și pentru a optimiza programele de întreținere.
5. Programarea întreținerii: Arhitecții pot proiecta facilități cu sisteme care programează automat întreținerea pe baza predicțiilor de învățare automată. Acest lucru va ajuta la prevenirea defecțiunilor echipamentelor și la reducerea timpului de nefuncționare.
Data publicării: