Maaaring tugunan ng mga pang-industriya na arkitekto ang mga pangangailangan ng machine learning sa predictive maintenance optimization sa kanilang mga disenyo sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa mga sumusunod:
1. Pangongolekta ng data: Ang mga arkitekto ay dapat magdisenyo ng mga pasilidad na maaaring mangolekta at mag-imbak ng data mula sa mga makina at kagamitan. Ang data na ito ay mahalaga para sa pagsasanay ng mga modelo ng machine learning na hinuhulaan ang mga pagkabigo ng kagamitan.
2. Internet of Things (IoT): Ang mga IoT device ay maaaring magbigay ng real-time na data tungkol sa mga machine, na maaaring suriin upang ma-optimize ang mga iskedyul ng pagpapanatili. Ang mga arkitekto ay maaaring magdisenyo ng mga pasilidad na may mga sensor at iba pang IoT device upang mangolekta ng data at makipag-ugnayan sa central maintenance system.
3. Edge computing: Maaaring i-deploy ang mga modelo ng machine learning sa gilid upang pag-aralan ang data sa real-time at gumawa ng mga hula tungkol sa mga pagkabigo ng kagamitan. Maaaring magdisenyo ang mga arkitekto ng mga pasilidad na may mga kakayahan sa pag-compute sa gilid upang suportahan ang ganitong uri ng pag-optimize.
4. Pagproseso at pag-iimbak ng data: Ang mga arkitekto ay dapat magdisenyo ng mga pasilidad na may kapasidad na magproseso at mag-imbak ng malalaking halaga ng data. Titiyakin nito na ang mga modelo ng machine learning ay may sapat na data upang makagawa ng mga tumpak na hula at ma-optimize ang mga iskedyul ng pagpapanatili.
5. Pag-iskedyul ng pagpapanatili: Maaaring magdisenyo ang mga arkitekto ng mga pasilidad na may mga system na awtomatikong nag-iskedyul ng pagpapanatili batay sa mga hula sa machine learning. Makakatulong ito upang maiwasan ang mga pagkabigo ng kagamitan at bawasan ang downtime.
Petsa ng publikasyon: