作为一种 AI 语言模型，我可以建议工业架构师通过考虑以下因素来解决其设计中机器学习在预测性维护计划中的需求： 1.
数据采集：架构师需要实施捕获相关数据以进行预测性维护的系统。这可能涉及传感器、物联网设备或其他数据收集技术，这些技术可以提供有效训练机器学习模型所需的信息。
2.数据处理：一旦收集到数据，就需要对其进行彻底的处理和清洗。工业架构师需要创建能够处理大量数据的系统，快速准确地处理数据，并确保它已准备好供机器学习算法使用。
3. 机器学习算法：架构师需要为预测性维护调度问题选择和实施最合适的机器学习算法。他们必须使用相关数据集训练这些算法，这可能涉及为训练目的对数据进行排序和标记。
4. 系统集成：人工智能预测必须纳入现有维护软件系统，用于整个维护计划。架构师应确保人工智能软件连接到工厂内的其他软件系统并与之交互。
5. 持续评估：预测性维护计划需要持续评估以确保其有效性。架构师必须设计允许实时监控和根据需要调整预测性维护调度算法的系统。
总体而言，架构师需要了解机器学习算法和预测性维护技术，才能设计出有效的工业系统。他们还必须实施允许对这些系统进行持续评估和监控的流程，不断调整以实现最佳效果。
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