• 設備可預測性分析
    • 背景與挑戰

      設備可預測性維修場景,在大數據領域就多次被無數企業所關注,根據過往的設備數據和閾值數據了解進行專家規則分析設備的狀態進行實時預警。

      在AI領域,可以通過機器學習,通過更多超高維度建立更多的樣本,對機器設備進行AI的可預測性分析。

    • 業務目標

      構建機器設備健康模型對設備故障定向檢修、制定維護計劃等提供科學依據。

    • 難點與關鍵成功因素

      1. 收集設備日常運營狀況相關數據,分析設備健康影響因素;

      2. 考慮前期集控中心信息化建設情況,進行特征工程建設并設計相匹配的建模方案。

    • 業務成果

      1.第四范式先知平臺覆蓋機器學習全過程,通過自動化機器學習,讓用戶無需深入理解算法原理,就能快速上手, 提供真正“易用”的人工智能平臺。

      2.通過先知平臺擁有強大的計算能力、快捷操作的易用性以及豐富的數據處理,降低數據預處理的時間成本,并在有限時間內實現快速的建模迭代嘗試。

    水中色