机器学习在预测性维修数据集中地应用

随着科技的发展使用新技术并适应使工业进入了新时代。大数据、新设备、连接、定制、和受控生产促进产生了工业4.0.为满足德国“第四次工业革命”中宣布的创新和变革需求所创建的术语。大量的数据使这一代信息的关键,这些信息可以进行预测或对预测性决策进行协助。Lee等人在2013提出了“制造业需要转变为预测制造业”的观点促进了我们的研究。预测性维护(PdM)是依靠历史数据、模型和领域知识的。它可以通过统计学或机器学习模型预测趋势、行为和相关性,通过提前预测暂未出现的故障,进而改善维护活动的决策过程,通过此种方法来避免停机时间。