设备可预测性分析

背景与挑战

设备可预测性维修场景,在大数据领域就多次被无数企业所关注,根据过往的设备数据和阈值数据了解进行专家规则分析设备的状态进行实时预警。
在AI领域,可以通过机器学习,通过更多超高维度建立更多的样本,对机器设备进行AI的可预测性分析。

业务目标

构建机器设备健康模型对设备故障定向检修、制定维护计划等提供科学依据。

难点与关键成功因素

1. 收集设备日常运营状况相关数据,分析设备健康影响因素;
2. 考虑前期集控中心信息化建设情况,进行特征工程建设并设计相匹配的建模方案。

业务成果

1.第四范式先知平台覆盖机器学习全过程,通过自动化机器学习,让用户无需深入理解算法原理,就能快速上手, 提供真正“易用”的人工智能平台。
2.通过先知平台拥有强大的计算能力、快捷操作的易用性以及丰富的数据处理,降低数据预处理的时间成本,并在有限时间内实现快速的建模迭代尝试。