概述
你使用操作设备,收集传感器数据吗?在这个研讨会中,您将学习如何利用预见性维护数据,智能健康监测系统,以避免未来的设备故障。而不是传统的维修时间表后,预测维护日程是由分析算法和数据从传感器。与预测性维护,组织可以识别问题在设备发生故障,确定故障的根本原因,尽快安排维修是必要的。
突出了
- 访问和预处理数据从各种各样的来源
- 使用机器学习的发展预测模型
- 创建仪表板可视化和交互模型的结果
- 在生产系统和嵌入式设备部署预测算法
- 使用模拟为昂贵的或难以重现故障生成数据
的主持人
罗素MathWorks坟墓是一个应用程序工程师专注于机器学习和系统工程。加入MathWorks之前,罗素与田纳西大学的橡树岭国家实验室在智能交通系统的研究重点多智能机器学习和复杂的系统控制。罗素和保持一个学士田纳西州大学的机械工程硕士,是后期机械工程博士候选人。
