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云存储_阿里云数据呈现-炸服_新注册优惠

时间:2021-07-17 02:37编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 云存储 >

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预测性维护有助于企业确保设备的使用寿命更长,并通过提高生产系统的可靠性来减少生产设施的停机时间。在本系列的前几期(第一部分和第二部分)中,我们确定了您的企业可能希望部署预测系统的一些原因,物联网和互联网的区别,并解释了通常输入预测系统的传感器和数据类型。在本博客系列的第三篇也是最后一篇文章中,我们将解释如何利用谷歌云平台(GCP)产品,包括云物联网核心和云物联网边缘、大数据和数据处理工具(如BigQuery和云数据流)组装一个完整的预测性维护参考解决方案,企业信息化应用,以及机器学习平台,用云服务器,淘客源码,如Cloud ML Engine.

为了演示如何在GCP上设计和构建预测性维护解决方案,包括各种架构组件和机器学习(ML)模型组件,我们将以拥有和维护石油钻机的公司为例。公司计划用"预测性维护"模式取代"反应和维修"模式,该模式使用设备供应商收集的有关其产品使用和健康状况的数据。

公司决定使用基于云的预测性维护解决方案来分析来自石油钻机的实时传感器数据,再加上预先训练好的机器学习模型,低价的云服务器,可以预测每台机器的剩余寿命以及机器何时会出现故障。有了这样的模式,公司甚至可以避免计划外的停机。

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