Skip to main content

Kestirimci Bakım

MATLAB Kestirimci Bakım

Kurumsal BT ve OT sistemlerine durum izleme ve kestirimci bakım yazılımı geliştirmek ve dağıtmak için MATLAB, Simulink ve Predictive Maintenance Toolbox’ ı kullanabilirsiniz.

Sinyal işleme ve istatistiksel analizler için uygulamalar üzerinden verileri ön işleyerek, verilerin özelliklerini çıkarabilirsiniz. 

Arızaların temel nedenini belirlemek ve kalan faydalı ömrü (RUL) tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri geliştirebilirsiniz.

C / C ++, Python, HDL, PLC, GPU, .NET veya Java tabanlı yazılım bileşenleri veya gömülü sistemler, uç cihazlar ve bulut gibi ortamlar için eğittiğiniz modelleri dağıtabilirsiniz.

Bulunduğu Yerden Verilere Erişim

Ekipmanlardan gelen yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilere; yerel dosyalardan, buluttan (ör. AWS S3, Azure Blob) veya veri tabanlarından erişilebilir.  Yeterli arıza verisine sahip olmadığınız zaman, sinyal hatalarını enjekte ederek ve sistem arıza dinamiklerini modelleyerek makine ekipmanınızın Simulink modelinden veri üretebilirsiniz.

Kestirimci Bakım
Kestirimci Bakım, Basitleştirmek için Verilerinizi Temizlemek

Veri Temizleme

Verilere genelde dağınık halde erişilir. MATLAB ile verilerinizi önceden işleyebilir, boyutunu azaltabilir ve özelliklerini çıkarabilirsiniz.

Gelişmiş sinyal işleme tekniklerini kullanarak gürültüyü kaldırabilir, verileri filtreleyebilir, geçici veya değişen sinyalleri analiz edebilirsiniz.

Özellik çıkarımı (feature extraction) ve seçimi için istatistiksel ve dinamik yöntemler kullanarak veri kümelerini basitleştirebilir, tahmine dayalı modellerin aşırı uyma (overfit) ihtimalini azaltabilirsiniz.

Makine Öğrenimini Kullanarak Hataları Algılama ve Tahmin Etme

Sınıflandırma, regresyon ve zaman serisi modelleme tekniklerini kullanarak arızaların temel nedenini belirleyip, arızaya kadar geçecek süreyi tahmin edebilirsiniz.

Kalan sağlıklı ömrü tahmin etmek veya hata modlarını sınıflandırmak için en önemli özellikleri etkileşimli olarak çıkarabilir ve seçebilirsiniz.

Hazır fonksiyonlarla birçok tahmine dayalı modeli eğitip, bu modelleri karşılaştırabilir ve doğrulayabilirsiniz.

Tahminlerdeki belirsizliği ölçmek için güven aralıklarını hesaplayabilir ve görselleştirebilirsiniz.

Makine Öğrenimini Kullanarak Hataları Algılama ve Tahmin Etme

Diğer çözümlerimiz için iletişime geçin

Kurumsal e-bültenimize abone olarak FİGES hakkındaki güncel gelişmelerden haberdar olabilirsiniz.
Sosyal Medya'da FİGES
FİGES Facebook
FİGES Twitter
FİGES Linkedin
FİGES Instagram

© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.