ПРЕДСКАЗАНИЕ ОШИБОК В ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ОБОРУДОВАНИИ ИСПОЛЬЗУЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Главная статья
Аннотация
Контроль производительности и предсказание ошибок у промышленного оборудования являются крайне важными процессами не только для качества производимого материала, но также и для количества затрачиваемых денег и времени, сохраненных на проведении технического обслуживания. Целью данной статьи является проследить эволюцию искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования ошибок в производстве. Темами, покрытой в данной статье включают алгоритмы машинного обучения, используемые случаи, принципы, связанные с применением подобной технологии в различных отраслях в том числе программном и аппаратном обеспечении. В данном обзоре рассматриваются исследования с конца 1980-х годов по начало 2000 годов, а также недавние исследования с 2000 по 2023 год. Данная статья предлагает детальный обзор различных подходов к машинному обучению и искусственному интеллекту используемых в различных Производствах. LSTM считается одним из наиболее широко используемых процессов.
Подробнее

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
Неисключительные права на статью передаются журналу в полном соответствии с Лицензией Creative Commons By-NC-SA 4.0 (Международная)