如何利用 AI 數據分析，預測設備的剩餘壽命？

一、設備的壽命預測面臨的現況與困難

近年來，隨著工業 4.0 的推進，工業設備的智慧化和複雜程度都大大提升，傳統的基於模型的方法得到的效果不能滿足對設備健康狀態的評估要求，而典型的工業設備剩餘壽命預測具有很大的科學和工程價值。

工業設備在設計時，往往考慮的是典型的，代表性的工況，可設備在實際的使用過程中，受各種因素的影響，環境，用途，使用頻率，作業狀態等等，這些因素很難在設計上考慮的面面俱到，那麼就導致每個設備的剩餘使用壽命會出現很大的差異。目前，得到大家普遍認同的方法是利用機器學習的方法，針對以往大量的實際歷史數據，透過構建數據分析模型，來預測設備的剩餘使用壽命。
 

二、如何用 Altair AI 數據分析工具預測設備剩餘壽命

我們將介紹如何使用 Altair 數據分析產品來預測設備的使用壽命。

1. 首先使用機器學習工具 Altair Knowledge Studio 對數據進行處理。

2. 接著建立多個數據模型，包括深度學習、隨機森林和線性回歸等模型。我們將比較這些模型的性能差異，選擇最適合的模型。

3. 最後利用 Altair Knowledge Studio 強大的自動代碼生成功能，將結果輸出為 Python 代碼，並將其部署到即時可視化工具    Altair Panopticon 中。透過可視化的方式，我們能夠清楚的看到經過數學模型預測後的剩餘使用壽命。

相關軟體簡介：Altair Knowledge Studio 數據分析、Altair Panopticon 實時數據可視化
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