空气处理机组人工智能预测性保养

创科方案 空气处理机组人工智能预测性保养
(编号: S-1637)
试验项目
方案特点
  • 数据收集:从AHU系统中收集历史数据,包括传感器读数、运行状况和维护记录。这些数据将作为训练AI模型的基础
  • 数据准备:对收集到的数据进行清理和预处理,去除异常值,处理缺失值,并对数据进行规范化
  • 特征工程:从数据中提取与AHU性能和潜在维护需求相关的特征。
  • 模型训练:使用准备好的数据训练AI模型,例如机器学习算法或神经网络。
  • 维护计划:利用AI系统提供的洞察力,安排维护活动、优先处理任务和优化资源分配。
试验应用及预期成果
  • 在现实环境中实施该系统以评估其性能和有效性。
  • 基于网路的仪表板,用于展示数据分析结果、趋势研究和检测到的异常情况。
  • 改进维护计划:AI系统应能提供准确的预测和及早警示,提醒可能出现的AHU故障或维护需求。
  • 提高设备可靠性:通过利用AI进行预防性维护,系统可以检测异常、识别退化组件并预测潜在故障
  • 成本节省:根据AI的预测主动处理维护需求可以节省成本。
附加方案资料 AHU_AI.pdf
方案提供者资料
方案提供者:绿色人工智能科技有限公司
地址:屯门新安街18号怡华工业大厦4楼B室
联络人:麦凯浩
职位:创新总监
电话:96295360
电子邮件: dennis@greenaitech.com
网页: www.greenaitech.com

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