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 |
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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。
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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。
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附加方案资料 |
AHU_AI.pdf
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方案提供者资料 |
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有关上述创新科技解决方案的详情,请联络方案提供者查询。