空氣處理機組人工智能預測性保養

創科方案 空氣處理機組人工智能預測性保養
(編號 : S-1637)
試驗項目
方案特點
  • 數據收集:從AHU系統中收集歷史數據,包括傳感器讀數、運行狀況和維護記錄。這些數據將作為訓練AI模型的基礎
  • 數據準備:對收集到的數據進行清理和預處理,去除異常值,處理缺失值,並對數據進行規范化
  • 特徵工程:從數據中提取與AHU性能和潛在維護需求相關的特徵。
  • 模型訓練:使用準備好的數據訓練AI模型,例如機器學習算法或神經網絡。
  • 維護計劃:利用AI系統提供的洞察力,安排維護活動、優先處理任務和優化資源分配。
試驗應用及預期成果
  • 在現實環境中實施該系統以評估其性能和有效性。
  • 基於網路的儀表板,用於展示數據分析結果、趨勢研究和檢測到的異常情況。
  • 改進維護計劃:AI系統應能提供準確的預測和及早警示,提醒可能出現的AHU故障或維護需求。
  • 提高設備可靠性:通過利用AI進行預防性維護,系統可以檢測異常、識別退化組件並預測潛在故障
  • 成本節省:根據AI的預測主動處理維護需求可以節省成本。
附加方案資料 AHU_AI.pdf
方案提供者資料
方案提供者:綠色人工智能科技有限公司
地址:屯門新安街18號怡華工業大廈4樓B室
聯絡人:麥凱浩
職位:創新總監
電話: 96295360
電子郵件: dennis@greenaitech.com
網頁: www.greenaitech.com

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