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 |
|
有關上述創新科技解決方案的詳情,請聯絡方案提供者查詢。