醫療機構變革冷水機組和空氣處理機組的故障檢測系統

創科方案 醫療機構變革冷水機組和空氣處理機組的故障檢測系統
(編號: S-1979)
試驗項目
方案特點
  • 利用AI-FDD模型分析即時物聯網傳感器數據與操作日誌，實現早期故障檢測與預測
  • 配備用戶友好的圖形界面，提供即時監控，並自動向維護人員發送警報
  • 採用單類支持向量機模型進行即時異常評分與設備健康指數生成，無需預先故障記錄
  • 利用經過分詞處理的傳感器與日誌數據訓練的先進Transformer模型，在故障發生前進行預測
  • 透過事件驅動的模型再訓練系統，能根據操作員反饋持續提升AI模型性能
試驗應用及預期成果
  • 降低故障發生率： 主動識別潛在問題，顯著減少非計劃性的設備停機時間。
  • 提升運營效率： 從被動的糾正性維護轉向預測性維護，優化資源分配與響應速度。
  • 改善設備健康管理： 即時健康指數與警報實現及時干預，延長設備使用壽命。
  • 提升客戶滿意度： 可靠的系統運行將醫療機構關鍵臨床服務的中斷風險降至最低。
  • 數據驅動的持續優化： 系統的自學能力確保長期的預測準確性及對變化條件的適應性。
附加方案資料 FLAIR proposal.pdf
方案提供者資料
方案提供者:香港工業人工智能及機械人研發中心
地址:香港九龍達之路78號生產力大樓5樓
聯絡人:楊平英
職位:助理經理
電話:852 63682827
電子郵件: norayang@hkflair.org
網頁: https://www.hkflair.org/

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