檢索結果：共7筆資料 檢索策略： cdept.raw="工業管理系" and ckeyword.raw="預測性維護"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
本研究目的在利用資料分析之方法於決定隱藏馬可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)之隱藏狀態數。雖然隱藏馬可夫模型已被廣泛應用於模型識別、語音及手寫識別、股票預測和預防性維護等領…
2
在工業4.0的浪潮下，預測性維護成為製造業中提升設備可靠性和生產效率的關鍵技術。然而，傳統的預測性維護在實際應用中面臨諸多挑戰，如數據收集耗時、數據隱私和安全問題。為了解決這些問題，本文提出了一種基…
3
近年來由於AI人工智慧、大數據、IOT物聯網、自動化生產的興起，「智慧化工廠」所創造出的高效率、高品質，已成為現在企業推動的目標。本論文採用哈佛教學個案方式進行撰寫，分為兩大部分：個案本文和個案教學…
4
資料分類不平衡的問題，特別是在預測性維護中，對準確預測和營運效率提出了重大挑戰。本文介紹了一種結合多粒度重新標記欠採樣（Multi-Granularity Relabeled Undersampli…
5
預測性維護(Predictive Maintenance， PdM)為工業4.0資料分析的主要應用之一。基本上，運用預測性維護可進行設備狀況的預測，並作為設備維護的參考依據。具有預測性維護能力，同時…
6
隨著工業技術的進步，現代的機器設備愈加機密，在維修上的困難度也隨之增 加，一旦出現機器故障導致計畫外的停機，將會面臨巨大的損失。因此對機台進行 預測性維護（Predictive Maintena…
7
預測性維護(Predictive Maintenance)是工業生產中很重要的一項發展課題，有別於其他應用機器學習技術純粹以達到準確度的最大化，在機台健康狀態預測中，除了準確率的提升，同時能夠得知機…