本論文は、AIを活用した予防保守(Pd.M.)の最新動向を包括的に調査している。従来の保守方法では、複雑化するコンピューティング・コンティニュアムシステムの維持が困難になっていることを指摘し、AIの活用がいかにこの課題を解決しつつあるかを詳しく解説している。
まず、保守戦略の進化を概観し、反応型保守から予防保守、そしてAI駆動型の予防保守への移行を説明する。次に、機械学習、ニューラルネットワーク、ビッグデータ分析など、Pd.M.に活用されるAI技術の役割を詳述する。
続いて、様々な業界における最新のPd.M.実践例を紹介し、AIの導入による予測精度の向上、保守スケジューリングの最適化、運用コストの削減などの効果を示す。一方で、データ品質、システム統合、倫理的懸念など、AIの実装に伴う課題にも言及する。
最後に、IoTやエッジコンピューティングとの融合、自律型保守システムの開発、ビッグデータ分析の高度化など、Pd.M.分野における今後の展望を展望する。
本論文は、Pd.M.におけるAI活用の現状と課題を包括的に捉え、実践的な示唆を提供するものである。コンピューティング・コンティニュアムの信頼性と効率性を高めるうえで、AIの重要性が一層高まっていくことが示唆される。
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by Michael Bido... om arxiv.org 04-23-2024
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