利用边缘机器学习进行异常检测，预测性维护
更强大、更经济的计算能力与人工智能(AI)的进步相结合，有助于预测性维护检测异常，并在需要时预测维护操作。边缘计算使决策和智能尽可能接近过程。
学习目标
- 人工智能正被应用于改善工业预测性维护。
- 人工智能部署在工业应用中有关键要求。
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边缘机器学习，人工智能(AI)洞察
- 机器学习可以应用于应用程序的边缘，以促进智能工厂中预测性维护的使用。
- 随着人工智能在边缘应用特定推理引擎的帮助下应用于预测性维护应用，数字化转型正在推进。
开始使用机器学习(ML)和预测性维护的最佳方式是什么?好处和挑战是什么?战略合作伙伴关系如何提供帮助?更强大、更经济的计算能力，加上人工智能(AI)的进步，正在为制造业带来下一个数字化转型时代。
人工智能与预测性维护相结合，使用来自设备运行条件的参数和来自边缘特定应用推理引擎的智能来检测异常，在需要时预测维护行动。这项技术使决策和智能尽可能地接近过程。当涉及到不同层次的维护策略时，反应性、预防性和预测性维护都是重要的，都有它们的位置。具有边缘计算功能的新型工具可以提高维护效率。
机器学习，操作条件，预测性维护
Braintrust客户参与副总裁Matt Dentino;瑞萨电子公司物联网和基础设施业务部门高级总监Mitsuo Baba将在网络直播中发言遵循10月4日网络直播的学习目标(存档一年)。
- 了解机器学习和预测性维护的好处
- 了解预测性维护的挑战
- 探索异常检测的人工智能和预测维护
- 如何开始使用预测性维护技术。
Renesas Electronics Corp.物联网和基础设施业务部门高级总监Mitsuo Baba和Braintrust客户参与副总裁Matt Dentino在10月4日的网络直播中讨论了用于异常检测和预测性维护的边缘机器学习。礼貌:Advantech
AI部署的关键要求
为了帮助应用程序的多样性、新AI的更高性能和人机交互服务，部署AI应用程序的三个关键要求是灵活性、电源效率和实时操作。
应用于应用程序边缘的人工智能工具解决了智能工厂中存在的众多挑战，包括预测性维护挑战。网络直播包括更多的细节，例子，并将在最后回答问题。
马特Dentino是负责客户关系的副总裁专家顾问团；而且第三巴巴他是物联网和基础设施业务部门的高级总监，在瑞萨电子公司．由内容经理马克·霍斯克编辑，控制工程、《媒体，mhoske@cfemedia.com。
关键词:人工智能(AI)、机器学习(ML)、预测性维护
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