FutureFix

وظيفتها

يستخدم تطبيق "الصيانة التوقّعية" نموذج LSTM لتحليل بيانات السلاسل الزمنية وتوقع احتياجات الصيانة استنادًا إلى قراءات أجهزة الاستشعار السابقة والمقاييس التشغيلية. يُعدّ نموذج LSTM فعّالاً في تحديد الأنماط الزمنية وتوقع متطلبات الصيانة المستقبلية.

كيفية تحسين دقة Gemini API:

إثراء السياق: تُكمِّل Gemini API نموذج LSTM من خلال تقديم إحصاءات إضافية من البيانات غير المنظَّمة، مثل سجلّات الصيانة وملاحظات الفنيين، ما يؤدي إلى تحسين دقة التوقّعات من خلال المعلومات السياقية.

التعرّف على الأنماط: في حين يركز نموذج LSTM على الأنماط التسلسلية، تحلّل Gemini API المؤشرات الأوسع النطاق والتفاصيل السياقية، ما يؤدي إلى تحديد المشاكل التي لا يرصدها نموذج LSTM وحده، ما يعزّز موثوقية التوقّعات بشكل عام.

دمج البيانات: تساعد Gemini API في دمج مصادر البيانات المتنوعة، بما في ذلك البيانات النصية والرقمية، ما يؤدي إلى إثراء مجموعة البيانات المستخدَمة في نموذج LSTM وتقديم توقّعات أكثر دقة.

الإحصاءات التي يمكن اتخاذ إجراء بشأنها: تُحوّل واجهة برمجة التطبيقات التوقّعات المعقدة إلى اقتراحات واضحة وقابلة للتنفيذ، ما يجعل توقّعات نموذج LSTM أكثر ملاءمةً لجدولة الصيانة واتخاذ القرارات.

في الأساس، تحسِّن Gemini API إمكانات التوقّعات في نموذج LSTM من خلال إضافة إحصاءات سياقية والتعرّف على أنماط إضافية ودمج مصادر بيانات مختلفة للحصول على توقّعات أكثر دقة للصيانة.