FutureFix

Funktion

Unsere App für die vorausschauende Wartung verwendet ein LSTM-Modell, um Zeitreihendaten zu analysieren und Wartungsanforderungen anhand bisheriger Sensordaten und Betriebsmesswerte vorherzusagen. LSTM eignet sich hervorragend zur Erkennung zeitlicher Muster und zur Vorhersage zukünftiger Wartungsanforderungen.

So verbessert die Gemini API die Genauigkeit:

Kontextbezogene Ergänzung: Die Gemini API ergänzt das LSTM-Modell durch zusätzliche Informationen aus unstrukturierten Daten wie Wartungsprotokollen und Notizen von Servicetechnikern und optimiert so die Vorhersagegenauigkeit mithilfe von Kontextinformationen.

Mustererkennung: Während sich LSTM auf sequenzielle Muster konzentriert, analysiert die Gemini API breitere Trends und kontextbezogene Details und identifiziert Probleme, die nicht allein durch LSTM erfasst werden. Dadurch wird die Zuverlässigkeit der Vorhersage insgesamt verbessert.

Datenintegration: Die Gemini API unterstützt die Einbindung verschiedener Datenquellen, einschließlich Text- und Zahlendaten. So wird der vom LSTM-Modell verwendete Datensatz erweitert und es kommt zu genaueren Vorhersagen.

Umsetzbare Informationen: Die API übersetzt komplexe Vorhersagen in klare, umsetzbare Empfehlungen, wodurch die Vorhersagen des LSTM-Modells für die Wartungsplanung und Entscheidungsfindung praktischer werden.

Im Grunde verbessert die Gemini API die Vorhersagefunktionen des LSTM-Modells, indem sie kontextbezogene Informationen hinzufügt, zusätzliche Muster erkennt und verschiedene Datenquellen für genauere Wartungsvorhersagen einbindet.