FutureFix

Qué hace

Nuestra app de mantenimiento predictivo usa un modelo LSTM para analizar datos de series temporales y pronosticar las necesidades de mantenimiento en función de las lecturas históricas de los sensores y las métricas operativas. El LSTM se destaca por identificar patrones temporales y predecir los requisitos de mantenimiento futuros.

Cómo mejora la precisión la API de Gemini:

Enriquecimiento contextual: La API de Gemini complementa el modelo de LSTM, ya que proporciona estadísticas adicionales a partir de datos no estructurados, como registros de mantenimiento y notas de técnicos, y define mejor la precisión de las predicciones con información contextual.

Reconocimiento de patrones: Mientras que el LSTM se enfoca en patrones secuenciales, la API de Gemini analiza tendencias más amplias y detalles contextuales, y así identifica problemas que el LSTM no capta por sí solo, lo que mejora la confiabilidad general de las predicciones.

Integración de datos: La API de Gemini ayuda a integrar diversas fuentes de datos, incluidos datos textuales y numéricos, lo que enriquece el conjunto de datos que usa el modelo de LSTM y genera pronósticos más precisos.

Estadísticas prácticas: La API traduce predicciones complejas en recomendaciones claras y prácticas, lo que hace que los pronósticos del modelo de LSTM sean más prácticos para la programación de mantenimiento y la toma de decisiones.

En esencia, la API de Gemini mejora las capacidades predictivas del modelo de LSTM, ya que agrega estadísticas contextuales, reconoce patrones adicionales y, además, integra varias fuentes de datos para obtener pronósticos de mantenimiento más precisos.