فیوچر فیکس

کاری که انجام می دهد

برنامه نگهداری پیش‌بینی‌کننده ما از یک مدل LSTM برای تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری براساس خوانش‌های سنسور تاریخی و معیارهای عملیاتی استفاده می‌کند. LSTM در شناسایی الگوهای زمانی و پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری آینده برتری دارد.

چگونه API Gemini دقت را افزایش می دهد:

غنی‌سازی متنی: Gemini API مدل LSTM را با ارائه بینش‌های اضافی از داده‌های بدون ساختار، مانند گزارش‌های تعمیر و نگهداری و یادداشت‌های تکنسین، تکمیل دقت پیش‌بینی با اطلاعات متنی تکمیل می‌کند.

تشخیص الگو: در حالی که LSTM بر الگوهای متوالی تمرکز دارد، Gemini API روندهای گسترده‌تر و جزئیات زمینه‌ای را تجزیه و تحلیل می‌کند، و مسائلی را شناسایی می‌کند که تنها توسط LSTM ثبت نشده‌اند، که قابلیت اطمینان کلی پیش‌بینی را بهبود می‌بخشد.

یکپارچه سازی داده ها: Gemini API به ادغام منابع داده های متنوع از جمله داده های متنی و عددی کمک می کند، مجموعه داده های مورد استفاده توسط مدل LSTM را غنی می کند و منجر به پیش بینی های دقیق تر می شود.

Actionable Insights: API پیش‌بینی‌های پیچیده را به توصیه‌های واضح و کاربردی تبدیل می‌کند و پیش‌بینی‌های مدل LSTM را برای زمان‌بندی تعمیر و نگهداری و تصمیم‌گیری کاربردی‌تر می‌کند.

در اصل، Gemini API قابلیت های پیش بینی مدل LSTM را با افزودن بینش های متنی، تشخیص الگوهای اضافی و یکپارچه سازی منابع داده های مختلف برای پیش بینی های تعمیر و نگهداری دقیق تر، افزایش می دهد.