FutureFix

תיאור

באפליקציה שלנו לניהול תחזוקה יזומה נעשה שימוש במודל LSTM כדי לנתח נתונים של סדרות זמן ולחזות את צורכי התחזוקה על סמך נתונים היסטוריים של חיישנים ומדדים תפעוליים. מודלים מסוג LSTM מצטיינים בזיהוי דפוסים זמניים ובחיזוי של דרישות תחזוקה עתידיות.

איך ממשק ה-API של Gemini משפר את הדיוק:

העשרה לפי הקשר: ממשק ה-API של Gemini משלים את מודל ה-LSTM על ידי מתן תובנות נוספות מנתונים לא מובְנים, כמו יומני תחזוקה והערות של טכנאים, ומחדד את דיוק החיזויים באמצעות מידע לפי הקשר.

זיהוי דפוסים: בעוד שמודל ה-LSTM מתמקד בדפוסים רציפים, ממשק ה-API של Gemini מנתח מגמות רחבות יותר ופרטים לפי הקשר, ומזהה בעיות שלא מתועדות במודל ה-LSTM בלבד, וכך משפר את האמינות הכוללת של החיזויים.

שילוב נתונים: ממשק ה-API של Gemini עוזר לשלב מקורות נתונים מגוונים, כולל נתונים טקסטואליים ומספריים, ומעשיר את מערך הנתונים שבו משתמש מודל ה-LSTM, וכך מוביל לחיזויים מדויקים יותר.

תובנות פרקטיות: ה-API מתרגם תחזיות מורכבות להמלצות ברורות ופרקטיקות, וכך הופך את התחזיות של מודל ה-LSTM למעשיות יותר לתזמון תחזוקה ולקבלת החלטות.

בעיקרון, ממשק ה-API של Gemini משפר את היכולות החזויות של מודל ה-LSTM על ידי הוספת תובנות לפי הקשר, זיהוי דפוסים נוספים ושילוב של מקורות נתונים שונים, וכך מוביל לחיזויים מדויקים יותר של תחזוקה.