FutureFix

Fungsinya

Aplikasi Pemeliharaan Prediktif kami menggunakan model LSTM untuk menganalisis data deret waktu dan memperkirakan kebutuhan pemeliharaan berdasarkan pembacaan sensor historis dan metrik operasional. LSTM sangat andal dalam mengidentifikasi pola temporal dan memprediksi persyaratan pemeliharaan di masa mendatang.

Cara Gemini API Meningkatkan Akurasi:

Penambahan Kontekstual: Gemini API melengkapi model LSTM dengan memberikan insight tambahan dari data tidak terstruktur, seperti log pemeliharaan dan catatan teknisi, sehingga meningkatkan akurasi prediksi dengan informasi kontekstual.

Pengenalan Pola: Meskipun LSTM berfokus pada pola berurutan, Gemini API menganalisis tren yang lebih luas dan detail kontekstual, sehingga mengidentifikasi masalah yang tidak tertangkap oleh LSTM saja, yang meningkatkan keandalan prediksi secara keseluruhan.

Integrasi Data: Gemini API membantu mengintegrasikan berbagai sumber data, termasuk data tekstual dan numerik, sehingga memperkaya set data yang digunakan oleh model LSTM dan menghasilkan perkiraan yang lebih akurat.

Insight yang Dapat Ditindaklanjuti: API menerjemahkan prediksi yang kompleks menjadi rekomendasi yang jelas dan dapat ditindaklanjuti, sehingga perkiraan model LSTM lebih praktis untuk penjadwalan pemeliharaan dan pengambilan keputusan.

Intinya, Gemini API meningkatkan kemampuan prediktif model LSTM dengan menambahkan insight kontekstual, mengenali pola tambahan, dan mengintegrasikan berbagai sumber data untuk perkiraan pemeliharaan yang lebih akurat.