FutureFix

Descrizione

La nostra app di manutenzione predittiva utilizza un modello LSTM per analizzare i dati delle serie temporali e prevedere le esigenze di manutenzione in base alle letture storiche dei sensori e alle metriche operative. L'LSTM eccelle nell'identificare pattern temporali e prevedere i requisiti di manutenzione futuri.

In che modo l'API Gemini migliora l'accuratezza:

Approfondimento contestuale: l'API Gemini integra il modello LSTM fornendo approfondimenti aggiuntivi da dati non strutturati, come log di manutenzione e note del tecnico, perfezionando l'accuratezza delle previsioni con informazioni contestuali.

Riconoscimento di pattern: mentre l'LSTM si concentra su pattern sequenziali, l'API Gemini analizza tendenze più ampie e dettagli contestuali, identificando i problemi non rilevati dal solo LSTM, il che migliora l'affidabilità complessiva delle previsioni.

Integrazione dei dati: l'API Gemini consente di integrare diverse origini dati, inclusi dati di testo e numerici, arricchendo il set di dati utilizzato dal modello LSTM e generando previsioni più accurate.

Approfondimenti strategici: l'API traduce le previsioni complesse in consigli chiari e strategici, rendendo le previsioni del modello LSTM più pratiche per la pianificazione della manutenzione e il processo decisionale.

In sostanza, l'API Gemini migliora le capacità predittive del modello LSTM aggiungendo approfondimenti contestuali, riconoscendo pattern aggiuntivi e integrando varie origini dati per previsioni di manutenzione più accurate.