FutureFix

기능

예측 유지보수 앱은 LSTM 모델을 사용하여 시계열 데이터를 분석하고 이전 센서 측정값 및 운영 측정항목을 기반으로 유지보수 필요성을 예측합니다. LSTM은 시간적 패턴을 식별하고 향후 유지보수 요구사항을 예측하는 데 탁월합니다.

Gemini API가 정확성을 향상시키는 방법:

문맥 보강: Gemini API는 유지보수 로그 및 기술자 메모와 같은 비정형 데이터에서 추가 통계를 제공하여 LSTM 모델을 보완하고 문맥 정보로 예측 정확성을 개선합니다.

패턴 인식: LSTM은 순차 패턴에 중점을 두지만 Gemini API는 더 광범위한 동향과 문맥 세부정보를 분석하여 LSTM만으로는 포착할 수 없는 문제를 식별하므로 전반적인 예측 신뢰성이 향상됩니다.

데이터 통합: Gemini API는 텍스트 및 숫자 데이터를 비롯한 다양한 데이터 소스를 통합하여 LSTM 모델에서 사용하는 데이터 세트를 보강하고 더 정확한 예측을 할 수 있도록 지원합니다.

실행 가능한 통계: 이 API는 복잡한 예측을 명확하고 실행 가능한 추천으로 변환하여 유지보수 일정 예약 및 의사결정에 LSTM 모델의 예측을 더 실용적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

기본적으로 Gemini API는 문맥 통계를 추가하고 추가 패턴을 인식하며 다양한 데이터 소스를 통합하여 더 정확한 유지보수 예측을 위해 LSTM 모델의 예측 기능을 향상시킵니다.