FutureFix

Działanie

Nasza aplikacja do konserwacji predyktywnej wykorzystuje model LSTM do analizowania danych szeregów czasowych i prognozowania potrzeb konserwacyjnych na podstawie historycznych odczytów czujników i danych operacyjnych. Sieć LSTM doskonale sprawdza się w identyfikowaniu wzorów czasowych i prognozowaniu przyszłych wymagań konserwacyjnych.

Jak interfejs Gemini API zwiększa dokładność prognoz:

Bogactwo kontekstu: interfejs Gemini API uzupełnia model LSTM o dodatkowe informacje pochodzące z danych nieustrukturyzowanych, takich jak dzienniki konserwacji i notatki technika, co pozwala zwiększać dokładność prognoz dzięki informacjom kontekstowym.

Rozpoznawanie wzorców: podczas gdy sieć LSTM skupia się na wzorach sekwencyjnych, interfejs Gemini API analizuje szersze trendy i szczegóły kontekstowe, identyfikując problemy, których nie wykrywała sama sieć LSTM, co zwiększa ogólną niezawodność prognoz.

Integracja danych: interfejs Gemini API ułatwia integrację różnych źródeł danych, w tym danych tekstowych i liczbowych, co wzbogaca zbiór danych używany przez sieć LSTM i pozwala na tworzenie dokładniejszych prognoz konserwacji.

Interfejs Gemini API zwiększa możliwości predykcyjne sieci LSTM przez dodawanie informacji kontekstowych, rozpoznawanie dodatkowych wzorców i integrowanie różnych źródeł danych w celu tworzenia dokładniejszych prognoz konserwacji.