FutureFix

Что он делает

Наше приложение Predictive Maintenance использует модель LSTM для анализа данных временных рядов и прогнозирования потребностей в обслуживании на основе исторических показаний датчиков и эксплуатационных показателей. LSTM отлично подходит для определения временных закономерностей и прогнозирования будущих потребностей в обслуживании.

Как API Gemini повышает точность:

Контекстное обогащение: API Gemini дополняет модель LSTM, предоставляя дополнительную информацию из неструктурированных данных, таких как журналы технического обслуживания и заметки технических специалистов, повышая точность прогнозов с помощью контекстной информации.

Распознавание образов: в то время как LSTM фокусируется на последовательных образах, API Gemini анализирует более широкие тенденции и контекстные детали, выявляя проблемы, которые не улавливаются только LSTM, что повышает общую надежность прогнозов.

Интеграция данных: API Gemini помогает интегрировать различные источники данных, включая текстовые и числовые данные, обогащая набор данных, используемый моделью LSTM, и обеспечивая более точные прогнозы.

Практические выводы: API преобразует сложные прогнозы в четкие и практические рекомендации, делая прогнозы модели LSTM более практичными для планирования технического обслуживания и принятия решений.

По сути, API Gemini расширяет возможности прогнозирования модели LSTM за счет добавления контекстной информации, распознавания дополнительных закономерностей и интеграции различных источников данных для более точных прогнозов технического обслуживания.